Nvidia annonce le simulateur Drive Constellation pour entraîner virtuellement les véhicules autonomes

Nvidia veut être présent sur toute la chaîne de valeur de la voiture autonome : les modules de conduite, mais aussi les serveurs qui les entraîne. L'entreprise vient d'annoncer Drive Constellation, un produit qui va permettre aux constructeurs automobiles d'entraîner les systèmes de conduite autonome virtuellement en amont de leur déploiement sur la route.

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Nvidia annonce le simulateur Drive Constellation pour entraîner virtuellement les véhicules autonomes

Nvidia a annoncé une nouvelle offre de simulation de conduite autonome en réalité virtuelle le 27 mars 2018, lors de la keynote d'ouverture de sa conférence GTC 2018. Baptisée Nvidia Drive Constellation, elle a pour objectif d'entraîner des systèmes de conduite autonome dans des environnements virtuels en leur faisant parcourir des milliards de kilomètres et en simulant une multitude de scénarios.

Le concept n'est pas nouveau : les constructeurs automobiles, et notamment Renault en France, le mettent déjà en pratique. L'offre de Nvidia a cependant l'avantage d'être accessible à tous et son prix s'en ressentira sans doute également (celui-ci n'a pas encore été arrêté, d'après Danny Shapiro, Senior Director of Automotive chez Nvidia). Elle bénéficie également d'un rendu graphique hors du commun, proche du photo-réalisme, fruit de l'expertise de Nvidia en la matière.

Un module de conduite identique à ceux des véhicules

Nvidia Drive Constellation se compose de deux serveurs, qui peuvent en théorie être situés dans le cloud privé de Nvidia, chez un prestataire extérieur, où directement chez le client. Le premier serveur fait tourner l'application Nvidia Drive Sim, qui simule l'environnement et les capteurs du véhicule (caméras, Lidar, Radar). Le second serveur est une réplique de l'informatique embarquée du véhicule, en l'occurrence un module Nvidia Drive Pegasus. Ce module traite les données de la même manière que si elles provenaient d'un environnement réel, ce qui garantit un comportement identique lors de l'entraînement et sur la route.

Les serveurs effectuent 30 cycles d'échange de données (Drive Sim vers Drive Pegasus puis Drive Pegasus vers Drive Sim) par seconde. Cette boucle hardware permet de grandement accélérer les processus de validation des systèmes de conduite. Interrogé sur ce choix d'architecture plutôt que sur celui d'un apprentissage automatique dans lequel le Drive Pegasus s'entraînerait tout seul, Jensen Huang, cofondateur et CEO de Nvidia, a rappelé que ces systèmes ne peuvent pas se permettre d'être des "boîtes noires" et qu'on doit être capable de comprendre pourquoi ils prennent telle ou telle décision. Découper leurs capacités en plusieurs fonctions distinctes permet de plus de créer des redondances pour augmenter la sécurité.

Un exemple d'environnement généré par Drive Sim

Mieux préparer les systèmes aux cas improbables

Outre la capacité de faire faire beaucoup plus de kilomètres aux véhicules qu'ils ne le pourraient dans la vraie vie (et donc de mieux affiner les algorithmes), le système permet d'adresser des cas de figure rares, dangereux et/ou difficiles à reproduire. Par exemple l'aveuglement d'un capteur par le soleil à un endroit précis, le passage d'une condition météorologique à une autre ou une course poursuite entre un criminel et une voiture de police. Drive Sim a été conçu pour pouvoir reproduire avec une grande précision tout type de route et de météo (violent orage, tempête de neige, soleil éblouissant, nuit noire...).

Drive Constellation sera disponible à partir du troisième trimestre 2018. A noter que la plate-forme Nvidia Drive continue aussi d'évoluer. Si Jensen Huang n'a pas dévoilé de nouvelle architure lors de la conférence, il a révélé l'existence d'Orin, une puce dont la performance rivalise avec celle d'un module Drive Pegasus. Affaire à suivre.

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