验证 NVIDIA DRIVE Sim 中的主动传感器

自动驾驶汽车的发展与规模有关。工程师必须收集并标记大量数据，以训练自动驾驶神经网络。

然后，这些数据被用于测试和验证自动驾驶系统，这也是确保鲁棒性的一项巨大任务。仿真是达到这一规模的重要工具，但准确性是其有效性的关键。

NVIDIA DRIVE Sim建立在NVIDIA Omniverse的基础上，通过基于物理的端到端仿真平台解决了这一挑战，该平台从一开始就构建为运行大规模、物理精确的多传感器仿真。它使您能够生成合成数据，以训练自动驾驶感知，并在具有高保真度和精确传感器数据的闭环模拟中验证运动控制。

自动驾驶传感器可分类如下：

• 被动：摄像机

  
  

• 主动：激光雷达、雷达和超声波

这种验证 NVDIA 模型与现实相符的能力确保了 DRIVE Sim 产生值得信赖的结果。现在，NVIDIA 将分享为将激光雷达模型与现实世界相关联所做的工作。在Lidar Validation白皮书中，NVIDIA 介绍了用于验证 DRIVE Sim 激光雷达模型的准确性和精度的过程。

图 1 ：NVIDIA DRIVE Sim 中的主动传感器管道

NVIDIA 探索了多种方法来实现传感器验证，例如比较基于真实数据训练的神经网络和基于合成数据训练的网络。此外，NVIDIA 还通过将合成数据本身与传感器的规格和真实世界的实验进行比较来验证传感器的准确性。

推荐阅读：传感器验证系列文章

• 验证 NVIDIA DRIVE Sim 摄像头模型

  详情请见：

  https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/validating-drive-sim-camera-models/

  
  

• Lidar Validation 白皮书

  详情请见：

  https://images.nvidia.cn/aem-dam/en-zz/Solutions/self-driving-cars/NVIDIA-DRIVE-Sim-Lidar-Validation-whitepaper.pdf

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