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為了迅速給自動駕駛的汽車給予海量數(shù)據(jù)和保守場面以實現(xiàn)安全及次測試的必需，仿真技術(shù)在近來頗受矚目，相當多模擬游戲平臺也普及化。在這種大時代背景下，英偉達將自己在圖像數(shù)值的時代所吸取的劣勢寫入自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)上，并且于 2019 年年初向消費者封閉 DRIVE Constellation 自動駕駛模擬模擬。那么，思緒標準設(shè)計在預料機能安全及多方面的成效如何？英偉達在模擬證明多方面有什么鮮明的觀點？楊靖宇網(wǎng)新智駕邀約了英偉達標準設(shè)計開發(fā)計劃CEO楊健來開展行內(nèi)互動。不限為張濤的講演章節(jié)，楊靖宇網(wǎng)新智駕開展了不發(fā)生變化字面上的編纂：大家好！我是英偉達標準設(shè)計框架CEO陳健，表示感謝新智駕給予的游戲平臺，讓我們可以溝通關(guān)于標準設(shè)計模擬多方面的議題。如今互動的主旨為《英偉達模擬建模形而上學助力標準設(shè)計迭代開發(fā)計劃》，主要分作不限三個多方面：標準設(shè)計與預料機能安全及；英偉達模擬證明形而上學；補救必需的需求量和數(shù)值用量。首先給大家解釋一下 verification（證明）和validation（確定）的區(qū)分。Verification，主要是證明結(jié)果應該與預料其設(shè)計完全符合，即“把事認真對”；validation，則是結(jié)果在與預料其設(shè)計完全符合的同時，確定預料其設(shè)計應該有原因，應該必須實現(xiàn)消費者的其他需求量，即“認真對的事”。迄今，電子技術(shù)有兩種證明自動駕駛車安全及的形而上學。一種是大家非常熟識的ISO26262機能安全及（FuSa），這種形而上學宗旨預防措施由的汽車自由電子傳動裝置導致機械故障致使的不幸危險性隱憂。另一種是 ISO21448 預料機能安全及（SOTIF），這種形而上學宗旨徹底解決自動駕駛控制系統(tǒng)本身由于迭代或者感應器（屏幕、激光雷達等）本身缺點致使危險傷害事故的原因。這也是如今互動的信息化。從開發(fā)計劃步驟上來說，無論是 FuSa 還是 SOTIF，都要漫長從需求量表述到應用軟件開發(fā)計劃便到系統(tǒng)驗證的流程，但比起，SOTIF 必需徹底解決的原因完成度相當大。就像德川氏假說一樣，不易造成了重大事故的場面大體上消失在德川氏的頭部，因此，我們無法預期這些原因才會在什么時候遭遇，而 SOTIF 就宗旨去辨認出這些常見的場面。意味著，SOTIF 可以起到規(guī)范化的含義，把這種潛在的危險性開展定量檢驗，從而檢驗車抗擊危險性的技能。我們可以看一下這張圖：我們將所有場面分作4個范圍，包含存留的安全及場面、存留的不安全及場面、可能的不安全及場面以及可能的安全及場面。上面兩個場面相對于好解釋，存留的不安全及場面可以通過對 ODD 開展數(shù)據(jù)分析來徹底解決關(guān)的的危險性。由于之后一個場面的安全及的場面，因此我們對它的曝光率也不是極大。最必需矚目的是范圍3，即可能的不安全及場面，由于該場面之中存有著相當大的危險性，如果我們對其依然屬于不能悉知的平衡狀態(tài)，我們就不能檢驗其中的危險性都會對標準設(shè)計造成了預想的直接影響。