Foretify Generate
センサーシミュレーション
物理的に忠実度の高いシンセティックデータ生成と、自然なアクターの振舞いにより、様々な条件下での認知とE2E AIモデルの学習と検証を可能
豊富で多様な実環境条件により、データセットの豊かさを向上
NVIDIA OmniverseとCosmos Transferを活用した統合ソリューション
シナリオ自動生成
ロケーション、レーン、アクターの行動などの属性をランダムに設定し、変化させることで、多様かつ有効で重要なテストシナリオを自動生成
シミュレーションと実世界のログを再生し、動きと物理値の異なるバリエーションを生成して、ユーザー仕様に最適化されたシナリオで、トレーニングおよびテストを実行
システム制約や物理学とのパラメータの整合性を保証する制約付きランダムテストジェネレータにより、手作業を削減
抽象的なシナリオ定義を変更することなく、新しいマップやODD上で具体的シナリオ生成
クローズドループシミュレーション
シナリオの意図を理解し、リアクティブ・アクタを用いて、テスト条件が意図したシナリオ実行を動的に適応
AVスタックのアクションに応じて豊富なビヘイビャーモデルを調整し、手作業による検査作業の削減と計算リソースの最適化
NVIDIA OmniverseとCosmos Transferとの統合により、物理学とアクターの行動に基づいた忠実度の高いシンセティックセンサーシミュレーション
都市走行、高速道路など200以上の抽象的なシナリオから、数百万の具体的なシナリオを生成し、生産性の最大化とAV開発の加速
業界をリードするシミュレータや内製テスト・プラットフォームとのシームレスな統合により、既存システムの有効活用
OpenSCENARIO DSL サポート
業界標準の言語を使って、抽象的なシナリオをモジュール形式で再利用可能に定義
マップ、ODD、テスト環境をまたいでシームレスにシナリオの再利用が可能で、シナリオのパラメータ、制約、メトリクスにおける形式的な一貫性を確保
