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

? ? ?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。
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　　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。