TÜV SÜD 與 AVL 的安全專家將與 NVIDIA 合作，使用 DRIVE Constellation 來驗證未來的自動駕駛車標準。
德國的安全專家將發展用於人工智慧駕駛系統的考照內容，考試內容不會讓駕訓班的教練害怕到緊抓手剎車。
與主管機關共同起草車輛法規的安全機構 TÜV SÜD 南德意志集團，與 AVL List GmbH 攜手合作，為車輛製造商的自動駕駛系統打造了一套初步測試辦法，並且在 NVIDIA DRIVE Constellation 模擬平台上運行。
AVL 在開發車輛的各階段結合了真實與虛擬環境，除了進行純虛擬和硬體迴路（hardware-in-the-loop）測試，還在稱為 AVL DRIVINGCUBE™ 的自動駕駛測試台上行駛真實車輛，搭起了測試真實車輛的橋樑。
這些由 TÜV SÜD 集團開發出的模擬指標，會在進行公路測試前評估自動駕駛系統應付一般路況的表現。
每天路上都會發生多起交通事故，每名司機卻是久久才會遇到一起事故。聯邦政府提供的統計資料指出，在美國要行駛每49.2萬英里，才會發生一起事故。不過自動駕駛車必須在上路前做好準備，以避免發生事故。
各大車廠與主管機關為此合作研究驗證自動駕駛技術的方法，確保車輛在行駛時會按照預期的規則運行。政府主管機關藉由極為精準的模擬環境，便能開始制定法規，在虛擬環境裡落實和測試這些標準，讓它們能涵蓋這些相當罕見卻又重大的交通事故，在部署自動駕駛車時建立全面的安全實務內容。
無壓力的駕駛員考試內容
DRIVE Constellation 平台是一項硬體迴路模擬解決方案，使得車廠能在極為精準的程度下測試自動駕駛技術。該平台使用兩台伺服器，一台運行 DRIVE Sim 軟體，使用真實環境裡的感應器資料產生出逼真的駕駛環境；另一台則是DRIVE AGX Pegasus 運算平台，呈現出實際在車輛中運行的軟硬體配置。
在模擬環境裡使用相同的軟硬體配置，其精準度連每個位元都極為細膩，讓主管機關能在車輛真正上路前，近距離模擬真實環境裡的車輛動態和行車路況。可以在 DRIVE Constellation 裡以極為真實的畫面，重現車輛對緊急煞車、惡劣天候造成能見度不佳，以及路上意外危險等情況如何做出回應。
TÜV SÜD 的初步測試情境涵蓋了自動駕駛系統如何處理常見的高速公路路況，使用一組已加以定義的表現指標來進行評測。舉例來說，模擬內容將測試當路上的另一輛車切入自動駕駛車的前方時，自動駕駛車是否有充分減速，且等到又能向前移動時會再次加速。
就像是考駕照一樣，這些例子不只是評估車輛是否能在未發生碰撞的情況下行駛，還有是否能安全安心地處理日常情況。TÜV SÜD 為此使用多項表現指標，像是發生碰撞的時間（測試車輛在未踩下煞車的情況下，與前方車輛發生碰撞所需的秒數），還有車輛保持安全車距的情況。在進行測試的過程中，每個時間點都會追蹤這些指標。
未來的測試活動
主管機關將模擬環境搭配實際上路測試，便能開發出完整的測試流程。TÜV SÜD 按照使用 DRIVE Sim 打造出的第一套測試情境，打算將虛擬環境裡的評估內容擴大到城市行車環境，像是在車流量大的四向十字路口左轉，還有測試車輛的側向動態，例如車輛如何行駛急彎、切換車道和左右移動。
就跟所有安全機構的測試內容一樣，為了讓各車廠及全球主管機關廣泛採用而發展出這些案例，且這些提出的標準加上 NVIDIA DRIVE Constellation 平台便能不斷發展下去，以納入更多人工智慧駕駛系統必須處理的罕見棘手行車情境，日後才能真正安全上路。
此次合作只是 NVIDIA、TÜV SÜD 與 AVL 共同努力的開端，旨在發展全球自動車輛驗證流程的虛擬環境測試標準。隨著產業未來朝向自動駕駛的目標發展，這類合作將確保徹底落實自動駕駛車在安全方面的優點。