堅牢な計算に支えられたSFFは、限られた統計によって現実世界の複雑なシナリオをモデル化しようとする試みと異なり、車両の衝突が数学的にゼロになるような検証に基づいた安全性を実現する。SFFは、NVIDIA DRIVEプラットフォーム上で実行され、車両センサーから入力されるデータに対してフレームごとに物理学ベースの計算が行われる。
SFFはさらに、現実世界のデータに加え、ビット単位で正確なシミュレーションも利用して検証される。この検証には、現実世界で再現するには危険すぎる、公道や都市での走行シナリオも含まれる。
米国運輸省の国家道路交通安全局は、衝突の約94パーセントがヒューマンエラーによるものと推定している。業界全体が自律走行車の開発を通じて、交通事故ゼロの社会を実現するため動いている。パスプランニング、予測及びSFFなどの安全性機能によるDRIVE AVプラットフォームの増強は、この目標達成のための前進になるだろう。
SFFで独特といえるのが、ブレーキとステアリング両方の制約を考慮に入れている点である。この二重の配慮により、両者が別々に対応されている場合に発生する、いくつもの問題的な車両挙動の異常を排除できた。このポリシーは、衝突回避というコアとなる原則に沿ったもので、多くのルールや予想を基にしたものとは対照的だ。
NVIDIAの自動運転ソフトウェア担当 バイスプレジデントのデビッド・ニスター氏 (David Nister) は次のように述べている。「運転の方程式からヒューマンエラーを排除することにより、衝突の大半を予防し、発生する衝突のインパクトを最小化することができます。SFF を搭載した自律走行車は、まるで反発する磁石のように自らを危険から遠ざけつづけ、また、自らが危険な状況を作り出す一因にもならないよう、設計されているのです」
SFFはオープン プラットフォームで、どんなドライビング ソフトウェアとも組み合わせることが可能。行動計画を行うスタックにおける安全性決定ポリシーとして、SFFは危険な行動を監視・予防する。SFFは、複雑なルールを数多く組み合わせた障害物回避とは明確に異なる。NVIDIA DRIVEのような高性能なコンピューティング プラットフォーム上でSFFを実行すると、多様性と冗長性が生まれ、最高レベルの安全性が実現される。
Safety Force Field のより詳しい情報についてはwww.nvidia.com/sffを参照