"""
NVIDIA Alpamayo 架构概念

开放推理视觉语言动作 (VLA) 模型
核心价值：为长尾场景提供可解释性

架构：
1. 视觉编码器 → 场景理解
2. 语言模型 → 推理+解释
3. 动作解码器 → 控制输出
"""

# 伪代码架构
"""
Alpamayo VLA Model:

Input: Multi-camera video + vehicle state
  ↓
[Vision Encoder] (e.g., ViT-Large)
  → 场景特征
  ↓
[Language Model] (e.g., LLaMA-based)
  → 推理链 (CoT)
  → "前方有行人横穿，需要减速"
  ↓
[Action Decoder]
  → 转向角 + 加速度
  
Output: Vehicle control + Explanation
"""

"""
NVIDIA Halos 仿真验证体系
用于生成 AV 安全证据

关键能力：
1. 场景覆盖：生成各种边缘案例
2. 合成数据：补充真实数据不足
3. 场景重建：从事故数据重建场景
4. 数字孪生：Omniverse 虚拟环境
"""

SCENE_GENERATION = {
    'coverage_areas': [
        '天气变化（雨/雪/雾/逆光）',
        '光照变化（白天/黄昏/夜间）',
        '交通参与者（行人/自行车/车辆）',
        '道路类型（高速/城市/乡村）',
        '边缘案例（事故/违规/罕见配置）',
    ],
    'omniverse_capabilities': [
        '物理级光线追踪',
        '材质级传感器仿真',
        'HD Map 集成',
        '交通流仿真',
        '多传感器同步',
    ],
    'isaac_lab_capabilities': [
        'RL 训练环境',
        '机器人行为测试',
        'sim-to-real 迁移',
        '安全约束验证',
    ]
}

print("=== Halos 仿真验证覆盖 ===")
for category, items in SCENE_GENERATION.items():
    print(f"\n{category}:")
    for item in items:
        print(f"  - {item}")

"""
NVIDIA Outside-In Safety Blueprint
开源项目：https://github.com/NVIDIA/halos-outside-in-safety

核心思想：使用外部摄像头 + 视觉 AI 代理
扩展感知范围超越车载传感器

应用场景：
1. 设施级安全监控（工厂/仓库）
2. AV 测试场安全覆盖
3. 交叉路口监控
"""

"""
Halos 仿真框架在 DMS/OMS 中的应用

NVIDIA Omniverse + Isaac Lab 可用于：
1. 生成合成 DMS 训练数据
2. 验证 DMS 在各种条件下的表现
3. 生成 Euro NCAP 测试场景
"""

DMS_SIMULATION_SCENES = {
    '驾驶员状态': {
        '疲劳': ['闭眼1.5s', 'PERCLOS>30%', '打哈欠', '点头'],
        '分心': ['看手机', '看副驾', '看后座', '看窗外'],
        '酒驾': ['反应迟缓', '头部晃动', '面部潮红'],
        '情绪': ['愤怒', '悲伤', '兴奋'],
    },
    '环境条件': {
        '光照': ['白天', '黄昏', '夜间', '逆光', '隧道'],
        '温度': ['-20°C', '25°C', '50°C'],
        '湿度': ['干燥', '高湿', '雨滴镜头'],
    },
    '遮挡场景': {
        '面部': ['墨镜', '口罩', '帽子', '手遮挡'],
        '摄像头': ['部分遮挡', '污渍', '反光'],
    },
    '乘员场景': {
        'CPD': ['婴儿仰卧', '毯子覆盖', '安全座椅', '宠物'],
        'OOP': ['前倾', '侧倾', '后仰', '脚在座位上'],
        '安全带': ['正确佩戴', '肩带误用', '腰带误用', '未佩戴'],
    },
}

total_scenes = sum(
    len(scenarios) 
    for category in DMS_SIMULATION_SCENES.values()
    for scenarios in category.values()
)

print(f"=== DMS/OMS 仿真场景库 ===")
print(f"  大类数: {len(DMS_SIMULATION_SCENES)}")
print(f"  子类数: {sum(len(v) for v in DMS_SIMULATION_SCENES.values())}")
print(f"  场景总数: {total_scenes}")
print(f"\n  覆盖 Euro NCAP 2026:")
print(f"    疲劳: ✅")
print(f"    分心: ✅")
print(f"    酒驾: ✅")
print(f"    CPD: ✅")
print(f"    OOP: ✅")
print(f"    安全带: ✅")