3 проблемы в производстве автономных транспортных средств 5-го поколения

Когда мы получим автомобили без водителя? Сегодня, но не так, как вы думаете. SAE International классифицирует автономные транспортные средства по шкале от 1 до 5. Возможно, в настоящее время мы находимся на пороге уровня 3. Автомобиль на этом уровне имеет ограниченные автономные функции, такие как:

  • ADAS (Advanced Driver Assistance Systems, усовершенствованные системы помощи водителю).
  • LKA (Lane-Keep-Assist, система предупреждения о съезде с полосы).
  • TJA(Traffic-Jam-Assist, ассистент движения в пробке).

Эти транспортные средства могут принимать обоснованные решения для себя, такие как система TJA, решающая обгонять автомобили с более низкой скоростью движения. Тем не менее, людям по-прежнему необходимо обращать внимание на дорогу, поскольку они могут потребовать контроля, когда транспортное средство не может выполнить задачу под рукой.

Итак, сможем ли мы в конечном итоге купить полностью автономные транспортные средства (5го уровеня автономии)?

«Да, но это займет время», — говорит Раджив Раджан, коллега по мысли и старший директор по решениям в ANSYS. «Переход с уровня 3 на уровень 5 — огромный скачок, потому что нет водителя, который мог бы действовать в качестве защитной сетки. Автомобиль буквально сам по себе и должен реагировать на любые ситуации, которые могут возникнуть».

Чтобы управлять без водителя, автономный автомобиль уровня 5 должен видеть окружающую обстановку, воспринимать препятствия и, наконец, действовать безопасно, исходя из своих представлений.

Видение, восприятие и действия — наравне с людьми или лучше — являются тремя большими препятствиями для реализации автономных транспортных средств уровня 5.

Текущее состояние автопилотов

Итак, какие варианты у вас есть, чтобы ездить на автомобиле с самостоятельным вождением, учитывая текущий рынок автономного вождения?

Одним из самых продвинутых вариантов является Audi A8. Благодаря системе TJA многие в отрасли назвали его автономным транспортным средством 3-го уровня. Тем не менее, его статус уровня 3 обсуждается, потому что вопросы о законности, страховании и изменении дорожных знаков заблокировали систему TJA на рынке Северной Америки.

На данный момент ближайшей к уровню 5 автономии в Северной Америке является служба робо-такси Waymo , которая может претендовать на уровень 3 или, может быть, приближаться к уровню 4. Транспортному средству уровня 4 требуется только контроль со стороны человека, когда транспортное средство указывает, что для вмешательства требуется водитель. К сожалению, система Waymo все еще испытывает задержки.

Учитывая трудности, с которыми сталкиваются компании при выпуске на рынок автономного автомобиля третьего уровня, как нам добраться до уровня 5?

Автономным транспортным средствам уровня 5 нужны лучшие датчики

Чтобы работали автономные автомобили 5-го уровня, мы должны понимать, что ни один датчик не идеален. Этим автомобилям потребуются различные датчики, чтобы правильно видеть окружающий их мир.

Например, радар не может разобрать сложные формы, но он отлично смотрится сквозь туман и дождь. Лидар лучше запечатлевает форму объекта, но он короткий и подвержен влиянию погоды.

Автономные транспортные средства используют несколько датчиков в качестве резервных копий друг для друга. «Информация, предоставляемая датчиками, частично совпадает, и это хорошо. Они сопоставляют информацию и делают автомобиль более безопасным », — говорит Раджан.

огда датчики не согласны или окружающая среда делает их неэффективными, люди должны снова схватить колесо.

ANSYS играет большую роль в моделировании физики, связанной с датчиками. Инженеры нуждаются в этих данных для оптимизации конструкции датчиков. Например, решатели ANSYS могут имитировать влияние тумана на лидар, поэтому инженеры могут создавать более эффективные лидарные датчики.

Чтобы узнать, как ANSYS помогает инженерам подготовить датчики для автономного уровня 5, посмотрите Улучшение работы радара с помощью симуляции или посетите ANSYS на CES.

Автономным транспортным средствам 5го уровня нужен искусственный интеллект

«Вы не можете просто поставить датчики на автомобиль и ожидать, что он распознает окружающую среду», — отмечает Раджан.

Датчики создают большой приток данных; Автомобили 5-го уровня должны понимать и воспринимать эти данные как объекты окружающей среды. Это должно быть сделано в режиме реального времени — даже секундная задержка может создать небезопасную ситуацию.

Единственный возможный способ обработки объема необработанных данных с датчиков — это машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ).

Система искуственного интеллекта должна быть обучена распознавать объекты на дороге. Обучение ИИ распознавать неподвижные объекты, которые похожи, например, знаки остановки, относительно прямолинейно. Обучение ИИ распознавать человека, бегущего по шоссе, немного сложнее.

Надеюсь, мы не сталкиваемся с большим количеством людей, бегущих по шоссе. Кроме того, установка этого сценария на дороге является дорогостоящей и проблемой безопасности. Система ИИ все еще должна увидеть этот сценарий много раз, чтобы научиться его воспринимать. Поэтому тренировка ИИ для этого сценария в реальном мире неосуществима.

Это где симуляция ANSYS вступает в игру. Это помогает инженерам настроить сценарии обучения ИИ в быстрой, безопасной и экономически эффективной среде. Чтобы узнать, как это сделать, посмотрите инновации , основанные на моделировании для автономного будущего, или посетите ANSYS на CES.

Автономные автомобили пятого уровня нуждаются в безопасном принятии решений

Как только автономное транспортное средство воспринимает свое окружение, оно должно принимать решения. Каждое возможное решение должно быть подтверждено для обеспечения безопасности.

Проблема в том, что окружение, которое влияет на решения автономного транспортного средства, регулируется тысячами параметров, таких как:

  • Условия движения;
  • Пешеходные условия;
  • Погодные условия;

Когда устанавливается связь между транспортным средством (V2X), автомобилю также необходимо учитывать информацию, передаваемую другими автономными транспортными средствами и интеллектуальной инфраструктурой в этом районе.

Обеспечение безопасности решений, принимаемых автомобилем с самостоятельным вождением, является самой трудной частью достижения пятого уровня автономии. Для обеспечения безопасности важно протестировать, перепроектировать и утвердить программные алгоритмы принятия решений для более чем миллиарда сценариев вождения, даже самых неожиданных.

Невозможно безопасно протестировать все эти сценарии в реальном мире в разумные сроки. Единственный способ обеспечить проверку каждого условия — это настроить его в виртуальном мире. ANSYS имеет возможность настроить и протестировать эти сценарии с аппаратным обеспечением транспортного средства в контуре.

Чтобы узнать, как симуляция проверяет принятие решений автономным транспортным средством, посмотрите видео ниже или посетите ANSYS на CES.

Back to Top