DRIVE

2025年 1月 9日
NVIDIA Cosmos World 基础模型平台助力物理 AI 进步
随着机器人和 自动驾驶汽车 的发展,加速 物理 AI 的发展变得至关重要,而物理 AI 使自主机器能够感知、理解并在现实世界中执行复杂的操作。
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2024年 10月 23日
使用 PVA 引擎优化自动驾驶汽车 CV 开发流水线
在汽车软件开发领域,越来越多的大规模 AI 模型被集成到自动驾驶汽车中,这些模型的范围从视觉 AI 模型到用于自动驾驶的端到端 AI 模型。
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2024年 1月 29日
使用全卷积网络在 Transformer 模型中模拟注意力机制
在过去十年中,深度学习技术在计算机视觉 (CV) 任务中的应用大幅增加。卷积神经网络 (CNN) 一直是这场革命的基石,展示了卓越的性能,
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2023年 11月 13日
使用合成数据处理自动驾驶汽车感知
自动驾驶汽车 (AV) 有各种形状和大小,从小型客车到多轴半挂卡车不等。但是,部署在这些车辆上的感知算法必须经过训练,以处理类似情况,
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2023年 9月 26日
验证 NVIDIA DRIVE Sim 雷达模型
传感器模拟是解决自动驾驶汽车(AV)开发中现实世界数据差距的关键工具。然而,只有传感器模型准确地反映了物理世界,它才有效。
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2023年 7月 12日
基于早期网格融合的近距离障碍物感知
自动泊车辅助系统在感知障碍物时必须克服一些独特的挑战。目标车辆包含感知车辆周围环境的传感器。在停车过程中,
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2023年 5月 18日
利用合成数据聚焦远场物体,实现基于摄像头的 AV 感知
检测远场物体,如 100 米以外的车辆,是自动驾驶系统在高速公路上安全操作的基础 在这样的高速环境中,每一秒都很重要。因此,
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2023年 3月 13日
利用雷达网探测障碍物和可行驶自由空间
检测可驾驶自由空间是高级驾驶员辅助系统( ADAS )和自动驾驶汽车( AV )感知的关键组成部分。
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2023年 2月 23日
基于 AI 的自动驾驶汽车潜在事故场景生成
自动驾驶汽车( AVs )必须能够安全地处理现实世界中可能遇到的任何类型的交通场景。这包括危险的近距离事故,
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2023年 1月 20日
验证 NVIDIA DRIVE Sim 中的主动传感器
自动驾驶汽车的发展与规模有关。工程师必须收集并标记大量数据,以训练自动驾驶神经网络。 然后,这些数据被用于测试和验证 AV 系统,
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2022年 11月 8日
一文看懂DRIVE Replicator:合成数据生成加速自动驾驶汽车的开发和验证
在9月举行的GTC大会上,NVIDIA产品经理Gautham Sholingar以《合成数据生成:加速自动驾驶汽车的开发和验证》为题,
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2022年 10月 28日
了解自动驾驶汽车
未来是自主的,人工智能已经在改变交通行业。但什么是自动驾驶汽车,它是如何工作的? 自动驾驶汽车诞生于数据中心。它们需要传感器、高性能硬件、
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2022年 9月 21日
GTC 推出新语言、增强网络安全和医疗 AI 框架
在 GTC 2022 年, NVIDIA 对 AI 框架进行了增强,以构建实时语音 AI 应用程序、大规模设计高性能推荐者、
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2022年 9月 13日
使用 Vulkan SC 进行安全关键图形和实时 GPU 处理
GPU 加速处理对于许多汽车和嵌入式系统至关重要。安全关键型和实时应用程序的要求和部署优先级与消费类应用程序不同,
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2022年 8月 31日
现已推出:带有 DRIVE OS 6 的 NVIDIA DRIVE AGX Orin 开发人员套件
自动驾驶车辆开发商现在可以使用灵活、可扩展和高性能的硬件和软件来构建下一代更安全、更高效的交通工具。
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2022年 6月 27日
使用 Omniverse Replicator 构建自定义合成数据生成管道
提供合成数据生成工具和服务的公司以及开发人员现在可以使用 Omniverse Replicator SDK .
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