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Car Parking Test - Realistic Driving Simulation hack generator devices iphone apple

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AKTUALISIERT: 25.02.2020 23:04 Uhr.

Sicherheit ist bei der Entwicklung eines Fahrzeugs von größter Bedeutung, unabhängig davon, ob es von einer Person oder einem Computer gefahren wird. Während der Entwicklung autonomer Fahrzeuge müssen die selbstfahrenden Technologien unter verschiedenen Fahrbedingungen immer wieder bewertet werden, um sicherzustellen, dass sie noch sicherer sind als Autos mit menschlichem Antrieb. Manchmal bedeutet dies, in der realen Welt auf tatsächlichen Straßen zu testen. Genauso wichtig ist es jedoch, mithilfe der Simulation die tatsächlich gefahrenen Kilometer zu erhöhen. Insbesondere kann die Simulation beim Testen gefährlicher oder ungewöhnlicher Fahrbedingungen wirksam sein. Die Flexibilität und Vielseitigkeit der Simulation macht sie besonders wertvoll. Ohne Simulation wäre es viel zu gefährlich zu bestimmen, wie selbstfahrende Fahrzeuge auf bestimmte reale Szenarien reagieren - wie ein Kind, das hinter einem geparkten Auto auf die Straße rast, oder ein anderes Fahrzeug, das eine rote Ampel fährt. Erweiterte Grafiktechniken können auch vorhandene Szenarien replizieren und ändern. Beispielsweise kann die Simulation bei Bedarf einen Schneesturm erzeugen, selbst wenn Sie in einer Wüste leben. Oder es kann die Sonne so positionieren, dass ein Fahrzeug wie bei Sonnenaufgang oder Sonnenuntergang „geblendet“ wird. Und die Simulation bietet eine kontrollierte Möglichkeit, Situationen zu modellieren, die Testfahrer gefährden könnten - beispielsweise ein Stück Glatteis auf einer Autobahn. Die Simulation unterstützt auch das Testen einer Vielzahl von Szenarien in kurzer Zeit. Während der Eröffnungsrede bei GTC Europe in München erklärte Jensen Huang, CEO von NVIDIA, der Menge, dass Ingenieure mithilfe der Super-Echtzeit-Simulation mit NVIDIA DGX und dem neuen TensorRT 3 das Fahren von 300.000 Meilen in 5 Stunden simulieren könnten. Das ist im Wesentlichen jede asphaltierte Straße in den USA, die in nur zwei Tagen simuliert wurde. Jensen Huang, CEO von NVIDIA, auf der Bühne von GTC Europe und beschreibt die beeindruckende Simulationsleistung von GPU-Technologien. Damit die Simulation zum Trainieren und Testen selbstfahrender Fahrzeuge effektiv ist, muss sich die digitale Welt wie die reale Welt verhalten. Detaillierte Grafiken und robuste Physik-Engines, die von GPUs angetrieben werden, sorgen für den nötigen Realismus. Sobald die Simulation erstellt wurde, muss sie mit einem selbstfahrenden System verbunden werden. Die einheitliche GPU-Architektur von NVIDIA erleichtert das Verschieben selbstfahrender Technologien zwischen simulierten Umgebungen im Forschungslabor oder im Rechenzentrum und NVIDIA DRIVE PX im Fahrzeug. Simulation auf dem Display bei AGB DRIVE PX ist ein AI-Autocomputer, der Daten von verschiedenen Fahrzeugsensoren zusammenführt, die komplexen Softwarealgorithmen ausführt, die zum autonomen Fahren erforderlich sind, und dann Anweisungen zum Selbstfahren an das Fahrzeug sendet. DRIVE PX kann auch so konfiguriert werden, dass simulierte Sensordaten erfasst und simulierte Fahrbefehle ausgegeben werden. Bei GTC Europe gaben mehrere Unternehmen Vorträge und Demonstrationen, in denen dargelegt wurde, wie sie DRIVE PX auf diese Weise nutzen. IPG verwendet DRIVE PX in einer simulierten Umgebung, um die Fußgängererkennungsfunktionen zu testen. Dominik Dörr von IPG Automotive sprach über virtuelle Prototypen und Sensormodelle. Die automatisierten Fahrlösungen seines Unternehmens bieten selbstfahrenden Ingenieuren die Möglichkeit, verschiedene Entwicklungsbemühungen zu integrieren, um sie als Ganzes zu testen. Dies ermöglicht laut Dörr ein frühzeitiges Testen einzelner Funktionen oder Netzwerke, bevor ein vollständiger Prototyp fertiggestellt ist. Diese virtuellen Prototypen laufen auf DRIVE PX, das für die Navigation in simulierten Umgebungen konfiguriert ist. DRIVE PX wertet eine simulierte Umgebung genauso aus wie die reale Welt und gibt dementsprechend eine Wegbeschreibung. Durch diesen Prozess können Ingenieure bewerten, ob ihre neuen selbstfahrenden Lösungen ordnungsgemäß funktionieren oder