大規(guī)模地放手由人對汽車的控制當然是重要一步。需要從情緒方面/讓人去接受和要克服技術(shù)障礙。后者的成功需要基于大量的數(shù)據(jù)、證實和驗證。這一切都通過物理手段累積，單是“在高速公路上”測試就需要很長時間，而且很可能會減緩自動駕駛汽車和其他車輛被廣泛采用的進程。有趣的是，自動駕駛技術(shù)有效性和安全性的大量試驗，及適當?shù)男麄?，也應有助于解決人類的恐懼感因素-尤其針對有多年駕駛經(jīng)驗和喜歡“親自駕駛”的人。
由于收集自動駕駛汽車上路的真實數(shù)據(jù)很耗時，因此工具如NVIDIA的DRIVE™ Constellation很重要，這是個開放的、基于云的平臺，能夠?qū)ψ詣玉{駛汽車的大規(guī)模的硬件在環(huán)測試和驗證進行位準仿真。這些平臺在補充和證實無人駕駛汽車在真實世界經(jīng)驗證、安全的測試和早期實現(xiàn)的可行性和成功，取決于與特定技術(shù)專家的合作，這些技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛汽車的基石。
擁有領(lǐng)先的圖像傳感器專知和技術(shù)的安森美半導體就是這樣一家公司。它最近宣布與NVIDIA合作的協(xié)議彰顯了其聲譽，將看到該公司的CMOS圖像傳感器建模技術(shù)用作仿真DRIVE Constellation內(nèi)真實傳感器性能的主要功能。
該圖像傳感器模型接收來自DRIVE Constellation的場景信息和控制信號，基于輸入來計算和輸出實時圖像。然后將仿真的圖像發(fā)送回DRIVE Constellation進行處理。該復雜的傳感器模型將利用路徑中的所有關(guān)鍵參數(shù)來提供真實世界圖像傳感器的精確輸出。
這對我們?nèi)粘Ｉ畹母淖兛赡苁蔷薮蟮?，也將對安全和環(huán)境產(chǎn)生影響。由工具如NVIDIA的DRIVE Constellation提供的“虛擬試驗”，得以合作者如安森美半導體的支持，將惠及那些從事開創(chuàng)性工作的人，使自動駕駛從被測試的概念成為主流現(xiàn)實。
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