Как доказать, что автономный автомобиль безопасен? Ответ NVIDIA

Теоретически автомобиль с полностью автономным управлением может преодолеть миллионы километров без аварий, но достаточно ли этого для доказательства его безопасности? Не совсем. Ситуации, которые могут возникнуть в дорожном движении, практически бесконечны, и некоторые из них, к счастью, настолько редки, что их трудно встретить во время тестирования.

Чтобы решить эту проблему и приблизиться как можно более к 100%-ной безопасности, NVIDIA представила на GTC в Берлине Halos SAFE — аббревиатура от Safety Assurance Framework for Evaluation. Это набор инструментов и процедур, предназначенных для сбора измеримых и проверяемых доказательств безопасности систем автономного управления, от помощи 2-го уровня до роботакси 4-го уровня.

Почему большое количество километров недостаточно

По мнению NVIDIA, для демонстрации уровня надежности, сопоставимого с критическим инцидентом каждые десятки миллионов часов эксплуатации, потребовалось бы количество реальных тестов, которое является непрактичным для любого экспериментального парка автомобилей. Проблема касается не только пройденного расстояния, но и разнообразия ситуаций, с которыми сталкивается транспортное средство.

Автомобиль может нормально функционировать тысячи километров, но столкнуться с трудностями перед необычным строительством, внезапно переходящим пешеходом или особенно неблагоприятным сочетанием дорожного движения и погодных условий. Поэтому оценка безопасности должна основываться на нескольких источниках данных, а не только на результатах тестов на дороге.

Симуляции, реальные тесты и постоянный мониторинг

Система SAFE охватывает несколько этапов проверки: цифровые симуляции, тестирование программного и аппаратного обеспечения, испытания на дорогах и мониторинг транспортных средств, уже находящихся в эксплуатации. Сценарии определяются с помощью измеримых условий и критериев производительности, что позволяет повторять тесты, сравнивать результаты и воссоздавать собранные данные. Симуляция также позволяет воспроизводить опасные или крайне редкие ситуации без необходимости их создания в реальном дорожном движении.

Среди компаний, сотрудничающих с NVIDIA в области автономного вождения, — Mercedes, Volvo, Volkswagen V.I. и Jaguar-Land Rover

Фото: nvidia

Цель заключается в создании технической документации, которая может использоваться для подтверждения соблюдения требований к безопасности и для поддержки процессов официального утверждения и сертификации. Однако Halos SAFE сам по себе не является сертификатом и не гарантирует автоматически безопасность транспортного средства.

Сеть партнеров

В проекте участвуют компании, специализирующиеся на проверке и верификации, в том числе dSPACE, IVEX и TÜV Rheinland. В экосистеме Halos SAFE также присутствуют производители вроде Mercedes, Volvo и JLR, а также множество поставщиков технологий и инструментов для симуляции.

Сотрудничество с Mercedes имеет особое значение: немецкий производитель расширяет свою работу с NVIDIA над разработкой систем помощи водителю и автономного управления, интегрируя технологии Hyperion, Alpamayo и Halos в свою архитектуру MB.OS.

Эти же технологии находят применение и в программах, связанных с роботакси и автономным транспортом, в сотрудничестве с такими компаниями, как Bolt, Lucid и Volkswagen Veicoli Commerciali. Следовательно, задача заключается не только в том, чтобы научить автомобили ездить самостоятельно, но и в том, чтобы с помощью проверяемых критериев доказать их надежность при выполнении этой задачи.

Автономное вождение и безопасность