Helm.ai, penyedia perangkat lunak AI untuk ADAS kelas atas, pengemudian otonom Level 4, dan robotika, meluncurkan model dasar AI generatif multi-sensor untuk mensimulasikan seluruh rangkaian kendaraan otonom.
WorldGen-1 mensintesis data sensor dan persepsi yang sangat realistis di berbagai modalitas dan perspektif secara bersamaan, mengekstrapolasi data sensor dari satu modalitas ke modalitas lainnya, dan memprediksi perilaku ego-kendaraan dan agen lain di lingkungan berkendara. Kemampuan simulasi berbasis AI ini menyederhanakan pengembangan dan validasi sistem mengemudi otonom.
Memanfaatkan inovasi dalam arsitektur DNN generatif dan Deep Teaching, teknologi pelatihan tanpa pengawasan yang sangat efisien, WorldGen-1 dilatih dengan ribuan jam data mengemudi yang beragam, mencakup setiap lapisan tumpukan mengemudi otonom termasuk penglihatan, persepsi, lidar, dan odometri.
WorldGen-1 secara bersamaan menghasilkan data sensor yang sangat realistis untuk kamera tampilan sekeliling, segmentasi semantik pada lapisan persepsi, tampilan depan lidar, tampilan luas lidar, dan jalur kendaraan ego dalam koordinat fisik. Dengan menghasilkan data sensor, persepsi, dan jalur secara konsisten di seluruh tumpukan AV, WorldGen-1 secara akurat mereplikasi potensi situasi dunia nyata dari perspektif kendaraan self-driving. Kemampuan simulasi sensor yang komprehensif ini memungkinkan pembuatan data berlabel multi-sensor dengan ketelitian tinggi untuk menyelesaikan dan memvalidasi berbagai kasus sudut yang menantang.
Lebih jauh lagi, WorldGen-1 dapat melakukan ekstrapolasi dari data kamera nyata ke beberapa modalitas lainnya, termasuk segmentasi semantik, tampilan depan lidar, pandangan luas lidar, dan jalur kendaraan ego. Kemampuan ini memungkinkan penambahan kumpulan data khusus kamera yang sudah ada menjadi kumpulan data multisensor sintetik, sehingga meningkatkan kekayaan kumpulan data khusus kamera dan mengurangi biaya pengumpulan data.
Selain simulasi dan ekstrapolasi sensor, WorldGen-1 dapat memprediksi, berdasarkan urutan masukan yang diamati, perilaku pejalan kaki, kendaraan, dan ego-kendaraan dalam kaitannya dengan lingkungan sekitar, menghasilkan urutan waktu yang realistis hingga durasi beberapa menit. Hal ini memungkinkan pembuatan AI untuk berbagai skenario potensial, termasuk kasus-kasus yang jarang terjadi.
WorldGen-1 dapat memodelkan berbagai hasil potensial berdasarkan data masukan yang diamati, menunjukkan kemampuannya dalam perencanaan dan prediksi multi-agen tingkat lanjut. Pemahaman WorldGen-1 tentang lingkungan berkendara dan kemampuan prediktifnya menjadikannya alat yang berharga untuk prediksi niat dan perencanaan jalur, baik sebagai sarana pengembangan dan validasi, serta teknologi inti yang membuat keputusan mengemudi secara real-time.
Sumber dari Kongres Mobil Hijau
Penafian: Informasi yang diuraikan di atas disediakan oleh greencarcongress.com secara independen dari Chovm.com. Chovm.com tidak membuat pernyataan dan jaminan mengenai kualitas dan keandalan penjual dan produk. Chovm.com secara tegas melepaskan tanggung jawab apa pun atas pelanggaran yang berkaitan dengan hak cipta konten.
