تقول نفيديا إنه يجب تدريب السيارات ذاتية القيادة على تقنيات الواقع الافتراضي وليس على الطرق

أدخل نفيديا. أعلنت شركة AI و GPU ، التي تم الإعلان عنها اليوم في مؤتمر تكنولوجيا GPU (GTC) في سان خوسيه ، أنها قامت ببناء منشأة اختبار مركبة مستقلة قائمة على السحابة باستخدام أحدث عمليات المحاكاة الواقعية. بدلاً من بناء مسار اختبار مغلق ، يمكن للمطورين اختبار جميع أنظمة سيارتهم المستقلة بالكامل ضمن نسخة محاكاة من العالم الحقيقي.

المسمى بـ Nvidia Drive Constellation ، يعمل النظام عبر خادمين مختلفين يستخدمان جنبًا إلى جنب لإنشاء تمثيل افتراضي للسيارة التجريبية. يحاكي أحد الخوادم جميع مستشعرات المركبات ذاتية القيادة (Lidar والرادار والكاميرات وما إلى ذلك) عبر Nvidia Drive Sim ، بينما يعمل الآخر على كمبيوتر Nvidia Drive Pegasus AI الموجود في المركبات الحقيقية ذاتية القيادة. يقوم مكون Pegasus AI بفك تشفير جميع المعلومات الواردة من مستشعرات السيارة الافتراضية ومعالجتها كما لو كانت بيانات حقيقية قادمة من سيارة تسير على الطريق نفسها.

أجهزة استشعار في سيارة مستقلة حقيقية تعمل بمحرك Nvidia Drive Pegasus

قال Rob Csongor ، نائب الرئيس والمدير العام للسيارات في Nvidia:"يتطلب نشر إنتاج سيارات ذاتية القيادة حلاً للاختبار والتحقق من صحة المليارات من أميال القيادة لتحقيق السلامة والموثوقية المطلوبة للعملاء". "باستخدام Drive Constellation ، حققنا ذلك من خلال الجمع بين خبرتنا في الحوسبة المرئية ومراكز البيانات. باستخدام المحاكاة الافتراضية ، يمكننا زيادة متانة خوارزمياتنا عن طريق الاختبار على مليارات الأميال من السيناريوهات المخصصة وحالات الزوايا النادرة ، كل ذلك في جزء صغير من الوقت والتكلفة التي سيستغرقها القيام بذلك على الطرق المادية. "

اقرأ التالي:كيف يمكننا أن نجعل الناس يشعرون بالراحة عند استخدام السيارات ذاتية القيادة؟

العملية برمتها بها مسحة من المرآة السوداء أو حتى الوصول إليها ؛ Drive Constellation بشكل أساسي خداع "دماغ" سيارة مستقلة للاعتقاد بأنها في عالم حقيقي بدلاً من محاكاة عن طريق حث مدخلات المستشعرات بمدخلات محاكاة. فكر في الأمر بنفس الطريقة التي فجرت بها The Matrix عقولنا في عام 1999 من خلال التلميح إلى أن عالمنا بأكمله كان زائفًا. هذا ما تفعله Nvidia للمركبات ذاتية القيادة للمساعدة في تدريبها دون أخذها على الطريق.

من الناحية العملية ، تعمل Drive Constellation من خلال إنشاء محاكاة عبر وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvidia لإنتاج دفق من المعلومات لكل من مستشعرات السيارة. يتم بعد ذلك إدخال هذه البيانات في خادم Drive Pegasus AI للمعالجة. ثم تستخدم Pegasus تلك المعلومات المعالجة لتغذية سلوك السيارة مرة أخرى في المحاكاة. وفقًا لـ Nvidia ، تحدث هذه العملية 30 مرة في الثانية مما يسمح لـ Pegasus بتشغيل السيارة المحاكية بشكل صحيح.

تعمل المحاكاة جميعها في بيئة واقعية لا تسمح للمختبرين فقط بمشاهدة ما يمكن للسيارة رؤيته ، بل تتيح أيضًا إجراء اختبار ديناميكي للبيئات والمواقف. يمكنك إحضار ظروف مناخية مختلفة ، مثل العواصف المطيرة والعواصف الثلجية ؛ تغيير موضع الشمس لإلقاء الوهج عبر الطريق أو مباشرة في مستشعرات السيارة وحتى تبديل تضاريس الطريق والأسطح. يمكن للمطورين أيضًا إضافة نصوص للمواقف الخطرة ليتم محاكاتها لمعرفة كيف ستتفاعل السيارة المستقلة ، دون تعريض الحيوانات أو الأشخاص للأذى. ربما يمكنهم حتى أن يسقطوا في كنغر أو اثنين.

إليك عرض توضيحي من CES 2018 يعرض تقنية Drive Sim خلال الكلمة الرئيسية لـ Nvidia.

في معرض CES 2018 ، كشفت Nvidia أيضًا أن Drive Sim يمكن أن يسمح للمختبرين بقيادة السيارات المحاكية في الوقت الفعلي ، مما يعني أن السيارة الافتراضية المستقلة يمكنها تعلم كيفية التعامل مع السائقين الواقعيين دون الحاجة إلى وضع سيارة واحدة. الإطارات على طريق حقيقي.

قال لوكا دي أمبروج ، محلل الأبحاث والمدير في IHS Markit ، في بيان صحفي:"يجب تطوير المركبات ذاتية القيادة بنظام يغطي التدريب على اختبار القيادة". "منصة Nvidia الشاملة هي النهج الصحيح. ستقربنا Drive Constellation لاختبار الواقع الافتراضي والتحقق من صحته من إنتاج السيارات ذاتية القيادة. "