ハイエンドの ADAS、レベル 4 の自動運転、ロボット工学向けの AI ソフトウェアを提供する Helm.ai は、自動運転車のスタック全体をシミュレートするためのマルチセンサー生成 AI 基盤モデルを発表しました。
WorldGen-1 は、複数のモダリティと視点にわたって非常にリアルなセンサーと認識データを同時に合成し、あるモダリティから別のモダリティにセンサーデータを外挿し、運転環境における自車両とその他のエージェントの動作を予測します。これらの AI ベースのシミュレーション機能により、自動運転システムの開発と検証が効率化されます。
WorldGen-1 は、生成型 DNN アーキテクチャと、非常に効率的な教師なしトレーニング テクノロジーである Deep Teaching のイノベーションを活用し、視覚、知覚、LIDAR、オドメトリなど、自動運転スタックのすべてのレイヤーをカバーする数千時間分の多様な運転データでトレーニングされています。
WorldGen-1 は、サラウンドビュー カメラ、知覚層でのセマンティック セグメンテーション、LIDAR フロント ビュー、LIDAR バード アイ ビュー、物理座標での自車経路など、非常にリアルなセンサー データを同時に生成します。AV スタック全体でセンサー、知覚、経路データを一貫して生成することで、WorldGen-1 は自動運転車の観点から、現実世界の潜在的な状況を正確に再現します。この包括的なセンサー シミュレーション機能により、忠実度の高いマルチセンサー ラベル付きデータが生成され、無数の困難なコーナー ケースを解決および検証できます。
さらに、WorldGen-1 は、実際のカメラ データから、セマンティック セグメンテーション、LIDAR フロント ビュー、LIDAR バード アイ ビュー、自車の経路など、他の複数のモダリティに外挿できます。この機能により、既存のカメラのみのデータセットを合成マルチセンサー データセットに拡張できるため、カメラのみのデータセットの豊富さが増し、データ収集コストが削減されます。
WorldGen-1 は、センサー シミュレーションと外挿を超えて、観測された入力シーケンスに基づいて、周囲の環境に対する歩行者、車両、自車両の動作を予測し、最長数分の長さの現実的な時間シーケンスを生成します。これにより、まれなコーナー ケースを含む、幅広い潜在的なシナリオを AI で生成できます。
WorldGen-1 は、観測された入力データに基づいて複数の潜在的な結果をモデル化することができ、高度なマルチエージェント計画と予測の能力を実証しています。運転環境を理解し、予測する能力を持つ WorldGen-1 は、開発と検証の手段として、またリアルタイムの運転決定を行うコアテクノロジーとして、意図予測と経路計画に役立つツールとなっています。
ソースから グリーンカー会議
免責事項: 上記の情報は、Chovm.com とは独立して greencarcongress.com によって提供されています。Chovm.com は、販売者および製品の品質と信頼性について一切の表明および保証を行いません。Chovm.com は、コンテンツの著作権に関する違反に対する一切の責任を明示的に否認します。
