Vývoj autonomních vozidel závisí na testování systémů v situacích, které je obtížné, drahé, a někdy i nemožné konzistentně reprodukovat na veřejných komunikacích. Nový simulační projekt společnosti Five AI, která je součástí Bosch Mobility, kombinuje rekonstrukci scén pomocí Gaussových funkcí (Gaussian scene reconstruction) s generativní AI, aby učinil tato virtuální prostředí nejen realističtějšími, ale i snáze upravitelnými.

Tento přístup vychází ze snímků reálného světa. Gaussovská rekonstrukce scén dokáže transformovat pořízené snímky do fotorealistických trojrozměrných reprezentací silnic, křižovatek a okolního prostředí. Na rozdíl od tradičních přístupů vyžadujících rozsáhlé manuální modelování to může poskytnout efektivnější způsob, jak reprodukovat reálná místa pro účely simulace.

Druhým prvkem je generativní AI založená na difuzních modelech. Jakmile je digitální prostředí zrekonstruováno, AI může upravovat podmínky, jako je osvětlení nebo počasí, a vytvářet tak vícero variant jedné dopravní situace. To je pro autonomní řízení mimořádně užitečné, protože systém, který funguje dobře za denního světla a suchého počasí, musí prokázat spolehlivé chování také v noci, v dešti nebo za jiných proměnlivých podmínek.

Projekt je podporován z prostředků vlády Spojeného království prostřednictvím programu CAM Pathfinder a staví na zkušenostech společnosti Five AI s vývojem simulačního softwaru pro výrobce automobilů od roku 2015. Zpočátku je tato technologie určena k podpoře vývoje systémů úrovně 2++ a úrovně 3, s dlouhodobější ambicí využívat simulační prostředí k trénování a validaci autonomních vozidel úrovně 4.

Kombinace rekonstrukce a generativní AI rovněž ukazuje na škálovatelnější přístup k vytváření scénářů. Namísto manuálního vytváření každé varianty by vývojáři mohli začít s lokací z reálného světa a systematicky produkovat alternativní podmínky pro testování vnímání (perception), rozhodování a řízení vozidla.

To má svůj význam, protože simulace se stává stále důležitějším doplňkem fyzického testování. Realistické digitální dvojče může inženýrům umožnit opakovaně se vracet na stejné místo, zavádět neobvyklé podmínky a vyhodnocovat změny softwaru bez toho, aby vystavovali testovací vozidlo zbytečnému riziku.

Další výzvou bude zajistit, aby prostředí generovaná umělou inteligencí zůstala dostatečně věrná realitě. Pokud má simulace podpořit validaci bezpečnosti, realismus nelze posuzovat pouze podle toho, jak přesvědčivě prostředí vypadá — musí také reprodukovat detaily, které autonomní systémy ve skutečnosti potřebují vnímat a interpretovat.

Více informací o tématu najdete zde.

Celý článek najdete zde.

AWAN, Zahra. Gaussian scene reconstruction and AI to be used to accelerate AV simulation. Autonomous Vehicle International [online]. 20. srpna 2026 [cit. 2026-09-18]. Dostupné z: https://www.autonomousvehicleinternational.com/news/ai-sensor-fusion/gaussian-scene-reconstruction-and-ai-to-be-used-to-accelerate-av-simulation.html

Obrázek: ChatGPT