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NVIDIA Drive Constellation simuliert Millionen Testkilometer

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nvidiaKeine wirklichen GPU-Neuheiten, dafür GPU-Beschleuniger mit 32 GB HBM2 sowie ein schneller bzw. breiter aufgebauter NVLink-Interconnect, das waren die auffälligsten Neuheiten der GPU Technology Conference. Doch neben dem Datacenter ist NVIDIA seit Jahren auch im Automotive-Bereich aktiv und hat auch hier einige Neuigkeiten.

Diese sind auch mit dem Unfall der Testfahrt von Uber verknüpft – dem ersten Todesfall, der durch ein autonomes Fahrzeug hervorgerufen wurde. NVIDIA hat wie alle in diesem Bereich aktiven Unternehmen alle Testfahrten autonomer Fahrzeug vorerst gestoppt. Zusätzlich wurde die gestrige Keynote dazu genutzt, die eigenen Ansprüche hinsichtlich der Sicherheit noch einmal zu unterstreichen. Derzeit befinden sich alle Unternehmen in einer Lernphase für ihre Fahrzeuge. Im Rahmen dieser Testfahren kam es auch zum besagten tödliche Unfall. Auch Tesla liefert seine Fahrzeuge mit Autopiloten, der allerdings noch weit entfernt von echter Autonomie arbeitet.

Die Zusammenarbeit aus Hard- und Software sowie den verbauten Sensoren ist ein entscheidender Punkt für voll autonom operierende Fahrzeuge. Das Training der Software erfolgt derzeit auf öffentlichen Straßen bzw. auf ausgewählten Strecken und Umgebungen. NVIDIA hat ein Cloud-basiertes System zum Testen autonomer Fahrzeuge vorgestellt.

NVIDIA Drive Constellation besteht aus einer Simulations-Software, welche die Sensoren eines selbstfahrenden Automobils wie Kameras, Lidar und Radar simuliert. Das zweite System simuliert das eigentliche Fahrzeug. Hier wird ein NVIDIA Drive Pegasus verwendet, der den gesamten Software-Stack des autonomen Fahrzeugs verwaltet und die simulierten Daten so verarbeitet, als kämen diese von den Sensoren eines auf der Straße fahrenden Autos. Fahrbefehle des simulierten Fahrzeugs werden zum Simulator zurückgeführt. Diese sogenannter Hardware-in-the-Loop-Zyklus, der 30 Mal pro Sekunde ausgeführt wird, kann dazu verwendet werden die Fahrbefehle des simulierten Fahrzeugs zu validieren.

"Die Entwicklung selbstfahrender Autos erfordert eine Lösung für Tests und Evaluationen auf Milliarden von Fahrkilometern, um die für Kunden erforderliche Sicherheit und Zuverlässigkeit zu erreichen", sagt Rob Csongor, Vice President und General Manager Automotive bei NVIDIA. "Mit DRIVE Constellation haben wir dies erreicht, indem wir unsere Expertise in den Bereichen Visual Computing und Rechenzentren kombiniert haben. Die virtuelle Simulation ermöglicht uns, die Robustheit unserer Algorithmen zu verbessern, indem wir unterschiedliche Situationen und seltene Fallbeispielen testen – und das alles in einem Bruchteil der Zeit und der Kosten, die bei physischen Straßentest erforderlich wären."

Die Simulation von Sensordaten, die wiederum in ein virtuelles autonomes Fahrzeug gefüttert werden, hat viele Vorteile. Derzeit testen viele Unternehmen auf öffentlichen Straßen – mit all den Risiken die erst kürzlich deutlich wurden. Eine Vielzahl der Testfahrten findet aber auch unter idealen Bedingungen statt. Kritische Umgebungsbedingungen wie Dämmerlicht, starker Regen, Nebel etc. können nur dann getestet werden, wenn sie auch auftreten. Die Simulations-Software aber kann eben diese Extrembedingungen deutlich häufiger testen. Insbesondere können gefährliche Situationen simuliert werden, um die Reaktionsfähigkeit des autonomen Fahrzeugs zu testen, ohne jemals eine Person in Gefahr zu bringen.

Der Erfolg solcher virtuellen Trainingsfahrten hängt aber davon ab, wie gut bzw. die realistisch die eingepflegten und letztendlich simulierten Sensordaten sind. Man wird also weiter nicht daran vorbei kommen, eben solche in der Realität zu erheben, um sie dann tausend- oder millionenfach in der Simulation ausführen zu lassen. Anstatt eben sehr viele Kilometer auf den Straßen zu verbringen, können solche Simulations-Lösungen aber dazu beitragen die Modelle schneller fahrtüchtig zu machen.

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