Nvidiaは、もともと自動運転車向けに開発された安全プラットフォーム「Halos」をロボティクス分野へ拡張しています。Goel によると、ソフトウェア面は「すべてのハードウェアブロック」と「すべてのソフトウェアライブラリ」を常時監視し、故障を迅速に検出するように設計されています。また、このシステムは安全上重要なコンピューティング処理を分離し、干渉の可能性を回避します。
HalosにはNvidia Holoscan Sensor Bridgeが含まれており、センサーデータと安全関連の演算処理を接続するため、破損したデータを容易に特定できます。この機能はマイクロコントローラーやField Programmable Gate Array(FPGA)などの個別のハードウェア部品に組み込むことができます。このパッケージにはさらに、仮想環境でロボットをテストするためのNvidiaのシミュレーションや、開発中に発生する安全上の「アーティファクト」について、ロボティクス企業などのパートナーが迅速にフィードバックを得られる検査ラボのプログラムも含まれています。
ただし、Halosを自動運転車からロボティクスへ適応させるには、多様な安全の定義に対応する必要がありました。自動運転の機能安全の定義は、自動車メーカーや国を問わず概ね共通しています。しかし、廊下を掃除するロボット掃除機と、倉庫の荷下ろし場で重い荷物を扱うロボットフォークリフトでは、安全上の考慮事項がまったく異なります。Goel は、開発者が既存のインフラを壊すことなく独自の安全機能を定義できる、プログラム可能なプラットフォームを構築するために、基礎的な作業の多くを再設計しなければならなかったと説明しました。「柔軟性を与えることは、スタック全体に対するある程度の制御を失うことと引き換えになりうる」と、Goel は Ars に語っています。
ロボットは複雑で多様な環境で動作するため、独自の安全機能も不可欠です。時速6マイルで通路を進むロボットは、死角や角の向こうから何が来ているのかを見ることができないため、曲がり角の手前でほぼ停止することがよくあります。Gold が述べたように、工場、倉庫、病院は非構造化環境であり、どこから何が現れるかわからないのです。
出典: Ars Technica · 要約：HeadlinesBriefing