英偉達公布自動駕駛汽車測試仿真系統

英偉達NVIDIA的黃仁勳在GTC 2018上宣布英偉達將暫停自動駕駛的研發工作，原因可能是其合作夥伴Uber最近發生了首例自動駕駛致使行人死亡的案例。不過這不妨礙英偉達在GTC上公布了針對自動駕駛汽車測試的仿真系統—DRIVE Constellation，Drive Constellation是一款基於兩種不同伺服器的計算平台，可以理解為一個完整的硬/軟體解決方案。

在2018年2月9日對外發布的2018財年第四季度及全年財報中，英偉達曾經提到過與Uber、Aurora合作打造自動駕駛汽車，採用的就是開源的NVIDIA Drive人工智能自動駕駛平台。

第一台伺服器運行英偉達DRIVE Sim軟體，用以模擬自動駕駛汽車的傳感器，如攝影頭、雷射雷達和毫米波雷達傳感器。

第二台伺服器則搭載了英偉達DRIVE Pegasus計算平台，可運行完整的自動駕駛汽車軟體堆棧，並能夠處理模擬數據——這些模擬數據如同來自路面行駛汽車上的傳感器。

仿真伺服器由英偉達GPU提供支持，每台伺服器都會生成仿真傳感器數據流，並將其傳送至DRIVE Pegasus進行處理。

具體來說，DRIVE Pegasus的駕駛指令會反饋給仿真器，以完成數字反饋循環。通常意義上，Drive Constellation是在車上進行的，但英偉達已經將它轉移到了數據中心。

據官方介紹，英偉達正在打造一個“硬體在環”（Hardware in the loop，HiL）。這一“硬體在環”周期的發生頻率為每秒30次，可用於驗證在Pegasus上運行的算法和軟體對仿真車輛進行的操作是否正確。

DRIVE Sim軟體可生成照片級逼真的數據流，以創建大量不同的測試環境。它能夠模擬諸如暴雨和暴風雪等不同氣象狀況；一天中不同時間內的光線變化，或是夜間受限的視野；以及所有不同類型的路面和地形。

在模擬過程中可設定各種危險情況，來測試自動駕駛汽車的反應能力，以確定其不會對任何人的安全造成威脅。

通常來說，部署量產的自動駕駛汽車上路，需要進行上百萬英裡的測試和驗證。來證明自動駕駛汽車比人類駕駛更加安全。但現實是，為了實現這一目標，自動駕駛工程師們需要花費畢生的努力。

而通過模擬器，自動駕駛行業的從業者們可以通過GPU來生成傳感器數據，然後反哺到Drive PX平台上，再進行模擬測試，通過上百萬英裡的測試定製的場景和極端案例，可以提高算法的魯棒性——幫助自動駕駛行業加速研發進程以及減少研發成本。