NVIDIA presentó en la GPU Technology Conference (GTC) un sistema para probar los automóviles de conducción autónoma con una simulación fotorrealista, a fin de crear un método más seguro y escalable para lanzar estos vehículos a la ruta.
En su discurso inaugural de GTC 2018, el fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, presentó NVIDIA Drive Constellation, una plataforma de controlador basada en dos servidores diferentes.
El primer servidor que ejecuta el software NVIDIA Drive Sim para simular los sensores del vehículo, como las cámaras, los lidares y los radares. El segundo contiene una potente computadora de inteligencia artificial para automóviles NVIDIA Drive Pegasus que ejecuta toda la pila de software para vehículos autónomos y procesa los datos simulados, como si llegaran de los sensores de un automóvil que recorre una ruta.
“La producción de automóviles de conducción autónoma requiere de una solución para probar y validar en miles de millones de millas de conducción, para lograr la seguridad y la confiabilidad que necesitan los clientes”, dijo Rob Csongor, vicepresidente y gerente general del departamento Automotor en NVIDIA. “Con Drive Constellation, lo hemos logrado al combinar nuestra experiencia en controlador y los centros de datos. Con la simulación virtual, podemos mejorar la robustez de nuestros algoritmos, al probarlos en miles de millones de millas en escenarios personalizados y casos raros, todo en una fracción del tiempo y el costo que llevaría hacerlo en rutas reales”.
El servidor de simulación cuenta con la tecnología de las GPU de NVIDIA, cada una genera datos de sensores simulados, que se alimentan a la computadora Drive Pegasus para su procesamiento.
Luego, la computadora envía los comandos de manejo al simulador, para completar el circuito de comunicación digital. Este ciclo de “hardware en el circuito” ocurre 30 veces por segundo y se usa para validar que los algoritmos y el software que se ejecutan en Pegasus operan el vehículo simulado correctamente.
El software Drive Sim genera datos fotorrealistas para crear una vasta variedad de entornos de prueba. Puede simular diferentes climas, como lluvias o nieve, una luz cegadora en diferentes momentos del día o una visión limitada a la noche, y todos los tipos de superficies y terrenos. Las situaciones peligrosas se pueden incluir en la simulación para probar la capacidad de reacción del automóvil autónomo, sin poner en peligro a nadie.
“Los vehículos autónomos deben desarrollarse con un sistema que abarca la capacitación desde la prueba hasta el manejo”, dijo Luca De Ambroggi, investigador y director de análisis en IHS Markit. “La plataforma integral de NVIDIA es el enfoque adecuado. Las pruebas y validaciones de Drive Constellation nos acercan a la producción de automóviles de conducción autónoma”.
