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了解适用于安全自动驾驶汽车开发的高保真传感器仿真。
模拟/建模/设计行业
汽车和交通
投资回报 风险缓解
NVIDIA Omniverse Enterprise NVIDIA OVX NVIDIA DGX
仿真对于开发和验证自动驾驶汽车 (AV) 的安全关键功能而言至关重要，但需要在部署之前进行充分测试。高保真仿真为各种场景下的系统训练提供安全、可控且逼真的环境。这项技术可有效地对现实世界条件进行仿真，使车辆得以在上路前通过数字孪生进行安全测试和验证。
为何自动驾驶仿真如此重要：
对各种驾驶条件（如恶劣天气、交通变化以及罕见危险场景）进行精准建模。
通过虚拟测试最大限度地减少物理测试，从而降低开发和验证成本。
在进行任何物理原型设计之前，部署虚拟车队来设计新传感器和堆栈的原型。
快速链接
用于自动驾驶汽车仿真的 NVIDIA Omniverse™ Cloud APIs 基于 OpenUSD 和 NVIDIA RTX™ 构建，旨在供仿真开发人员通过高保真传感器仿真、物理特性和现实行为来增强其自动驾驶仿真工作流。借助这些 API，您可以与构建车辆动力学和交通仿真工具的庞大合作伙伴生态系统建立连接。您还可以引入通用场景描述 (USD) 内容，以扩展至新地区，应对新的设计适用范围 (ODD)。
Sensor RTX 微服务为广泛部署在自动驾驶车辆上的基于物理效果的传感器（如摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器）及其神经网络渲染提供支持。渲染出的合成数据和真值标签可用于训练感知模型，以及在闭环测试中验证自动驾驶软件堆栈。
由 Omniverse Cloud API 提供支持的自动驾驶汽车传感器仿真
了解 Foretellix 如何借助 NVIDIA Omniverse Cloud API 生成适用于自动驾驶汽车开发的高保真度传感器仿真场景。
了解由兼容的仿真内容构成的共享生态系统。
通过连接 Foretellix 的覆盖率驱动验证平台 Foretify™，快速扩展 Omniverse Cloud 的自动驾驶仿真 V&V 功能。
借助 MathWorks RoadRunner 快速将环境导入 Omniverse Cloud。
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Foretellix
自动驾驶汽车验证工具开发商 Foretellix 借助 Omniverse Cloud API 发挥传感器仿真的功效，在提高安全性的同时加快工作流、降低成本。
WPP
使用基于 NVIDIA Picasso 构建的生成式 AI 工具制作高质量内容，并通过 NVIDIA Graphics Delivery Network (GDN) 发布交互式品牌体验。
借助 NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX 微服务，您可以在进行现实世界测试前，先在物理精准环境中对工作流进行测试和验证。
NVIDIA Omniverse Cloud API 的设计旨在通过实现大规模高保真传感器仿真来应对这一挑战。
NVIDIA 在 400 多名参赛者中脱颖而出，在计算机视觉与模式识别 (CVPR) 大会上赢得自动驾驶国际挑战赛“端到端驾驶”赛道冠军
NVIDIA 推出创新框架 Hydra-MDP，推动端到端自动驾驶领域向前迈进。
NVIDIA Research 介绍了一种对现实世界交通行为进行仿真的新方法，供开发人员开发和部署可在交通行为各异的多个设计适用范围 (ODD) 中运行的系统。