Nvidia presenta Drive Map, su cartografía ultraprecisa para los coches autónomos del mañana

Cartografía HD enriquecida y controlada gracias a la IA

Para establecer el mapeo más preciso posible, Nvidia utiliza el know-how de DeepMap, una start-up especializada en mapeo de entornos en alta definición adquirida en junio de 2021 por la empresa de Jensen Huang. Drive Map luego combina la confiabilidad de estos mapas HD con un enfoque, que se basa en la cartografía que combina el crowdsourcing y la inteligencia artificial.

La base DeepMap sirve como “base verificada”, mientras millones de vehículos conectados y en circulación continuamente aportan nueva información, que enriquece la información inicial luego de ser agregada mediante algoritmos.

A partir de ahí, Nvidia expande su concepto de gemelo digital a una escala asombrosa, la de la Tierra. No se usurpa el término doble, ya que la empresa de Santa Clara anuncia una precisión de alrededor de cinco centímetros para sus tarjetas. Si se van a utilizar en la vida real, también estarán al principio de la cadena que preside el destino de los coches autónomos: entrenar las redes neuronales, probar y finalmente validar los modelos.

Este mundo virtual, que se basa en la tecnología de Omniverse, Nvidia, se utilizará por lo tanto para la formación, pero también para el seguimiento de flotas de vehículos autónomos, si es necesario, en caso de necesidad de asistencia técnica.

Tres tarjetas en una, tres niveles de redundancia

Tanto para enriquecer como para utilizar este sistema de mapeo, Drive Map superpone tres capas de ubicación, obtenidas y utilizadas por tres tipos de dispositivos: cámara, lidar y radar.

El conductor de inteligencia artificial podrá utilizar cada uno de estos niveles y herramientas de forma independiente, con el fin de garantizar una diversidad de medios de localización y la redundancia necesaria para la seguridad de los automóviles.

Nvidia: encrucijada según lo mapeado usando el radar en el vehículo.

Así, la cámara le proporcionará indicaciones sobre las marcas en el suelo, los separadores y bordes de los carriles, los semáforos, señales y postes. A continuación, la IA agregará una nube de puntos de retornos de radar. Una solución técnica que es particularmente útil cuando hay poca luz y las cámaras tienen problemas, o cuando las condiciones climáticas son malas, lo que es un desafío tanto para el lidar como para las cámaras. Según Nvidia, el radar también puede ser útil en entornos que no están mapeados, la IA del controlador puede encontrar el camino hacia los objetos circundantes.

Nvidia: una encrucijada representada por vóxeles generados por lidar.

Por último, el lidar proporciona una capa aún más precisa y fiable del entorno en el que evoluciona el vehículo autónomo, ya que crea una representación en 3D, con una precisión de cinco centímetros.

Una vez que sabe dónde está, la inteligencia artificial puede planificar sus movimientos y conducir el vehículo con la mayor seguridad posible. Drive Map está, por supuesto, en el corazón de la plataforma Drive Hyperion 8 y su sucesor recientemente presentado, Hyperion 9. Dos enfoques que prometen una autonomía de nivel 4 eventualmente, aunque el segundo solo se implementará a partir de 2026. .

Fuente: Blog de Nvidia

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