所以，在SOTIF 的開發(fā)計劃步驟之中，針對存留的安全及場面，我們可以通過觀念表述階段性來對這些場面開展充分多的數(shù)據(jù)分析；針對存留的不安全及場面，我們在證明階段性都會去實現(xiàn)一些不安全及的場面，然后對這些場面開展證明，保障標準設(shè)計迭代可以安全及地徹底解決這些原因；對于為安全及的可能安全及場面，我們必需一些常規(guī)的方法來努力我們辨認出場面，了解到場面。意味著，我們的出發(fā)點就是把可能的不安全及場面慢慢轉(zhuǎn)換成存留的不安全及場面，甚至是轉(zhuǎn)換成存留的安全及場面。不過，從客觀性上來講，可能的不安全及場面贊許不能基本上消退，但它再次會小到我們所能保障標準設(shè)計迭代消失交通事故的幾率都會比替身駕駛者要更為小，意味著，我們可以確實標準設(shè)計比替身駕駛者要更為安全及。即將跟大家互動了英偉達對于 SOTIF 的解釋，月里給大家解釋一下，我們針對上述一些原因的新方法和形而上學。首先，我們把整個證明的飛行測試分作幾個流程：實現(xiàn)一個模擬來運轉(zhuǎn)受控的生存環(huán)境和場面；該軟件在環(huán)中模擬，對該軟件迭代接口開展子程序；應用程序在環(huán)中模擬，把若干接口和元件建構(gòu)開展系統(tǒng)測試；后來在受控的廢棄路段上認真主體次測試。所以，我們可以把上述流程分作兩大類，即虛擬世界的次測試總長度，以及模擬生存環(huán)境里頭減慢次測試總長度。這里的“減慢”不僅是就是指一段時間上的減慢，包含了場面實現(xiàn)，或是其他波動的減慢，從而得到較低密度的證明總長度將近。從另一個一維來細分就是該軟件在環(huán)中和應用程序在環(huán)中。一般來看，該軟件在環(huán)中多方面，標準設(shè)計迭代開發(fā)計劃都在 X86 游戲平臺上運轉(zhuǎn)，因此模擬也在不同的游戲平臺運轉(zhuǎn)。應用程序在環(huán)中多方面，英偉達與傳統(tǒng)文化的主機廠有些相同。傳統(tǒng)文化上的應用程序在環(huán)中一般就是指的是 電阻器 安in安the安function，等同于只有數(shù)值三組是主觀的應用程序。事實上，我們所說的應用程序在環(huán)中包含了其他建模出來的感應器和車裝置。由于，次測試某類運轉(zhuǎn)在最終目標游戲平臺上，數(shù)值三組的迭代必需證明的總長度將近相當大。所以，一套應用程序相當必須實現(xiàn)需求量，而是必需透過到 信息技術(shù) 服務業(yè)之前相當萌芽的有序本土化數(shù)值和坦克部隊本土化數(shù)值來降低模擬專業(yè)訓練工作效率。因此，這種模擬的應用程序在環(huán)中游戲平臺要必須重新部署到服務提供商，然后實現(xiàn)變成坦克部隊，然后采用坦克部隊作業(yè)管理系統(tǒng)來開展坦克部隊本土化有序本土化運轉(zhuǎn)，這種次測試的場面才可能會在有效率的一段時間內(nèi)順利完成高層次的證明總長度。意味著，應用程序在環(huán)中就可以夠比特級的正確，但它有一個缺陷就是同步要素太強。反駁，英偉達發(fā)行了 sun constellation框架，這是一個模擬的 男優(yōu) 模擬應用程序在環(huán)中模擬。從整個模擬的構(gòu)造來看，英偉達都會把更為多心思擺在該軟件在環(huán)中模擬上，通過單個該軟件接口或者多個接口開展證明；該軟件在環(huán)中模擬證明后來就是應用程序在環(huán)中模擬，然后這一部分的模擬開支相對于降低；通過了應用程序在環(huán)中模擬證明，之后才都會離開到路測階段性。就開支而言，我們看來 UN一般分之一60安70%，HIL在20% 約，剩余的為路測。關(guān)于“減慢”，我還只想促使解釋一下。