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
実際のバリエーション
- 記録された実世界のドライブログから、トレーニングおよび検証に適した新たなバリエーションを生成することで、高コストな実走行への依存を軽減
- 高水準のリアリズムを維持しつつ、可変性とカバレッジを改善
ODDカバレッジ
- AI搭載AVスタックを検証するためのターゲット・シナリオを作成し、カバレッジ・ギャップを埋めるためにテストを拡大
- 関連する派生シナリオの自動生成により、新しい地域への展開を加速
エッジケース
- 稀で危険なシナリオを仮想環境で安全に生成
- 何百万マイルも走行しなければ発見できなかったような、優先度の高い未知の重大なバグを明らかにするアンスクリプトテストを実行
- 現実的なテストおよびトレーニングシナリオの自動生成による生産性の向上
機能
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
抽象シナリオ・ライブラリ
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
オープンプラットフォーム
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
