NVIDIA Drive Constellation симулирует миллиарды километров автотрасс
Конечно, не стоит забывать недавнее ДТП, связанное с автономным вождением, повлекшее смерть пешехода. NVIDIA, как и все компании в данной сфере, пока остановила испытание всех беспилотных автомобилей. Да и на вчерашнем пленарном докладе NVIDIA вновь почеркнула важность требований по безопасности автономного вождения. Сегодня все компании в данной сфере находятся в стадии испытания, то есть беспилотные автомобили только учатся водить. И фатальный инцидент произошел как раз на стадии подобных испытаний. Tesla также устанавливает в свои машины автопилот, хотя о полностью автономном вождении пока речи не идет.
Для полностью автономного вождения необходимо тесное взаимодействие между аппаратными и программными компонентами машины, а также встроенными сенсорами. Программное обеспечение сегодня приходится тренировать на обычных автотрассах или на тестовых маршрутах и полигонах. NVIDIA представила облачную систему для виртуального тестирования автономного вождения.
NVIDIA Drive Constellation представляет собой программу, которая обеспечивает симуляцию сенсоров беспилотного автомобиля: камер, лидара и радара. Вторая система симулирует автомобиль. Здесь используется NVIDIA Drive Pegasus, который отвечает за всю вычислительную начинку беспилотного автомобиля и обрабатывает данные сенсоров так, как будто они были получены от настоящего автомобиля на трассе. Команды движения, которые передавались бы автомобилю, возвращаются в симулятор. Мы получаем цикл, выполняемый 30 раз в секунду. Подобную систему можно использовать для отработки команд вождения во время симуляции поездки беспилотного автомобиля.
"Для дальнейшего развития беспилотных автомобилей требуется решение тестирования и валидации на миллиардах километров, которое позволило бы достичь должного уровня безопасности и надежности для потребителей", сказал Роб Чонгор (Rob Csongor), вице-президент и директор по автомобильным решениям в NVIDIA. "С DRIVE Constellation мы смогли это обеспечить благодаря нашей компетенции в сфере визуальных вычислений и дата-центров. С помощью виртуальной симуляции мы можем повысить надежность наших алгоритмов, тестируя их на миллиардах километров в различных сценариях и в редких критических ситуациях, все это при малой доле времени и затрат по сравнению с испытаниями на обычных дорогах" (перевод Hardwareluxx).
Симуляция данных сенсоров, которые затем поступают в виртуальный беспилотный автомобиль, дает множество преимуществ. Многие компании тестируют автомобили на общественных автотрассах - со всеми рисками, которые стали очевидны после недавнего ДТП. Однако большая часть тестов выполняется в идеальных условиях. Тесты в неблагоприятных условиях (гололед, туман, сумерки, ливень) могут выполняться только при наличии данных условий. В случае симуляции можно создавать все эти условия тогда, когда требуется. И так часто, как требуется. В частности, можно симулировать аварийные ситуации, чтобы проверять реакцию беспилотного автомобиля, не подвергая пешеходов опасности.
Конечно, успех подобных виртуальных заездов зависит от того, насколько корректными или реалистичными будут подаваемые в автомобиль данные от симулированных сенсоров. Поэтому все равно данные для подобных симуляций следует получать в реальных условиях, после чего можно прогонять их через симулятор тысячи или миллионы раз. Но затем подобные симуляторы позволят тестировать беспилотные автомобили без физического прохождения многих километров по общественным автотрассам.