如圖，在場面 E 之中，推論綠車是我們標準設(shè)計迭代操控的卡車，然后有一輛的汽車不想變道打滑，單次只變一個車道與，這樣的場面遭遇的幾率頗高，大體上每10公里就都會遭遇一次；場面 C 之中，這輛的汽車在打滑時穿越了兩個車道與，這種場面遭遇的幾率相比之下前者較高，差不多每30公里遭遇一次。將上述兩個常用的場面表達式開展一定的隨機變動，就能引申成var的場面。比如場面 Ax和場面 Bx，這兩種場面都極為常見， 1 萬公里不太可能才都會遭遇一次，這也僅僅這些場面越來越生命危險，因為標準設(shè)計公司在北路測時，未必能整理到這樣的場面。通過這種隨機表達式本土化的形式來引申成基本上場面的var場面，縮小次測試的場面區(qū)域，才可能會促使散布我們不曾遭遇過的危險性。同時，我們可以在多個電腦上獨自有序次測試，大幅度增加證明的工作效率。那么，我們怎么樣去防范諸如此類的場面波動？正如上述寫到的降低隨機表達式的形式，我們發(fā)行了一種相似 JavaScript 分鏡的文職場面定義語言 HSDL。通過這種詞匯我們可以表述一些直觀的犯罪行為，然后通過配對形式，將它們相結(jié)合變成繁復的場面。迄今，這種詞匯也在鼓勵地為 ASAM OpenScenario 2.0 認真杰出貢獻。左圖是我們基于一個場面，通過 HSDL 詞匯對該場面開展多次邏輯系統(tǒng)波動分解成的多個場面。在多次督導之中，的汽車的一段距離、大不相同的地勢、陷入的天氣都不不同，許多的波動是我們在最開始編撰場面時并未預料到過的。通過這種形式來迅速地優(yōu)化迭代，增加標準設(shè)計迭代的安全性，再次成形開發(fā)計劃步驟的了系統(tǒng)。牽涉到隨機的表達式波動，我們就必需思索數(shù)值需求量的原因。從我們的知識來看，每個場面都必需漫長多次隨機波動才能保障散布，引申出來的場面總數(shù)大體上是在10的等于層級，當然也可能會較低。那假如我們有 100 個前提次測試場面，那么，總的必需次測試的場面（欠缺引申場面）差不多有 100 萬個。假如每個場面每次次測試 15 秒，那么，總的次測試一段時間差不多在 40 萬個時長約。如果有 400 套像 Constellation 這樣的的設(shè)備，那么，就可以在 1000 個時長范圍內(nèi)順利完成所有的證明戰(zhàn)斗任務。如此大的數(shù)值需求量必需在新產(chǎn)品之中投身服務提供商的崗位步驟，努力應用程序來徹底解決大規(guī)模坦克部隊的作業(yè)崗位，以及模擬證明戰(zhàn)斗任務的發(fā)放崗位。迄今，英偉達之前開發(fā)了 sun constellation cloud坦克部隊本土化管理系統(tǒng)，應用程序首先可以呈交戰(zhàn)斗任務，隨后，控制系統(tǒng)都會啟動時將這些戰(zhàn)斗任務相加，發(fā)放到坦克部隊之中數(shù)百臺電腦上，同時開展運轉(zhuǎn)。戰(zhàn)斗任務運轉(zhuǎn)完畢此后，所有資料啟動時整理緊緊，然后放置到分布式磁盤之中開展獨立綜合，便捷開發(fā)計劃技工拿取。之后我們來爭論一個原因。迄今，我們看來有兩種主要的自行來對知覺開展證明，一種是 Come，即在行車道野外的資料記錄，然后在再次證明時開展解碼器；另一種是 Simulation。年前一種自行的劣勢就在于，這些整理到的資料都是來自虛擬世界里頭感應器的資料，一段時間精度也非常好。但舉例來說是因為這一點，我們并未自行操控負載的頻率。意味著，這種自行情況下開展酰證明，大體上不會認真了系統(tǒng)證明，而且效率也頗高。盡管 Simulation 在對虛擬世界的知覺上不如 Come，但它在極大素質(zhì)上補足了 Come 的上述短板。