自動駕駛汽車的發(fā)展與規(guī)模有關。工程師必須收集并標記大量數據,以訓練自動駕駛神經網絡。
然后,這些數據被用于測試和驗證自動駕駛系統,這也是確保魯棒性的一項巨大任務。仿真是達到這一規(guī)模的重要工具,但準確性是其有效性的關鍵。
NVIDIA DRIVE Sim建立在NVIDIA Omniverse的基礎上,通過基于物理的端到端仿真平臺解決了這一挑戰(zhàn),該平臺從一開始就構建為運行大規(guī)模、物理精確的多傳感器仿真。它使您能夠生成合成數據,以訓練自動駕駛感知,并在具有高保真度和精確傳感器數據的閉環(huán)模擬中驗證運動控制。
自動駕駛傳感器可分類如下:
這種驗證 NVDIA 模型與現實相符的能力確保了 DRIVE Sim 產生值得信賴的結果?,F在,NVIDIA 將分享為將激光雷達模型與現實世界相關聯所做的工作。在Lidar Validation白皮書中,NVIDIA 介紹了用于驗證 DRIVE Sim 激光雷達模型的準確性和精度的過程。
圖 1 :NVIDIA DRIVE Sim 中的主動傳感器管道
NVIDIA 探索了多種方法來實現傳感器驗證,例如比較基于真實數據訓練的神經網絡和基于合成數據訓練的網絡。此外,NVIDIA 還通過將合成數據本身與傳感器的規(guī)格和真實世界的實驗進行比較來驗證傳感器的準確性。
推薦閱讀:傳感器驗證系列文章
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驗證 NVIDIA DRIVE Sim 攝像頭模型
詳情請見:
https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/validating-drive-sim-camera-models/
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Lidar Validation 白皮書
詳情請見:
https://images.nvidia.cn/aem-dam/en-zz/Solutions/self-driving-cars/NVIDIA-DRIVE-Sim-Lidar-Validation-whitepaper.pdf
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原文標題:驗證 NVIDIA DRIVE Sim 中的主動傳感器
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