nicht. Roberto De Vecchi von der VI-Klasse fährt einen physischen Simulator, mit dem niedrigere Automatisierungsstufen getestet werden können, bei denen der menschliche Fahrer unter bestimmten Bedingungen noch das Steuer übernehmen muss. Roberto De Vecchi von der VI-Klasse diskutierte zusammen mit Enrico Busto vom Partner AddFor das Testen sowohl der Genauigkeit der Fahrsoftware als auch der Auswirkungen der Software auf den Menschen im Fahrzeug. Zu diesem Zweck verwenden sie Fahrsimulatoren, die die Eingaben eines menschlichen Fahrers - beispielsweise die Notwendigkeit, das Fahren zu übernehmen, wenn das Fahrzeug dazu aufgefordert wird - mit einer selbstfahrenden Software kombinieren, die auf DRIVE PX ausgeführt wird. Als Ergebnis dieser Tests können Unternehmen feststellen, ob die Software ordnungsgemäß funktioniert, und bewerten, wie sich das Fahrerlebnis für den Menschen im Inneren anfühlt. Fahren mit Daten Rodolphe Tchalekian sprach darüber, wie die Simulationssoftware Pro-SiVIC der ESI Group eine physikalisch realistische virtuelle 3D-Umgebung in Echtzeit zum Testen und Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen erstellt. Wenn Unternehmen neue Algorithmen für maschinelles Lernen für autonomes Fahren erstellen möchten, benötigen sie große Trainingsdatensätze. Wenn diese Daten aus der realen Welt gesammelt werden, müssen sie sorgfältig gekennzeichnet werden, bevor der selbstfahrende Algorithmus sie aufnehmen und daraus lernen kann. Simulierte Daten hingegen werden beim Erstellen automatisch beschriftet, was viel Zeit spart. Sobald ein neuer Algorithmus den synthetischen Datensatz trainiert hat, überprüft ESI mithilfe von DRIVE PX, ob er ordnungsgemäß funktioniert. Im obigen Video können Sie diesen Prozess in Aktion sehen, wenn ein trainierter Algorithmus für maschinelles Lernen in der simulierten Pro-SiVIC-Umgebung fährt. TASS verwendet DRIVE PX, um die Spurhaltung in einer simulierten Fahrumgebung zu testen. Martijn Tideman von TASS International stellte in einer Sitzung bei GTC Europe die PreScan-Simulationsplattform seines Unternehmens vor. PreScan ist eine physikbasierte Simulationsplattform zur Bewertung des autonomen Fahrens und anderer Fahrzeuganwendungen. PreScan wurde in der Vergangenheit verwendet, um Fahrerassistenzfunktionen und die Kommunikation von Fahrzeug zu Fahrzeug zu testen. In jüngerer Zeit hat TASS PreScan-Daten verwendet, um Deep-Learning-Algorithmen zu trainieren und zu validieren, die für autonomes Fahren erforderlich sind. Tideman teilte die Ergebnisse eines gemeinsamen Projekts mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und Siemens, in dem der Wert synthetischer Daten für Deep Learning demonstriert wurde. Das Projekt stellte fest, dass beim Training von Fahralgorithmen für tiefes Lernen das Hinzufügen synthetischer Daten zu realen Daten effektiver war als die Verwendung realer Daten allein. Nach der Veranstaltung in München war NVIDIA Gastgeber der ersten GPU-Technologiekonferenz in Israel. Das Simulations-Startup Cognata präsentierte seine Geschäftsstrategie einer Jury aus fünf Richtern und gewann schließlich den Inception Award-Wettbewerb für vielversprechende KI-Startups. Cognata verwendet patentierte Algorithmen, um simulierte Städte mit realistischem Fahrzeug- und Fußgängerverhalten zu erstellen. Das Unternehmen reproduziert auch Sensoreingaben in der simulierten Umgebung und wendet Deep Learning an, um sicherzustellen, dass sich die simulierten Sensoren genau so verhalten, wie sie es in der realen Welt tun würden. Vom Training bis zum Testen verbessert die Simulation die autonomen Fahrergebnisse. Dies spart Zeit und erhöht die Leistung während des Trainingsprozesses und erleichtert Testszenarien, die in der realen Welt unsicher oder unpraktisch wären. Es ist notwendig, die Leistung neuer selbstfahrender Technologien auf tatsächlichen Straßen mit Fahrern der menschlichen Sicherheit zu bewerten. Die Simulation ermöglicht es uns jedoch, diese realen Fahrstunden zu ergänzen und die Straßen für alle sicherer zu machen. Um mehr über die Rolle von GPUs beim autonomen Fahren zu erfahren und darüber, wie KI praktisch jede Branche verändert, nehmen Sie an unserem GTC DC-Event in Washington teil.



 


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