降低自駕車再肇事風險,NVIDIA 發表自駕車路況模擬解決方案

作者 | 發布日期 2018 年 03 月 29 日 10:15 | 分類 AI 人工智慧 , GPU , 伺服器 follow us in feedly

近日,線上叫車公司 Uber 的無人駕駛汽車,因為交通肇事導致人員傷亡案件,在業內引起了激烈的討論,這使得無人駕駛汽車的安全性再次成為人們關注的焦點。有統計數據顯示,無人駕駛汽車必須要足足跑夠 100 億英里才能證明其安全性,而這卻是一項漫長而艱巨的工程。因此,為了避免這樣的事情發生,並且提升無人駕駛汽車的安全性,繪圖晶片大廠輝達 (NVIDIA) 發表了一款自動駕駛模擬系統,透過雲端運算能力來模擬無人駕駛汽車在行駛過程中所遇到的突發情況,進一步收集相關數據,以讓無人駕駛汽車進行學習。




NVIDIA 發表的自動駕駛模擬系統 Drive Constellation 是該公司針對無人駕駛汽車發展的最新計畫。根據 NVIDIA 的解釋,Drive Constellation 是一款基於 2 種不同伺服器的運算平台,可以分析為一個包含硬軟體的完整解決方案。首部伺服器中將執行 NVIDIA 的 DRIVE Sim 軟體,用以模擬自動駕駛汽車的感測器,如攝影鏡頭、雷射感測器以及毫米波雷達感測器。而第 2 部伺服器則搭載了 NVIDIA 的 DRIVE Pegasus 運算平台,可執行完整的自動駕駛汽車軟體,並能夠處理如同來自真實道路上行駛汽車上感測器的各項模擬數據。

具體來說,也就是 NVIDIA 的 DRIVE Pegasus 運算平台會下駕駛指令給內含 DRIVE Sim 軟體的自動駕駛模擬器。而自動駕駛模擬器則根據駕駛指令,在進行模擬道路駕駛時,蒐集各項汽車感測器所收集到的數據,然後再將這些數據回饋給 DRIVE Pegasus 運算平台。NVIDIA 表示,原本 Drive Constellation 預計在真實的無人駕駛車輛上進行,但受到目前測試完全停止的影響,使得 NVIDIA 已經將它轉移到資料中心中。

NVIDIA 進一步指出,這項解決方案可以模擬日落時的眩光、暴風雪、糟糕的路面和突發的危險情況,以測試車輛的反應能力。無人駕駛技術供應商未來可以通過模擬數據,來補充現實世界的駕駛技術資料,這樣他們就能更有效、更便宜地覆蓋更多的里程和所謂的 「邊緣案例」。另外,利用這套模擬系統解決方案,測試車輛可在 5 個小時內 「行駛」 30 萬英里 (約 48.3 萬公里) 路程。按照這一速度,測試車輛可在 2 天內跑遍美國每一條公共道路。

NVIDIA 指出,這套自動駕駛模擬系統將於 2018 年第 3 季向其無人駕駛領域的合作夥伴開放供貨,其潛在用戶包括特斯拉、Uber、百度、福斯、奧迪汽車等與 NVIDIA 有深厚合作淵源的汽車製造商、科技公司和汽車供應商,未來都將獲得該套系統的首批供貨權。

(首圖來源:科技新報攝)