傳感器仿真對真實世界傳感器的物理屬性和行為進行建模，以再現其感知周圍環境的過程。該技術使開發者能夠擁有一個安全的試驗場，來訓練、測試和驗證用于機器人、汽車和工業應用的物理 AI 模型。

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為什么傳感器仿真對物理 AI 至關重要？

機器人和自動駕駛汽車（AVs）等自主系統依賴于復雜的多維 AI 模型，使用傳感器數據來感知和回應周圍環境。

為自主系統開發物理 AI 算法需要大量的數據來代表現實世界條件的多樣性和不可預測性。但是，收集和標注大量有用的真實世界傳感器數據耗時耗力且成本高昂。此外，由于安全問題，要收集現實世界中危險場景的數據困難重重。

傳感器仿真提供了一種安全、可控和可擴展的方式來訓練、驗證和測試需要大量數據的模型，并加速物理 AI 的開發。

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傳感器仿真有哪些好處？

傳感器仿真渲染基于物理環境，開發者可通過無數逼真的“假設”場景運行自主模型，進行可靠的訓練和測試。由于機器人、自動駕駛汽車和智能工廠對傳感器數據的精確性和與環境的交互要求甚高，因此，傳感器仿真對其至關重要。

虛擬環境中的仿真傳感器以多種方式簡化了物理 AI 開發：

生成用于模型訓練的數據變體

仿真可以用于生成合成數據和新變體，可從真值數據中捕獲現實世界場景的多樣性。多樣化的數據集使模型能夠推廣到各個領域，從而提高它們在不同環境和用例中運行的有效性。

提高安全性

傳感器仿真可以對自主機器如何感知其環境的各個方面進行模擬，而無需進行真實世界的交互。這包括任意給定場景的外觀、行為和內容，以及傳感器噪音、遮擋、來自其他智能體的不利操縱以及嚴酷的照明和天氣條件。通過在安全、可擴展的環境中進行軟件在環和硬件在環測試，開發者可以全面驗證并改進其系統，確保在部署前提高安全性和可靠性。

降低開發成本

傳感器仿真減少了對昂貴的大規模數據采集和標注數據的依賴，以及測試和驗證所需的物理原型數量。

縮短解決時間

傳感器仿真使開發者能夠配置虛擬世界，使用自動化工作流進行快速迭代，以提高性能并縮短端到端開發時間。此外，傳感器仿真使開發者能夠在物理傳感器可用之前對完整的解決方案進行原型設計。

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傳感器仿真面臨哪些挑戰？

精準性

虛擬傳感器的仿真必須反映真實世界傳感器的物理屬性和行為，具有一定程度的保真度，提升開發者信心，使用模擬傳感器數據來增強和擴展現有的真實世界工作流。

持續開發能力

擴展和維護傳感器仿真解決方案，以與其他傳感器或新功能相整合，例如高級渲染功能或復雜的傳感器行為（如非視覺傳感器的多次反射、多路徑光線追蹤效果），這些任務通常需要大量的技術專業人員。

可擴展

傳感器仿真解決方案能夠實現物理 AI 開發所需的精確性和可擴展性，但構建和維護成本可能很高。這通常意味著需要建立大規模的基礎設施，并且需要能夠管理整個軟件和硬件堆棧的團隊。

易于集成

傳感器仿真解決方案通常在復雜硬件上使用定制軟件包構建，需要特定的領域專業知識。目前沒有即插即用解決方案，可以讓開發者輕松地將現有的仿真工作流與傳感器仿真相連，并訓練/測試他們的物理 AI 系統。

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傳感器仿真是如何運作的？

高效的傳感器仿真包括以下組件：

數字孿生

開發者可以利用包括操作環境的 3D 模型的數字孿生技術。這些環境可能包括具有材料和視覺屬性的車輛、人、機器人、工廠或街道。數字孿生還應包括物理現象，例如光如何與物體交互。這種詳細的表達讓傳感器模型與周圍環境進行交互，并提取真值標簽，用于訓練和測試物理 AI。

現實物理現象和行為

在仿真環境中，開發者必須定義 3D 場景中智能體基于物理的行為，包括光和物質。這包括精確模擬行人行走、箱子從架子上掉下來，或者移動車輛或機器人的動態等動作。每個實體都應符合物理定律，確保真實現實行為，并生成精確的傳感器輸出。

