據路透社報導,英偉達Nvidia公司發布了一款自動駕駛模擬仿真系統,通過雲計算能力來模擬無人駕駛汽車在行駛過程中所遇到的突發情況,收集相關數據。
近日,Uber無人駕駛汽車交通肇事致死案件在業內引了激烈的討論,關於無人駕駛汽車的安全性再次成為人們關注的焦點。有數據顯示,無人駕駛汽車必須要足足跑夠100億英裡才能證明其安全性,這將是一項漫長而艱巨的工作。
為解決這一短版,英偉達發布了自動駕駛仿真系統 Drive Constellation。這是一項涉及無人駕駛汽車的最新舉措。過去12個月,無人駕駛汽車幫助這家晶片製造商的股價翻了一倍多。
據了解,Drive Constellation是一款基於兩種不同伺服器的計算平臺,可以理解為一個完整的硬/軟體解決方案。
第一臺伺服器運行英偉達DRIVE Sim軟體,用以模擬自動駕駛汽車的傳感器,如攝像頭、雷射雷達和毫米波雷達傳感器。第二臺伺服器則搭載了英偉達DRIVE Pegasus計算平臺,可運行完整的自動駕駛汽車軟體堆棧,並能夠處理模擬數據——這些模擬數據如同來自路面行駛汽車上的傳感器。仿真伺服器由英偉達GPU提供支持,每臺伺服器都會生成仿真傳感器數據流,並將其傳送至DRIVE Pegasus進行處理。
具體來說,DRIVE Pegasus的駕駛指令會反饋給仿真器,以完成數字反饋循環。通常意義上,Drive Constellation是在車上進行的,但英偉達已經將它轉移到了數據中心。利用這套模擬系統,受試車輛可在5個小時內「行駛」30萬英裡(約合48.3萬公裡)路程。按照這一速度,受試車輛可在兩天內跑遍美國每一條公共道路。
據悉,該軟體可以模擬日落時的眩光、暴風雪、糟糕的路面和突發的危險情況,以測試車輛的反應能力。無人駕駛技術供應商便可以通過模擬來補充現實世界的駕駛技術,這樣他們就能更有效、更便宜地覆蓋更多的裡程和所謂的「邊緣案例」。
「部署生產自動駕駛汽車, 需要一個測試和驗證數十億行駛裡程的解決方案, 以實現客戶所需的安全性和可靠性,」NVIDIA 汽車部副總裁兼總經理Rob Csongor (羅布 孔佐爾) 表示。 「 通過 Drive Constellation, 我們通過將我們在視覺計算和數據中心方面的專業知識結合起來。 通過虛擬模擬, 我們可以通過測試數十億英裡的自定義場景和罕見的角落案例來增強我們的算法的魯棒性, 所有這些都是在真實物理道路上需要大量的時間以及資金才能完成的任務。」
英偉達方面表示,這套自動駕駛模擬仿真系統將於今年第三季度向其無人駕駛領域的合作夥伴開放供貨,有可能包括特斯拉、Uber、百度、大眾汽車等與英偉達有深厚合作淵源的汽車製造商、科技公司和汽車供應商都將獲得該套系統的首批供貨權。