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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。
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投资回报 风险缓解
NVIDIA Omniverse Enterprise NVIDIA OVX NVIDIA DGX
开发自动驾驶汽车 (AV) 需要大量训练数据，这些数据需要反映车辆在道路上面临的现实世界状况。传感器仿真可以通过在虚拟环境中渲染物理精准的传感器数据应对这一挑战。你无需在现实世界中经历罕见、危险的场景，即可对自动驾驶汽车进行大规模训练、测试和验证。传感器数据和环境交互的精确性对于开发物理 AI 至关重要。
为何自动驾驶仿真如此重要：
渲染出恶劣天气、交通变化、罕见或危险场景等各式各样的驾驶条件，而不是必须在现实世界中遇到这些情况。
通过生成满足模型需求的数据，加快开发速度，减少对成本高昂的数据收集车队的依赖。
在设计物理原型之前，部署虚拟车队来设计新传感器和堆栈的原型。
快速链接
NVIDIA Omniverse™ 自动驾驶仿真蓝图是一个包含物理特性、动画和行为的参考工作流，旨在实现物理精确的传感器仿真。它使用 NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX™ API 渲染自动驾驶训练、测试和验证所需的摄像头、雷达和激光雷达数据。
借助对开发者友好、可扩展且可无缝集成到现有工作流中的 API，您可以重放驾驶数据，生成新的真值数据，并执行闭环测试，以加速工作流。
由 Sensor RTX 提供支持的自动驾驶车辆传感器仿真
了解 Foretellix 如何使用 NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX 生成高保真度传感器仿真，并用于自动驾驶车辆开发。
通过连接 Foretellix 的覆盖驱动验证平台 Foretify™，快速扩展 Omniverse Cloud 的自动驾驶仿真 V&V 功能。
查看适用于全行业部署的最新自动驾驶汽车安全框架。
利用兼容、模拟就绪内容的共享生态系统。
借助 MathWorks RoadRunner 将环境快速导入 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。
借助适用于图像和视频的模型和数据处理 Pipeline，企业可以加速包括机器人和自动驾驶汽车在内的物理 AI 开发。
NVIDIA Omniverse Cloud API 旨在提供大规模、高保真度的传感器仿真。
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
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