傳感器建模

傳感器仿真模型模擬傳感器工作流中的每一步，以準確地模擬真實世界傳感器的物理和行為。這一工作流包括光和無線電波的行為，每個傳感器中的發射器和接收器的行為，以及每個傳感器特定的其他內部作業，如機械激光雷達或相機上的滾動快門的旋轉。各種物理現象，如多次反射、多路徑射線效應、多普勒、透鏡的光失真、圖像數據中的動態模糊、低光噪聲等都是縮小仿真與真實數據之間的域間隙的重要方面。

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傳感器仿真有哪些應用？

傳感器仿真可以使任何使用自主機器或依賴于傳感器設備的行業受益。

汽車

仿真是自動駕駛汽車開發工作流的基礎組成部分。特別是傳感器仿真，對于測試和驗證基于高保真度的物理傳感器數據的感知和規劃堆棧至關重要。

具體而言，開發者可以在傳感器仿真中反復再現真實世界的駕駛。該精確反復再現駕駛的能力使開發者能夠對性能進行基準測試，測量堆棧是否改進或退化，并全面測試自動駕駛汽車和駕駛員輔助系統。

傳感器仿真還提供了一個試驗場，以訓練自動駕駛汽車的深度神經網絡，為車輛的感知提供動力。這些網絡可以不斷體驗多樣化的新數據集，以磨練其準確理解周圍環境的能力。傳感器仿真還可以用于開環數據生成，創建各種挑戰自動駕駛汽車的數據集。

最后，開發者可以在動態、反應性強且安全至關重要的平臺上進行閉環測試。采用高保真度傳感器的大規模運行和高性能的閉環仿真，可以增強自動駕駛汽車開發者加速預檢定位、調試和開發新功能的能力，這有助于開發人員驗證自動駕駛系統，以實現在真實世界部署。

機器人

依賴感知的機器人可以充分利用傳感器仿真工具。

自主移動機器人（AMR）在工廠和倉庫中已經變得很普遍，用于吊裝產品和運輸貨物。這些自主移動機器人配備了大量傳感器，與自動駕駛汽車一樣，必須理解周圍環境并安全地導航。

人形機器人采用模仿人類外形和功能的設計，依靠傳感器在不同的環境中移動并與物體交互。傳感器仿真對于將機器人投入到現實世界運行前，測試和增強這些機器人在不可預測的環境中的功能起到關鍵作用。

機器人開發者使用傳感器仿真來進行姿勢估計，使機械臂能夠正確抓取物體。傳感器仿真還用于調優 AI 模型，用于光學檢測應用場景，如檢測裝配線上的缺陷產品和產品分揀。

智慧空間

傳感器仿真可用于訓練為倉庫、機場、醫院等智慧空間提供支持的 AI 模型。

開發者可對一系列應用進行感知模型的訓練，從工人安全到自主移動機器人的路線規劃和車隊優化，再到庫存管理。

傳感器仿真可用于驗證各種AI機器人和攝像頭在物理場所的虛擬表現中的性能。這使得可以在單一統一的空間內對不同的自主機器進行可擴展的測試。

醫療健康

先進的超聲波和內鏡醫療設備依賴于傳感器檢查，以及從臨床邊緣設備捕獲醫療數據并以流媒體方式傳輸數據。這些設備需要極高的準確性和精度，特別是用于診斷或外科手術中。傳感器仿真能夠訓練、測試和校準醫療設備，實現手術精確性，從而降低錯誤或誤診的風險。

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如何開始使用傳感器仿真？

NVIDIA 提供支持傳感器仿真工作流的工具套件。

NVIDIA Omniverse是一個由 API、SDK 和服務組成的平臺，使開發者能夠輕松地將通用場景描述（OpenUSD）和 RTX 渲染技術集成到現有的軟件工具和仿真工作流中，以構建 AI 系統。

NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX是一套微服務，可實現物理精確的傳感器仿真，以加速各類完全自主機器的開發。Omniverse Cloud Sensor RTX 基于OpenUSD框架，并由NVIDIA RTX光線追蹤和神經渲染技術提供支持，可加速生成高保真度傳感器數據，用于自主機器中使用的攝像頭、激光雷達和雷達，以安全、可重復的方式訓練和驗證物理 AI。