Jak udowodnić, że samochód autonomiczny jest bezpieczny? Odpowiedź NVIDIA

Teoretycznie samochód autonomiczny może przejechać miliony kilometrów bez wypadków, ale czy to wystarcza, by udowodnić jego bezpieczeństwo? Nie do końca. Sytuacje, które mogą wystąpić w ruchu drogowym, są praktycznie nieskończone, a niektóre, na szczęście, tak rzadkie, że trudno je napotkać podczas testów.

Aby rozwiązać ten problem i jak najbardziej zbliżyć się do 100% bezpieczeństwa, NVIDIA przedstawiła na GTC w Berlinie Halos SAFE – akronim oznaczający Safety Assurance Framework for Evaluation. Jest to zbiór narzędzi i procedur zaprojektowanych do gromadzenia mierzalnych i weryfikowalnych dowodów na bezpieczeństwo systemów jazdy autonomicznej, od asystentów poziomu 2 aż po robotaxi poziomu 4.

Dlaczego tyle kilometrów nie wystarcza

Zdaniem NVIDIA, udowodnienie poziomu niezawodności na poziomie krytycznym co kilkadziesiąt milionów godzin jazdy wymagałoby tak dużej ilości rzeczywistych testów, że byłaby ona niemożliwa do zrealizowania dla jakiejkolwiek floty eksperymentalnej. Problem dotyczy nie tylko odległości przebytej, ale także różnorodności sytuacji, z którymi musi się zmierzyć pojazd.

Pojazd może funkcjonować prawidłowo przez tysiące kilometrów, ale napotkać trudności w obliczu nietypowego placu budowy, nagle przechodzącego piesza lub szczególnie niekorzystnej kombinacji ruchu drogowego i warunków pogodowych. Dlatego ocena bezpieczeństwa musi opierać się na kilku źródłach dowodów, a nie wyłącznie na wynikach uzyskanych na drodze.

Symulacje, rzeczywiste testy i ciągła kontrola

Halos SAFE obejmuje różne etapy weryfikacji: symulacje cyfrowe, testy oprogramowania i sprzętu, próby na drodze oraz monitorowanie pojazdów już w eksploatacji. Scenariusze są definiowane poprzez mierzalne warunki i kryteria wydajności, aby umożliwić powtarzanie testów, porównywanie wyników oraz odtwarzanie zebranych dowodów. Symulacja pozwala ponadto na odtworzenie sytuacji niebezpiecznych lub szczególnie rzadkich bez konieczności ich wywoływania w rzeczywistym ruchu drogowym.

Wśród firm współpracujących z NVIDIA przy rozwoju samochodów autonomicznych znajdują się Mercedes, Volvo, Volkswagen V.I. oraz Jaguar-Land Rover

Zdjęcie: nvidia

Celem jest stworzenie dokumentacji technicznej, która może być wykorzystana do udowodnienia przestrzegania wymogów bezpieczeństwa oraz do wspierania procesów homologacji i certyfikacji. Halos SAFE sam w sobie jednak nie stanowi certyfikatu ani automatycznie nie gwarantuje bezpieczeństwa pojazdu.

Sieć partnerów

W projekcie biorą udział firmy specjalizujące się w weryfikacji i walidacji, takie jak dSPACE, IVEX i TÜV Rheinland. W ekosystemie Halos SAFE znajdują się również producenci takie jak Mercedes, Volvo i JLR, wraz z licznymi dostawcami technologii i narzędzi do symulacji.

Związek z Mercedesem ma szczególne znaczenie: niemiecki producent rozszerza współpracę z NVIDIA w celu rozwijania zaawansowanych systemów asystujących i samochodów autonomicznych, integrując technologie Hyperion, Alpamayo i Halos w swoją architekturę MB.OS.

Ty same technologie znajdują zastosowanie również w programach dotyczących robotaxi i transportu autonomicznego, we współpracy z partnerami takimi jak Bolt, Lucid i Volkswagen Veicoli Commerciali. Wyzwanie polega więc nie tylko na nauczeniu samochodów jazdy samodzielnej, ale także na udowodnieniu za pomocą sprawdzalnych kryteriów, jak bardzo są one niezawodne podczas tej jazdy.

Autonomiczna jazda i bezpieczeństwo