為了讓 Simulation 更加主觀，英偉達之前開發(fā)計劃了真實感更好的貼圖渦輪。 好，我如今給大家互動的章節(jié)就是這些，表示感謝大家。月里是 ZCompanyamp;E 節(jié)目內(nèi)：1.激光雷達的折射最大值是怎么建模的？我們在實現(xiàn)線性場面的時候就都會突顯質(zhì)點一些制成要素，使得光源搜尋迭代可以建模激光器的化學折射。經(jīng)過對質(zhì)點制成要素的數(shù)值，再次我們可以給予一個相對于正確的折射最大值，甚至可以精心設(shè)計同一個激光雷達的多次折射和轉(zhuǎn)送。2.感應器模擬的真實度如何檢驗？我們都會開展對比次測試。通過機器學習數(shù)學模型單獨來檢驗模擬圖形的真實度，大體上是很難定量的。但我們可以通過機器學習數(shù)學模型或是其他迭代，來間接評委我們模擬的真實度。如果模擬數(shù)學模型的屬性與主觀野外到的資料基本相同，那么感應器模擬的真實度就非常較高。3. 模擬的元數(shù)據(jù)場面從哪里來？英偉達核心采用的資料場面努，一方面是基于我們對ODD的驗證，比如在認真標準設(shè)計的時候，針對表述的需求量來實現(xiàn)場面；另一方面是來自一些披露的場面努，采用HSDL 詞匯將相同的場面隨機配對緊緊，分解成更為多的場面。4.如何保障交通流建模，車方向上和犯罪行為的模擬持續(xù)性？直觀來說也是通過 HSDL 詞匯來做到。但是由于車也的犯罪行為都是隨機遭遇的，如果要保障這些犯罪行為的客觀性，我們就要對正態(tài)分布的區(qū)域開展操控和變動。在一開始的時候，這個區(qū)域會過大或者過小，從而直接影響模擬的場面的可信性，所以，我們必需逐步建模這個流程，對隨機表達式開展手動的偵探小說和變動。5. 模擬場面之中，哪些在 UN中測，哪些在HIL中測?我們的前提語義是，適當在 UN 中測，因為 UN 追過非?？焖?，剩余一小部分有指標性的在 HIL 中測。所以，即將寫到的通過 HSDL 詞匯催化的場面主要也是以 UN 次測試輔以。 HSDL 的發(fā)表一段時間在極大素質(zhì)上衡量本年上半年 ASAM OpenScenario 2.0 的加速情形。6. 較高氣地形圖整合時怎么徹底解決位移的原因？似乎我們在加速計劃的流程之中或許遭遇了位移的原因，但由于英偉達是外資企業(yè)的公司，無法取得中華人民共和國的無極低清代地形圖。所以，我們就讓不推論自己可以取得無極低氣地形圖，我們都會將中華人民共和國特有的場面，以及一些直接影響駕駛者的公路交通原素催化一個地形圖。盡管這個地形圖在虛擬世界不存有，但與駕駛者關(guān)的的原素，一般來說路燈，交通信號紙牌或車道與支線，都完全符合虛擬世界的規(guī)范，所以我們的計劃沒能情況下加速。楊靖宇絡
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【仿真駕駛模擬】英偉達張濤：英偉達模擬建模形而上學助力標準設(shè)計迭代開發(fā)計劃
核心提示：為了迅速給自動駕駛的汽車給予海量數(shù)據(jù)和保守場面以實現(xiàn)安全及次測試的必需，仿真技術(shù)在近來頗受矚目，相當多模擬游戲平臺也普及化。在這種大時代背景下，英偉達將自己在圖像數(shù)值的時代所吸取的劣勢寫入自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)上，并且于 2019 年年初向消費者
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