NVIDIA DRIVE Sim生态系统为自动驾驶汽车创造了多样化的测试场地

合作伙伴所提供的各种模型和插件为自动驾驶汽车模拟带来了更多灵活性

by Martijn Tideman

使用大规模的模拟来开发自动驾驶汽车,需要以包含广泛合作伙伴及多种技术工具的庞大生态系统为依托。

由Omniverse支持的NVIDIA DRIVE Sim能够通过一个可扩展、多样化的高物理精度模拟平台解决自动驾驶汽车开发所面临的挑战。凭借DRIVE Sim,开发人员可以提高生产力及测试覆盖率,以加快产品上市时间,同时最大限度地降低在真实环境进行驾驶测试的需求。

DRIVE Sim生态系统中公司的多样性和专业性,是该平台能够提供领先自动驾驶汽车模拟解决方案的核心。

DRIVE Sim通过使用NVIDIA的核心技术(包括NVIDIA RTX、Omniverse和AI)建立起一个强大的云计算平台,进而实现高保真模拟。它可以生成用于训练车辆感知系统的数据集,并提供一个用于测试车辆决策流程和控制逻辑的虚拟测试场地。

该平台能够以软件在环或硬件在环配置来连接自动驾驶汽车堆栈,从而进行完整的驾驶体验测试。

DRIVE Sim具有一个可开箱即用的库,包含大量针对环境、场景、车辆、传感器和交通的可配置模型。

 

这个库还包含专门的应用程序编程接口,开发人员可通过这些接口构建DRIVE Sim连接器、插件和扩展件,从而根据特定要求和工作流程来自定义模拟体验。这些API可以集成到预先建立的自动驾驶汽车模拟工具链中,使开发人员能够充分利用之前的项目投入和开发进展。

大规模的合作伙伴生态系统能够提供用于自定义DRIVE Sim模拟体验的连接器、插件和扩展件,来满足特定的需求和工作流程

凭借大规模的模拟合作伙伴生态系统,DRIVE Sim始终在虚拟仿真模型、复杂的模拟环境,以及验证和确认工具方面处于领先地位。

不断变化的环境

驾驶行为会随着车辆所处的环境而变化。从市区繁忙的交通状况,到高速公路上稀疏而曲折的道路,自动驾驶汽车必须能够应对不同的状况并遵守各个国家/地区的不同法律。

DRIVE Sim生态系统合作伙伴提供逼真的三维道路环境虚拟模型,包括用于创建此类环境的工具、用于创建精确道路网络的参照地图,以及各种环境素材(例如交通标志、红绿灯、其他车辆、行人、自行车、建筑物、树木、灯柱、消防栓和道路上的碎石等)。

无论是通过开箱即用的示例环境,还是通过生态合作伙伴输入的环境与素材,DRIVE Sim都可以呈现逼真的复杂道路环境虚拟模型。

NVIDIA正在与多家3D模型供应商合作,使这些素材可以通过Omniverse方便地进行下载并导入到DRIVE Sim的模拟环境和场景中。

车辆行为建模

除了在虚拟世界中重建现实环境外,模拟还必须精准再现车辆自身对道路情况以及对加速、转向和刹车等操控的响应方式。

在不改变输入的情况下,车辆动力学模型能够根据正确的车辆位置和方向响应DRIVE Sim发送的车辆控制信号。

这些模型通过模拟车辆动力学,能以高逼真度来验证规划和控制算法。它们可以再现传感器在车辆突然转弯或刹车时的方向和运动,以及传感器对道路振动或其他非常情况的响应。

车辆模型还有助于评估自动驾驶系统本身的稳健性。随着车辆轮胎和制动器的磨损,以及货物负载和车轮定位的变化,了解系统的响应方式对于确保安全至关重要。

对于评估规划和控制算法,以及低速泊车操作来说,高度逼真的车辆动力学模型至关重要

NVIDIA正在与所有主流车辆动力学模型供应商合作,以确保可以将他们的模型集成到DRIVE Sim中。

传感模拟

如同真实世界中的自动驾驶汽车,虚拟汽车也需要通过传感器来感知周围环境。DRIVE Sim随附传感器标准模型库,包括摄像机、雷达、激光雷达和超声波传感器。

通过API,用户和生态系统合作伙伴可以将用于传感器模拟的专用模型集成到DRIVE Sim中。

这些模型能够模拟传感器组件,例如发射器、接收器、成像器和镜头,以及信号处理软件和代码转换器等。

在验证车辆对极端情况的感知时,需要使用RTX实时光线追踪,并结合复杂的传感器模型,以进行高物理精度光线模拟,例如,模拟在日出或日落时直接照射到摄像机中的太阳光

多家摄像头、雷达和激光雷达供应商已为DRIVE Sim提供传感器模型。在加入高精度的传感器模型后,DRIVE Sim可以准确再现现实世界中的传感器在车辆行驶时的输出。

发现未知因素

在现实世界中,在道路上行驶的车辆并不止一辆,所以在模拟中也需要考虑到这一点。

借助精密复杂的交通模型,开发人员可以使得特定场景的模拟具备相同的变量以及现实世界的不确定性。 一些DRIVE Sim合作伙伴已开发出自然交通(即不可预测最终结果的交通情景)来测试和验证自动驾驶汽车系统。

通过来自生态系统合作伙伴的情景目录、交通模拟模型以及基于情景的确认和验证方法,可以将逼真(有时不可预测的)事件加入到DRIVE Sim中。

其他合作伙伴也贡献了特定场景目录、情景式验证和验证方法,用于评估自动驾驶汽车系统是否满足特定的关键性能指标。

这些标准可以是法规要求或行业标准。 NVIDIA正在参与全球多个旨在为自动驾驶汽车模拟建立标准的项目、联盟和标准组织。

始终走在前沿

总而言之,DRIVE Sim生态系统让使用模拟来测试和验证整个自动驾驶汽车硬件系统成为可能。

NVIDIA DRIVE Constellation硬件在环平台包含在车辆中运行的AI计算系统,可对目标硬件上的自动驾驶汽车堆栈进行精度达到位的大规模验证。

系统集成合作伙伴提供了能够将DRIVE Constellation连接到车辆电子架构剩余部分的基础设施。通过将制动系统、发动机、驾驶舱控制单元等组件完全集成,开发人员能够评估整车在特定自动驾驶场景中的反应。

专业经验丰富的合作伙伴提供了多种模型并不断更新,使得开发人员可以使用最高质量的内容对自动驾驶系统进行不断地开发、测试和验证。