NVIDIA Halo Safeが示す自動運転の継続的安全検証

NVIDIA Halo Safeは、自動運転・運転支援の安全性を評価するための安全保証フレームワークです。路上試験、シミュレーション、フリートデータを一つの安全ループで結び、L2の運転支援からL4のロボタクシーまでを対象に、各地域の認定に向けた証拠を継続的に蓄積する考え方を示します。

■ 背景と対象範囲
- 2025年のユーロNCAPで最高の総合安全スコアを得たMercedes-Benz CLAとNVIDIA技術の事例
- ANCAP向けテストスイートと、L2運転支援からL4ロボタクシーまでの安全評価

■ 検証の流れ
- テストコースで走行シナリオを取得し、実測値を基準データとして記録
- NVIDIA Omniverse Neurrectでシーンを再構成し、シミュレーション結果と実測を比較
- 一致したシミュレーション結果を新しいソフトウェアのテストに再利用
- NVIDIA Drive AGX Thorを含むハードウェア・イン・ザ・ループでシステム全体を確認
- 実車に仮想センサー入力を与え、物理的には存在しない危険シナリオへの反応を検証
- 各結果を安全目標と照合し、開発へフィードバック

■ 条件変化の生成
- NVIDIA Cosmosで照明、天候、路面、交通の変化を大量に生成

自動運転の安全評価、検証、認定準備に関わる技術者や関係者向けの内容です。Halo Safeの構成要素と継続的検証の流れを把握でき、自社の評価プロセスや認定に向けた取り組みを検討する際の参考になります。