近日,Uber 自动驾驶汽车撞死行人的事件在业内引起了对自动驾驶汽车安全性的大讨论。

据了解,对于自动驾驶而言,必须要有足够多的数据才能证明它是不是安全,足够多的数据是多少?兰德公司给的数据是 100 亿英里,只有这么多数据才能有 95% 的置信度。然而,在新车上市之前,哪里有车能跑这么远?或许唯一的解决之道便是建立一个虚拟仿真系统。

3 月 28 日凌晨,英伟达在 GTC 2018 大会上便发布了这么一款自动驾驶仿真系统——Drive Constellation。

据介绍,Drive Constellation 是一款基于两种不同服务器的计算平台:
第一台服务器运行 NVIDIA DRIVE Sim 软件来模拟自动驾驶车辆的传感器, 如相机、激光雷达和雷达。

第二个包含 NVIDIA  PegasusTM AI 汽车电脑, 该计算机可运行完整的无人机软件堆栈, 并能够处理模拟数据,而这些数据仿佛来自路上行驶汽车的传感器。

“ 部署生产自动驾驶汽车, 需要一个测试和验证数十亿行驶里程的解决方案, 以实现客户所需的安全性和可靠性,”NVIDIA 汽车部副总裁兼总经理罗布•孔佐尔 (Rob Csongor) 表示。 “ 通过 Drive Constellation, 我们通过将我们在视觉计算和数据中心方面的专业知识结合起来。 通过虚拟模拟, 我们可以通过测试数十亿英里的自定义场景和罕见的角落案例来增强我们的算法的鲁棒性, 所有这些都是在真实物理道路上需要大量的时间以及资金才能完成的任务。”

据了解,DRIVE Sim 软件可生成逼真的数据流,以创建大量不同的测试环境。它可以模拟不同的天气:如暴风雨和暴风雪、白天不同时间段的眩光、夜晚有限的视野、以及所有不同类型的路面和地形。危险的情况可以在模拟中加以模拟, 以测试自动驾驶汽车的反应能力, 而不会让任何人受到伤害。

最后,Drive Constellation 将在今年第三季度向首批合作伙伴供货。