Andrei Claudiu Cosma强调激光雷达仿真在高级驾驶辅助系统和自动驾驶车辆开发及验证过程中的重要作用
加州圣何塞--(美国商业资讯)--仿真在开发和测试高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶车辆(AV)功能方面具有重要作用。Velodyne Lidar, Inc. (Nasdaq: VLDR, VLDRW)自动驾驶解决方案经理Andrei Claudiu Cosma博士将在NVIDIA年度GPU技术会议(GPU Technology Conference)——GTC 2021上,探讨开发人员如何利用激光雷达仿真来复制真实世界的驾驶场景,以验证ADAS和AV解决方案的安全性和可靠性。
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本次会议的主题为“以激光雷达为中心的机器学习——一种用于模型训练、测试和验证的仿真器驱动方法”,将于太平洋夏季时间2021年4月10日上午10:00举行。参会免费注册地址https://gtc21.event.nvidia.com/。
与会者将了解到:
- 提高所生成的激光雷达点云真实性的激光雷达仿真的关键特征。这对于确保在现实世界中成功使用仿真模型至关重要。
- 使用真实和仿真数据集的利弊。这些实用建议可以指导开发人员在为下一个模型选择数据进行训练时做出明智决定。
- 使用仿真激光雷达数据如何帮助识别具有独特激光雷达签名的对象类别。
激光雷达仿真通过提供一个虚拟环境来测试各种路况、天气和照明条件下的自动驾驶能力,从而为加快系统开发和部署提供支持。仿真过程允许测试极端场景,包括拐角和边缘情况,以及潜在的危险,如紧急制动和避障。
Velodyne激光雷达传感器能够提供实时感知数据,为城市和高速公路环境下的自动驾驶和高级车辆安全提供安全导航和可靠操作。Velodyne拥有多样化的产品组合,其传感器具有环视、定向、远距及近距功能。
“Automated with Velodyne”计划包括多家公司,这些公司提供经过优化的仿真解决方案,用于测试ADAS和AV应用中的Velodyne激光雷达传感器。Velodyne的高性能传感器与仿真软件相结合,使开发人员能够在解决方案上路之前,在各种大规模可扩展条件下对其进行测试和验证。
Cosma表示:“培训和测试数据的访问限制减慢了研究和创新的速度。然而,随着GPU等硬件加速器的进步和仿真技术的发展,旨在生成或增加训练数据集的技术正在被开发。我们的GTC会议将讨论仿真器驱动的方法如何抵消有限的真实数据可用性,从而提高开发速度和模型质量。这次会议将展示这种方法如何降低成本,并制定经改进的安全部署测试与验证流程。”
4月12日至16日线上举行的GTC会议是一次全球性的系列会议,主要关注人工智能、数据中心、图形、加速计算、汽车、智能网络等领域。
关于Velodyne Lidar
Velodyne Lidar (Nasdaq: VLDR, VLDRW)通过实时环视激光雷达传感器的发明,开创了自动驾驶技术的新纪元。Velodyne是首家公开上市的激光雷达单一业务经营公司,并以其突破性的激光雷达技术的广泛组合而享誉全球。Velodyne革命性的传感器和软件解决方案提供灵活性、质量和性能,可满足各行各业的需求,包括自动驾驶汽车、高级驾驶辅助系统(ADAS)、机器人、无人机(UAV)、智慧城市和安防。通过不断的创新,Velodyne致力于通过促进所有人的安全出行来改变生活和社区。如需了解更多信息,请访问www.velodynelidar.com。
前瞻性陈述
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