英伟达NVIDIA的黄仁勋在GTC 2018上宣布英伟达将暂停自动驾驶的研发工作,原因可能是其合作伙伴Uber最┙近╤发生了首例自动驾◇驶致使行人死亡的案例。不过这不妨碍英伟达在GTC上公布了针对自动驾驶汽车测试的仿真系统—D〖RIVE Constellation,D│┃rive Constellation是一款基于两种不同服务器的计算平台,可〡以理解为一个〤完整的硬/软件解决方╢案。

在2018年2月9日对外发布的2018☉财年第四季度及全年财报中,英伟达曾经提到过与Uber、Aurora合云豹系统 作打造自动驾驶汽车,采用的就是开源的NVIDIA Drive人工智能自动驾驶平台。

第一台服务器运行英伟达DRIVE Sim软件,用以模拟自动驾驶汽车的传感器,如摄像头、激光雷达和毫米波雷达传感器。

第二台服务器则╝搭▋载了英伟达DRIVE Pegasus计算平台,可运行完整的自动驾驶汽车软件堆▍栈,并能够处理模拟数据——这些模拟数据如同来自路面行驶汽车上的传感器。

仿真服♀务器由英伟达GPU提供支持,每台服务器都会生成仿真传感器数据流,并将其传送至DRI∽VE Pegasus进行处理。

具体来说,DRIVE Pegasus的驾驶ↂ指☏令会反馈给仿真器,以完成数字反馈循环。通常♂意义上,Drive C∕onstellation是在车上进行的,但英伟︶︷︸达已经将它转移到了数据中心。

据官『方介绍,英伟达▦▩正在打造一个“硬件在环”(Hardware in the loop,HiL)。这一“硬∏件在环”周期的发生频率为每秒30次,可用于验证在Pegas∮us上运行的算法和软件对仿真车辆进行的操作是否正确。♥

DRIVE Sim软件可生₪큐成照片级逼真的数据流,以创建大量不同的测|试环境。它能够模拟诸如暴雨和暴风雪等不同天气状况;一天中不同时间内的光线变化∩,或是夜⊕间受限的视野;以及所有不同类型的路面和地形。

在模拟过程中可设置各种危险情况,来测试自动驾驶汽车的反应能力,以确定其不会对任何人的安全造成威胁。▇█

通常来说,部署量产的自动驾驶汽车上路,需要进行上百万英♠里的测试和验证。来证明自动驾驶汽车比人类驾驶更加安全。但现实是,为了|︴()〔〕实现这一目标,自动驾驶工程师们需要花费毕生的努力。

而通过模拟゜器,自动驾驶行业的从业者们可以通过GPU来生成传感器http://www.scq011.vip 数据,然后反⊙哺到Drive PX平台上,再进行模拟测试,通过上百万英里的测试定制的∴场景和极端案例,可以提高算法的鲁棒性——帮助自动↑驾驶行业加速研发进程以及减少研发成本。

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