【期刊信息】

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刊名:环境技术
主办:中国电器科学研究院股份有限公司
主管:中国机械工业集团有限公司
ISSN:1004-7204
CN:44-1325/X
影响因子:0.189802
被引频次:9816
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统计源期刊(2018);期刊分类:环境与安全

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NVIDIA 加入Omniverse协作平台,让自驾车模拟训练环

来源:环境技术 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2021-04-13

作者:网站采编

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【摘要】加入即时光影追迹等效果,让模拟场景更逼真 最早是以Autosim技术为称,后来再以DRIVE Constellation运算平台为称的自驾驶车模拟训练平台,NVIDIA在此次GTC 2021宣布将针对其中负责模拟部分

加入即时光影追迹等效果,让模拟场景更逼真

最早是以Autosim技术为称,后来再以DRIVE Constellation运算平台为称的自驾驶车模拟训练平台,NVIDIA在此次GTC 2021宣布将针对其中负责模拟部分的DRIVE Sim加入Omniverse协作平台技术,同时增加支援即时光影追迹效果(Ray Tracing),借此让模拟训练场景可以变得更加真实,让自驾车系统训练可以更贴近真实世界。

而加入Omniverse协作平台技术的新版DRIVE Sim,预计会在今年夏季开放早鸟测试,将使更多业者能借此更安全且更有效率地训练车辆自驾能力,同时也能依照测试需求调整训练环境模拟细节,另外也能用于确认车辆上各个感测元件是否正常运作。

另外,藉由Omniverse协作平台可串接多组GPU运算资源,借此让模拟结果可以更贴近真实,同也能扩展更大规模模拟环境范围,或是对应更精细地模拟细节。而透过拟真模拟效果,更可确认自驾车在不同环境、光线影响下的运作表现,尤其在强光照射情况下确认是否影响车辆光达,或是相机等元件运作,借此在车辆实际进入真实道路测试之前,透过软体模拟方式排除可能发生问题风险,并且可快速进行高密度训练,让自驾车实际上路前就具备一定训练经验,借此降低自驾车上路发生事故机率。

由于Omniverse协作平台采开放架构设计,因此也允许开发者、业者串接自有资料库,客制化设计,借此对应不同自驾系统训练使用需求。

相较过往自驾车通常经历在封闭路段进行前期训练,并且在后续透过多次实际上路训练,往往需要花费许多时间才能建立完整训练结果,但其中可能也会面临自驾车运作失常造成车辆损毁等风险问题,甚至也有可能面临部分行驶场景,如下雪、大雨或浓雾等情况,需要天候刚好配合才能进行训练,NVIDIA提出的DRIVE Sim模拟方式则可解决此类需求,并且配合DRIVE Constellation运算平台让自驾系统可以在更短时间内完成前期训练,让自驾车在实际上路时可以更安心进行后期训练。

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文章来源:《环境技术》 网址: http://www.hjjszz.cn/zonghexinwen/2021/0413/1387.html


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