開放性和可擴充性的模擬平台，為 NVIDIA 合作夥伴及監管單位提供了可達到位元精度的硬體迴路驗證方式。
NVIDIA DRIVE Constellation 將自動駕駛測試車隊帶入雲端。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳在 GPU 技術大會上，宣布正式推出 NVIDIA DRIVE Constellation 模擬平台。
Toyota 下屬的研發機構 Toyota Research Institute-Advanced Development（TRI-AD）將把 DRIVE Constellation，視為雙方擴大合作夥伴關係的一部分。TRI-AD 將利用 DRIVE Constellation 平台加快開發和生產自動駕駛車的速度，模擬在各種難度路況中行駛數十億英里距離的紀錄。
這項雲端解決方案讓車廠可在虛擬環境裡，運用各種路況來行駛數百萬英里，從一般駕駛路況，到罕見，甚至危險的路況，此舉比在實際環境裡進行測試，更具有成效、成本效益和安全性。
DRIVE Constellation 是一項資料中心解決方案，由兩台服器並排組成。第一台伺台服器 DRIVE Constellation Simulator 從虛擬車輛產生感應器輸出內容，而第二伺服器 DRIVE Constellation Vehicle 則是內有 DRIVE AGX Pegasus AI 車用電腦。DRIVE AGX Pegasus 接收感應器資料、做出決定，再把車輛控制命令送回給模擬器。這種封閉迴路的過程可進行達到位元精度、時序精準的硬體迴路（hardware-in-the-loop）測試活動。
這項驗證過程以即時方式進行，可以大規模讓多個單元同時進行多種測試。高效率的 DRIVE Constellation 便能獲得大量駕駛體驗資料，三千個單元每年的駕駛距離超過十億英里。更重要的是，DRIVE Constellation 行駛的每一英里都有著人們感興趣的事件，包括罕見或危險路況情境。
雲端端對端的工作流程
黃仁勳在 GTC 大會主題演講的舞台上，展示了 DRIVE Constellation 平台如何流暢地進行駕駛測試和提出結果。
DRIVE Constellation 的用戶可以透過遠端存取的方式，從雲端進入平台。開發人員可以提出一個特定的模擬場景，像是在一個霧濛濛的夜晚，交通繁忙的潮濕道路上，另一輛車切入自動駕駛車所行駛的車道，自動駕駛車該如何對此做出回應。
開發人員可以設定碰撞時間、跟車距離和乘客舒適度等特定評估條件，在進行模擬的同時查看測試結果，並以視覺化的方式呈現結果，以判斷自動駕駛車的性能。
DRIVE Constellation 平台可以同時運行有著特定變化條件的同一測試內容，這些特定條件突顯出繁忙交通、惡劣天候和能見度不佳等極端和危險路況。這種大規模的驗證能力就像是大批虛擬測試車隊同時上路，在短時間內完成原本需要進行數月或數年的測試。
開放平台
DRIVE Constellation 是一款開放平台，提供了一個程式介面，讓 DRIVE Sim 商業生態體系合作夥能將他們的環境模型、車輛模型、感應器模型和交通場景加入其中。而在納入更多合作夥伴後，這個平台就能產生出更為全面、多樣和複雜的測試環境。
DRIVE Constellation 平台支援由以色列模擬公司 Cognata 所開發出的詳細車流量和場景模型。該公司使用各地交通攝影機所拍攝的真實資料，建立準確的大規模車流量模型。
開發人員可以利用 Cognata 的車流量模型，按照實際車流量資料來訂定其它車輛和用路人的數量及其行為特徵。
汽車模擬公司 IPG Automotive 也與 DRIVE Constellation 合作，提供極為逼真的車輛模型，讓開發人員能夠精準地模擬車輛對各種 DRIVE Sim 命令的反應，像是轉向、煞車和油門，還有各種道路狀況。
DRIVE Constellation 還能支援攝影機、光達、雷達等感應器模型，以精準模擬如何從攝影機、雷達或光達感應器收集到的資料如何送入車輛。半導體與感應器供應商 ON Semiconductor 與 DRIVE Constellation 合作，提供極為精準的攝影機模型。
這個開放平台也是第三方和監管自動駕駛車標準的關鍵組成部分。TÜV SÜD 等安全機構早就使用 DRIVE Constellation 平台來制定自動駕駛驗證標準。
涵蓋已知的風險，發現不明的未知因素
自動駕駛車必須在對人類會造成風險的條件，以及無人駕駛車難以因應的條件下進行測試，才能達到全面驗證的程度。
人類很容易就能辨識出我們易於發生事故的情況，像是在沒有保護的情況下進行左轉、暴雨、突然在高速公路上停車。可以在模擬環境裡再三訂定和測試這些及更多場景，直到車輛能夠無礙地因應它們。
我們尚且無法完全掌握會對自動駕駛車造成風險的各種情況，這正是需要具備像是 DRIVE Constellation 這類具擴展性的開放平台，以便進行驗證的原因。
有了準確的車流量模型，便能在無腳本的情況下進行測試。其他用路人的行為特徵及測試車輛對這些行為的反應，或許能找出不明的未知因素 – 自動駕駛車可能遇見人類極少碰到的邊緣情況。
在模擬環境裡挖掘出這些情況，以便對它們進行嚴格測試，就像是對人類已經找出的路況進行測試一樣。
DRIVE Constellation 用戶只要動動手指便能輕鬆獲得這項包羅萬象的測試功能。在此申請進入 DRIVE Constellation。
GTC 與會者可在 NVIDIA 展位的 NVIDIA AutoPilot 演示活動中，看到實際運作 DRIVE Constellation 的樣子。