NVIDIA推出DRIVE AV Safety Force Field:保护自动驾驶车辆不受碰撞的计算型防御驾驶策略

by 英伟达中国

该安全驾驶决策算法具有数学严谨性并经过仿真验证,可以抵御现实世界的交通不可预测性

美国加利福尼亚州圣何塞——GPU技术大会——太平洋时间2019318——NVIDIA今天宣布,NVIDIA DRIVE™ AV自动驾驶软件套件配备了专为实现安全舒适驾驶体验而设计的计划和控制层。该软件的主要组件是Safety Force Field™(SFF™),这是一项可以保护车辆、乘客和其他道路使用者的稳健驾驶策略。

SFF通过接收传感器数据以及明确一组可以保护车辆和其他道路使用者的操作,来分析和预测周围环境的动态。SFF框架使得这些操作不会制造、升级或助长不安全情况,同时包含可以减轻潜在危险的必要操作。

在强大计算的支持下,SFF使车辆得以具备基于数学上零碰撞验证的安全性,而非基于有限的统计数据来构建高度复杂的现实世界场景模型。通过NVIDIA DRIVE平台,可以逐帧地对车辆传感器数据进行基于物理学的SFF计算。

SFF还利用现实世界数据和位精确仿真来进行验证,包括在现实世界的高速公路和城市驾驶中因过于危险而无法重现的场景。

减轻危险情况,消除碰撞事故

根据美国国家公路交通安全管理局的估计,大约94%的碰撞事故是由人为错误导致的。随着自动驾驶的发展,业界正在研究如何实现零事故。为DRIVE AV平台增加道路规划、预测和SFF等安全功能以提升其能力,是向该目标前进的一大步。

SFF的独特之处在于它能够兼顾制动和转向限制。此双重考虑有助于消除在未兼顾这两者时可能出现的若干会造成问题的异常车辆行为。该策略遵循避免碰撞这一核心原则,而非传统意义上的遵守大量规则和期望。

NVIDIA自动驾驶软件副总裁David Nister表示,“消除驾驶方程中的人为错误,可以避免绝大多数碰撞,并将碰撞的伤害降至最低。SFF从数学上进行设计,使配备SFF的自主车辆像磁铁一样相互排斥,彼此保持安全距离,且不会助长不安全情况。”

公开透明

SFF是一个开放平台,可以与任何驾驶软件结合使用。作为运动规划堆栈中的安全决策策略,SFF可监控并预防不安全操作。SFF让避障机制从复杂的道路规则机制明确独立出来。SFF在NVIDIA DRIVE等高性能计算平台上运行时,会为平台再增加一层分集和冗余功能,从而实现最高级别的安全性。

关于Safety Force Field的更多详情,请访问www.nvidia.com/sff

关于NVIDIA

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本新闻稿所含若干陈述包括(但不限于)有关以下各项的陈述:SFF和DRIVE的益处、性能和能力;SFF不会制造、升级和助长不安全情况、减轻潜在危险和保持车辆安全距离等能力;SFF使车辆能够实现基于数学上零碰撞验证和模拟的安全性;SFF成为自主汽车发展中一个关键飞跃;如果所有车辆都配备SFF,将不会发生碰撞;SFF有助于避免绝大多数碰撞并将碰撞的影响降至最低;SFF能够从数学上证明如果所有车辆都使用SFF,我们可以实现安全和消除碰撞风险;SFF就像是自主车辆的保护光环,而且可以与任何驾驶软件结合使用;查看模拟和车辆中运行软件的能力;SFF策略运作方式、其能力及验证其能力的方式;SFF的可用性;以及汽车制造商和供应商能够在2020年开始为主流车辆提供人工智能辅助L2+自动驾驶能力和远超L2驾驶辅助解决方案的智能驾驶舱功能,均属前瞻性陈述,受制于可能导致结果与预期大相径庭的风险和不确定因素。可能导致结果与期望大相径庭的重要因素包括:全球经济状况;我们对第三方制造、组装、包装和测试我们的产品的依赖程度;技术发展和竞争的影响;新产品和技术的开发或者现有产品升级;市场对我们产品或母公司产品的接受程度;设计、制造或软件缺陷;客户偏好或需求变化;行业标准和接口变化;我们产品或技术在集成到系统中时发生的意外性能损失;以及NVIDIA向美国证券交易委员会(SEC)所提交最新报告(包括(但不限于)采用10-K表的年度报告和采用10-Q表的季度报告)中不时详述的其他因素。向SEC提交的报告的副本均在NVIDIA的网站上发布,可免费向NVIDIA索取。该等前瞻性陈述并非未来表现的保证,而且仅截至本文日期发表;除法律要求外,NVIDIA不承担更新该等前瞻性陈述以反映未来事件或情况的任何义务。

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