从传感器数据到仿真
dSPACE 在 NVIDIA GTC 柏林大会上展示了基于 NVIDIA Halos SAFE 和 NVIDIA Omniverse NuRec 的人工智能驱动仿真工作流

德国帕德博恩/美国圣克拉拉（2026年10月21日）—在柏林举行的NVIDIA GTC大会上，dSPACE演示了如何将记录的真实世界传感器数据转换为高度逼真的仿真场景，用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶功能的开发与验证。这些演示展示了dSPACE如何将其仿真工具链与NVIDIA Halos SAFE安全评估框架集成，以扩大测试覆盖范围并加速自动驾驶车辆（AV）的验证工作。具体而言，dSPACE在dSPACE汽车仿真模型（ASM）工具套件中使用NVIDIA Omniverse NuRec，将神经网络重建技术与成熟的车辆动力学和交通仿真模型相结合。 

活动期间，参观者在两个地点体验了与 dSPACE 技术集成的 NVIDIA Halos SAFE 框架。在NVIDIA展台，展示了dSPACE的一套软件在环（SIL）系统，而在dSPACE展台，则展示了一套硬件在环（HIL）系统。这些演示共同展示了如何将现实世界中的传感器记录数据转换为虚拟环境，并将其应用于从软件测试到硬件验证的整个验证过程中。

NVIDIA Halos SAFE 中的 SIL 和 HIL 工作流还支持 Euro NCAP 测试的自动化执行，旨在推进 ADAS 系统的虚拟认证和验证工作。该技术也可应用于更高层次的自动化，包括机器人出租车。

NVIDIA Omniverse NuRec 是一种神经网络重建技术，用于 Halos SAFE 工作流中，通过记录的摄像头和激光雷达数据生成高保真 3D 环境。这些重建的环境可以作为逼真模拟场景的基础，并可通过引入新的交通状况进行扩展、修改和丰富。通过将 NVIDIA Halos SAFE 和 Omniverse NuRec 集成到其 SIL 和 HIL 工具链中，dSPACE 为开发人员提供了一种高效的方式，可将真实世界数据与合成数据相结合，从而进行全面的测试和验证。

“通过将 NVIDIA Halos SAFE 和 Omniverse NuRec 集成到我们的仿真工具链中，我们正在帮助开发人员将真实世界的传感器数据引入可扩展的虚拟验证工作流，”dSPACE 自动驾驶与软件解决方案副总裁 Tino Schulze 表示。“这使团队能够重现真实的交通状况，调整相关场景，并以更高效的方式提高ADAS和自动驾驶功能的测试覆盖率。“凭借我们数十年的经验和深厚的专业知识，我们能够为客户提供性能卓越的解决方案。”

随着仿真驱动开发的重要性日益凸显，dSPACE 正展示 NVIDIA 加速技术如何助力构建逼真的虚拟环境，从而用于开发和验证更安全、更可靠的自动驾驶系统。