Nvidia가 두 대의 테스트 차량을 훈련한 방법에 대한 자세한 내용은 파일에 나와 있습니다. 자율주행차를 위한 엔드투엔드 학습. 기본 사항은 다음과 같습니다. Nvidia는 72시간 동안 인간이 자동차를 운전하는 모습을 지켜보기 위해 카메라 3대와 Nvidia DRIVE PX 컴퓨터 2대를 사용했습니다. 자동차 훈련은 다양한 기상 조건, 주야간, 다양한 도로 유형 및 조건에서 여러 주에서 실시되었습니다. 카메라는 온보드 GPU에 의해 추적되고 저장되는 3D로 막대한 양의 데이터를 캡처했습니다. 그런 다음 해당 데이터를 분석하여 학습 단계로 나눴습니다. 토치 7, 기계 학습 시스템. 출력? 운전자의 개입 없이 자동차를 운전할 수 있도록 훈련된 시스템입니다.
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테스트 도로와 공공 도로(고속도로 포함)에서 자동차에 훈련된 시스템을 사용한 후속 테스트에서 시스템은 98~100%의 자율성을 달성했습니다. 운전자가 개입하면 시스템은 계속해서 학습합니다.
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Nvidia의 GPU 시스템을 기반으로 하는 자동차에는 카메라 1대와 컴퓨터 1대만 있으면 됩니다. 이 시스템이 탑재된 자동차를 구입할 수 있는 때가 오면 자동으로 운전할 준비가 된 상태로 도착하게 됩니다. Digital Trends에 따르면 더 이상 훈련을 실시할 필요가 없습니다. 자동차는 스스로 운전할 수 있지만 (카메라를 통해) 새로운 것(예: 이전에 "본" 적이 없는 것)을 감지하면 운전자에게 운전을 맡으라고 경고한 다음 학습 모드로 들어갑니다. 학습한 모든 내용은 나중에 클라우드로 전송되고 해당 정보는 다음 소프트웨어 업데이트에 통합되므로 Nvidia의 자율 주행 시스템을 사용하는 모든 자동차에 학습이 도움이 될 수 있습니다. 너는 볼 수있다
엔비디아의 GPU 기반 자동차 트레이닝과 퍼포먼스를 만나보세요.Nvidia 대변인은 Digital Trends와 대화할 때 무스를 만난 사례를 사용했습니다. 무스의 예는 미국 대부분의 지역에서 도로에서 무스를 우연히 만나는 일이 드물고 자동차 훈련에서는 한 번도 일어난 적이 없기 때문에 효과가 있습니다. 그래서 내가 Nvidia 자율주행 시스템을 갖춘 자동차를 운전하고 있는데 무스가 도로 위나 옆에 있으면 시스템이 나에게 운전을 맡으라고 경고합니다. 온보드 시스템은 내가 한 일을 관찰하고 조향 및 브레이크, 가속과 같은 기타 시스템의 변경 사항을 기록합니다. 내 반응은 클라우드로 전송됩니다. 다음 소프트웨어 업데이트 이후에 다른 사람이 무스를 만나면 그 자동차는 내 반응에 따라 어떻게 반응할지 알게 됩니다.
무인 차량을 훈련하는 관찰을 통한 학습 방법은 일련의 무인 차량보다 더 현실적이고 포괄적입니다. 도로 표면, 차선 표시, 조명, 교통 등 매우 다양한 요소를 기반으로 프로그래머가 작성한 규칙 정황. GPU 기반 시스템은 데이터 수집을 수행하고 머신러닝 시스템은 규칙을 생성합니다.
Digital Trends는 Nvidia가 현재 80개 이상의 주요 OEM(Original Equipment Manufacturer) 및 연구 기관과 대화 중이라는 소식을 들었습니다. Nvidia가 공개적으로 언급할 수 있었던 제조업체는 Volvo입니다. 내년 볼보의 Drive Me 프로젝트 스웨덴 예테보리에서는 Nvidia 시스템이 장착된 100대의 Volvo XC90을 사용하여 스웨덴 도시의 "정의된 도로 세트"에서 시스템이 어떻게 작동하는지 관찰할 예정입니다.
무인 자동차가 등장하고 있으며 Nvidia의 시스템은 전환 속도를 가속화할 것으로 보입니다.
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