rFpro는 딥러닝 자율 주행 모델을 테스트, 교육 및 검증하기 위한 엔드투엔드 시뮬레이션 솔루션을 보여주는 짧은 동영상을 공개했습니다.
대규모 병렬 테스트 환경을 통해 실제 세계의 정확한 고품질 디지털 모델을 여러 대의 에고 차량과 각각 여러 센서 피드, 군집 교통 및 보행자, 프로그래밍된 교통 및 보행자, (실시간 실행 시) 주행 시뮬레이터의 인간 테스트 드라이버가 공유할 수 있습니다.
실제 세계의 모델을 사용하는 것이 중요합니다. 이러한 모델의 높은 품질과 확률적 특성은 심층 신경망의 훈련 성능에 도움이 됩니다.
인간 테스트 드라이버를 씬에 추가할 수 있다는 것은 훈련 및 테스트 데이터에도 매우 유용합니다. 인간 운전자는 스웜 트래픽보다 예측할 수 없고 오류가 발생하기 쉬운 행동을 킬로미터당 더 많이 추가할 수 있습니다.
클라우드를 통해 테스트 환경을 공유할 수 있으며, 전 세계 어느 위치에서든 에고 모델과 인간 테스트 드라이버가 참여할 수 있습니다. 다른 OEM과 티어1을 테스트 환경에 초대하여 여러 자율주행 차량이 시뮬레이션에서 공존 테스트를 할 수 있도록 하면서도 자체 IP를 완벽하게 보호할 수 있습니다.
2018년 초, rFpro는 북미, 유럽 및 아시아 전역의 다양한 테스트 위치에서 클라우드에 개방형 테스트 환경을 호스팅하기 시작할 예정이며, 구독 중인 OEM 또는 티어1은 누구나 참여할 수 있습니다.
