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英伟达畅谈NVIDIA DRIVE功能安全架构明细

2018-1-12 01:05 | 来自:商用车新网

        英伟达于1月10日公布了旗下人工智能自动驾驶汽车平台——NVIDIA DRIVE™的功能安全架构(functional safety architecture)明细,该平台可利用冗余及多样化的功能,提升车辆运行的安全性。


        NVIDIA DRIVE™架构使车企得以打造并部署自动驾驶轿车及卡车,确保其功能的安全性,且该架构符合ISO 26262等国际安全标准。此外,NVIDIA DRIVE™是一款全方位的安全平台,涵盖了各类进程、技术及模拟系统,详见下文:

       进程

        旨在制定步骤,确立普遍采用的安全认证方法(pervasive safety methodology),用于自动驾驶系统的设计、管理及文件。

        处理器设计及硬件功能

        为实现故障安全操作,该平台兼容了各类处理器,包括:由英伟达自行设计的知识产权,与NVIDIA Xavier™相关,其包含了CPU、GPU处理器、深度学习加速器、图像处理ISP、计算机视觉PVA及视频处理器,上述产品均达到了最高品质并符合最高级别的安全标准。此外,还包括锁步处理(lockstep processing)及内存、总线的误差校正(error-correcting code)及内置测试功能。ASIL-C NVIDIA DRIVE Xavier™处理器及ASIL-D相关的安全微控制器及适用的安全逻辑可实现ASIL-D的最高系统级评级。

        软件

        该软件集成了英伟达核心伙伴方旗下的安全技术,上述技术均达到全球领先水平。NVIDIA DRIVE OS系统软件集成了黑莓QNX 64位实时操作系统,可达到ASIL-D安全认证。该系统还采用了TTTech的MotionWise安全应用框架,可纳入各个应用并将其彼此隔离,还能提供实时运算。NVIDIA DRIVE OS还全面支持Adaptive AUTOSAR,后者是一款开放标准车用级系统架构及应用框架。

        此外,英伟达的工具链还包括CUDA®编译器及TensorRT™,其采用了ISO 26262工具分类级别(Tool Classification Levels),旨在确保并提供一个安全、文件的研发环境。

        算法

        NVIDIA DRIVE AV自动驾驶车用软件堆栈可执行帧间运动(ego-motion)、感知、定位及路径规划等功能。为实现故障操作,各功能还包含了一个冗余及多样化策略。例如,感知冗余可通过融合激光雷达、摄像头及传感器来实现。在CPU、CUDA GPU、DLA及PVA上运行的深度学习及计算机视觉算法可强化冗余与多样性。NVIDIA DRIVE AV堆栈是一款可供自动驾驶堆栈使用的备用系统,该系统由车企研发,可实现5级自动驾驶车辆及最高级别的功能安全性。

        虚拟现实模拟

        自动驾驶车辆是一个极为复杂的系统,其采用了最先进的技术。要证明该系统可实现其设计功能(如:SoTIF、预期功能的安全性等)无疑是一大挑战,这意味自动驾驶系统无比能应对各类情境及气候条件。

        道路安全测试的可操作性、可重复性、详尽性及快速性并不足应对上述挑战,为此,一个真实的模拟环境就显得无比重要了。英伟达创建了虚拟现实模拟器——NVIDIA AutoSIM,用于测试DRIVE™平台并模拟罕见的测试条件。该模拟器在NVIDIA DGX™超级计算机上进行模拟,英伟达AutoSIM可重复进行回归测试(regression testing),最终可模拟数十亿英里的测试里程。
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发布者: yumj| 来自: 盖世汽车|
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