NVIDIA、シミュレーション システム DRIVE Constellation を発表 仮想環境で自動運転車が数十億マイルを安全に走行

新しいデータセンター ソリューションが NVIDIA DRIVE Pegasus を統合、自動運転車の広範なテストと検証に DRIVE Sim ソフトウェアを実行
 

 


カリフォルニア州サンノゼ — GPU テクノロジ カンファレンス — (2018 年 3 月 27 日) — NVIDIA は本日、自動運転車のテスト用に、フォトリアルなシミュレーションによるクラウドベースのシステムを発表しました。これによって、自動運転車を公道上に導入するための、より安全で、より拡張性の高い手法が生み出されます。

NVIDIA の創業者兼 CEO であるジェンスン・フアン (Jensen Huang) は、GTC (GPU テクノロジ カンファレンス) 2018 開会時の基調講演に登壇し、別々のサーバー 2 つを基盤にしたコンピューティング プラットフォームである、NVIDIA DRIVE™ Constellation を発表しました。

1 つめのサーバーは NVIDIA DRIVE Sim ソフトウェアを実行し、カメラ、ライダー、レーダーなど、自動運転車のセンサーをシミュレートします。2 つめのサーバーは強力な AI 車載コンピューターである NVIDIA DRIVE Pegasus™ を搭載します。この NVIDIA DRIVE Pegasus™ により、自動運転車用のソフトウェアスタック一式が実行され、シミュレートされたデータは、あたかも実際の道路上を走行する車のセンサーから得たデータであるかのように処理されます。

NVIDIA のオートモーティブ事業担当のバイス プレジデント 兼 ゼネラル マネージャーであるロブ・チョンガー (Rob Csongor) は、次のように述べています。「プロダクションレベルの自動運転車を導入するうえでは、数十億マイルの走行テストと検証を実施して、顧客が必要とする安全性と信頼性を獲得するためのソリューションが求められます。NVIDIAの専門分野であるビジュアル コンピューティングとデータセンターの知見を融合させることで、DRIVE Constellationはそれを達成することができるようになりました。
仮想のシミュレーションを使うことで、数十億マイル分のカスタム シナリオと厄介なレアケースについてテストを実施し、アルゴリズムの堅牢性を高めることができます。これらすべてにかかる時間と費用は、実際の道路上で同じだけのテストを実施することを考えれば、ごくわずかに過ぎません。」

シミュレーション用のサーバーには NVIDIA の GPU が搭載されており、各 GPU がシミュレートされたセンサー データを生成して、処理用に DRIVE Pegasus に送出します。

DRIVE Pegasus からの走行指示はシミュレーターにフィードバックされ、これによって、デジタル上のフィードバックループが完成します。この「hardware-in-the-loop(ループ内部にハードウェアを持った)」サイクルは、1 秒間に 30 回行われ、「Pegasus 上で実行されているアルゴリズムとソフトウェアが、シミュレートされた車両を正しく操作しているか」という検証に使われます。

DRIVE Sim ソフトウェアはフォトリアルなデータ ストリームを生成し、莫大な数におよぶ種々のテスト環境を作り出します。このソフトウェアがシミュレートできるのは、たとえば、暴風雨や吹雪などの異常な天候、日中のさまざまな時間帯のまぶしい太陽光、夜間における限定された視界、ありとあらゆるタイプの路面および地形、などです。危険な状況はシミュレーション内に記述しておき、人間を危険にさらすことなく、自動運転車が反応する能力をテストできます。

IHS Markit 社のリサーチアナリスト ディレクターを務めるルカ・デ・アンブロギ (Luca De Ambroggi) 氏は、次のように述べています。「自動運転車は、走行テストのトレーニングを担うシステムを使って開発する必要があります。NVIDIA によるエンドツーエンドのプラットフォームこそが、正しい手法なのです。仮想のテスト、検証のための DRIVE Constellation により、私たちは自動運転車の生産に一歩近づくことができるでしょう」

DRIVE Constellation は 2018 年の第 3 四半期に、早期アクセスパートナー向けに提供されます。

NVIDIAについて
NVIDIAが 1999 年に開発した GPU は、PC ゲーム市場の成長に拍車をかけ、現代のコンピューターグラフィックスを再定義し、並列コンピューティングを一変させました。最近では、GPUディープラーニングが最新のAI、つまりコンピューティングの新時代の火付け役となり、世界を認知して理解できるコンピューター、ロボット、自動運転車の脳の役割をGPUが果たすまでになりました。今日、NVIDIAは「AIコンピューティングカンパニー」として知名度を上げています。詳しい情報は、http://www.nvidia.co.jp/ をご覧ください。

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