Parallel Domain是自动车辆模拟3D环境生成软件的供应商
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  1.为可能的世界做好预备,不只仅是今天的世界:添加一条自行车道,垃圾分离开,提前时间让一棵树长在路旁,或者让沥青路面开裂或者完全裂开,然后用新沥青从头铺路。

  Parallel Domain公司目前已筹集了250万美元的种子资金,将供给可认为主动驾驶汽车虚拟测试供给手艺支撑。仿真团队能够利用Parallel Domain的软件快速成立一个新的虚拟世界并处置此中的任何变量,从车道数量到沥青情况等。NIO成为了第一家客户。这种模仿平台的潜在需求不限于主动驾驶汽车。任何机械利用计较机视觉和机械进修来改善决策自主性,都需要高保真的虚拟世界来测试和证明平安性。Parallel Domain这种主动生成情况的手艺,快速生成城市街区模子,能够消弭公司在大规模模仿方面的妨碍。

  用Parallel Domain并世无双的方式主动生成的这些模仿世界有良多劣势。有了这项手艺,虚拟世界就变成了一个庞大的参数空间,能够由工程师,几行代码以至人工智能本人随便调整:

  真正的驾驶凡是相当无聊和无消息/模仿能够在充满挑战的环境下,让汽车进修更多

  Parallel Domain开创性的内容生成手艺供给了可设置装备摆设,细致且可大规模扩展的仿真情况。该软件会主动生成虚拟里程和主动驾驶车辆所需的虚拟场景,以便在主动驾驶车辆达到现实世界之前就能获得进修。主动驾驶汽车公司正在利用该软件消弭大规仿照真中最坚苦的妨碍:建立车辆可能碰到的各类复杂情况。

  Parallel Domain是主动车辆模仿3D情况生成软件的供应商,他的创始人是前苹果和皮克斯员工凯文麦克纳马拉。在苹果公司工作时,麦克纳马拉就参与了一个主动驾驶项目,在那里他摸索了虚拟情况的主动内容生成,他其时的设法是利用这种手艺让主动驾驶系统获得锻炼,测试,验证和开辟人工智能。后来,他开办了Parallel Domain。

  Parallel Domain平台利用实在世界地图数据,法式增加算法和生成模子,能够教会汽车若何驾驶并确保汽车的软件正在进修。虚拟世界的所有元素都是可调整和可编程的,例如车道数量,地形类型,山脉位置,道路曲率等等。

  在良多方面,模仿(合成数据)是实在驾驶(实在数据)的抱负根本,它们形成了一个很好的组合。有时我们会问“合成数据什么时候会像实在世界的数据一样好?”其实合成数据与实在数据构成互补,连系两者建立更平安、靠得住的车辆。模仿数据在某些范畴有很大的劣势:

  当前的机械进修算法必需颠末大量数据集的锻炼和测试。可是,实在世界的测试和数据收集需要实在的车辆,现实的驱动法式和及时的交通场景。按照兰德公司的说法,若是要证明主动驾驶汽车的平安,需要平安驾驶110亿英里, 在现实世界中驾驶这些里程数是一个棘手的问题。所以良多人想到用模仿驾驶数据,可是目前用现有的手工方式建筑几个高保真城市街区需要破费数周以至数月时间,并且凡是需要大量的反复性手工劳动。

  我们之前报道过良多主动驾驶仿真模仿软件,好比Carla,Prescan,carsim,Panosim……他们都配合的特点是需要手工建模,“这种环境”速渡过于迟缓,凡是需要破费数周时间来制造几个城市街区。比来一家草创公司Parallel Domain,声称其计较法式可以或许在不到一分

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