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自动驾驶汽车测试:从仿真模拟到道路救援

发布日期:2018-02-21

“摩比斯北美公司正在研发 DDREM 自动驾驶系统可在驾驶员失去意识的情况下,引导车辆进行安全停车,这种技术难度比全自动驾驶汽车低 4 个数量级,但其自动系统的结构非常复杂,对这样的系统进行测试和验证势面临巨大的挑战。Agnew 表示:“在自动驾驶汽车研发中,与功能开发相比, 要100%确定自动驾驶汽车何时可以正常行驶,何时可能出现故障,才是最难的。”


文章来源:SAE International - 国际自动机工程师学会


图中绿色箭头代表 DDREM 系统的行驶路径。

优秀工程师们总是喜欢迎接挑战,而自动驾驶汽车的出现更是为这些全球最理性却又同时最富创意的头脑带来了**考验。

在最近接受《汽车工程》采访时,摩比斯北美 (Mobis North America) 自动汽车研发总监 David Agnew 表示,“使用案例和耐力测试非常重要,但这仍不足以最终坚定制造商的信心,真正开始生产非常复杂的自动驾驶系统。汽车制造商通常在投产前需要累计5 亿到 10 亿英里的无事故行驶里程,但自动驾驶汽车哪怕花十年时间也根本无法实现这个数字。然而回顾历史,挑战从未阻碍技术前进的脚步,未来也不会。


摩比斯北美公司仿真和数据工程师 Thomas Kil 也参与了DDREM 系统的研发测试,主要负责模拟分析工作。


摩比斯的自动驾驶出行战略

摩比斯北美公司的**研发部门成立于 2015 年底,公司的首项创新技术将是一款名为 DDREM 的安全系统,即“司机意识丧失的救援和退出机制”。这套系统的开发主要是为了达到 5 万英里无事故目标。Agnew 表示,“这种难度比全自动驾驶汽车低 4 个数量级。但我们认为这只是一个小问题,摩比斯一定可以通过创新思维解决这个问题。”

据了解,DDREM 系统预计将在 2020 到 2021 年间做好量产准备。该系统将监测驾驶员的操作状态,并在驾驶员失去对车辆的控制能力时自动启动 SAE 4 级自动驾驶系统,引导车辆进行安全停车。具体来说,驾驶员出现打瞌睡、心脏病发作或其他严重的医疗紧急情况时均会触发该系统。

目前,在公司位于密歇根州普利茅斯市的研发中心内,摩比斯共有18 名优秀工程师和机器人技术及计算机技术专家正在进行 DDREM 系统的开发。未来几个月中,摩比斯的 DDREM 团队将进一步扩大至约 25 位技术专家。

Agnew 表示,“我们的两个先进技术工程团队有一定的工作重叠,设计团队正在按照我们的性能要求进行 DDREM 系统开发,而测试团队正在努力搞清楚我们该如何进行分析和验证,并最终确保我们的设计的确可以达到性能要求。”

然而,DDREM 自动系统的结构非常复杂,对这样的系统进行测试和验证势必面临巨大的挑战。

“从测试方面来说,投产一款汽车非常简单。”Agnew指出,因为行业已经有了一套完整的量产汽车测试标准流程。他说,“你必须对车辆的安全带、变速箱、照明等各个系统进行逐一验证,但这些量产系统的测试项目和流程均已得到充分验证,你只需按照规定进行即可。然而自动驾驶汽车的情况完全不同。”

自 2004 年,美国国防部**研究计划局 (DARPA) 拿出 100 万美元奖金举办自动驾驶技术挑战赛以来,这项技术已经取得了长足的进步。尽管当时并没有任何团队能够按照要求打造出一款可以穿越 150 英里莫哈韦沙漠的自动驾驶汽车,但这项挑战赛却为日后的自动驾驶汽车研发与测试拉开了序幕。

目前,有多项自动驾驶汽车项目已经开始进行封闭和公共道路测试。美国地区,福特汽车已经增加了公司自动驾驶测试车队中Fusion 混合动力轿车的数量,并计划在 2021 年开始生产SAE 4 级自动驾驶汽车;而通用汽车也会将公司自动驾驶测试车队中的雪佛兰 Bolt 电动车数量从 50 辆增加至 180 辆。

最近,本田公司宣布,在 2020 年前准备好具备高速公路自动驾驶功能的 SAE 3 级自动驾驶系统;并在 2025 年前实现推出 SAE 4 级自动驾驶汽车的目标;丰田协作安全研究中心(Collaborative Safety Research Center) 启动了11 项有关自动驾驶和互联技术的研发项目。与此同时,宝马 、菲亚特克莱斯勒、英特尔 和 Mobileye 也在今年早些时候宣布,将合作开发一个针对SAE 3 级到 4/5 级自动驾驶的可拓展化平台。此外,其他汽车制造商和供应商也在进行**自动驾驶项目的相关研发。


图为Me***oto 测试套件的批量模拟结果

模拟和智力

假设一下,如果**驾驶员辅助系统 (ADAS),也就是人们通往自动驾驶**目标的重要环节,仅进行了一类测试。目前,ADAS 系统的使用案例测试仅将对有限的特定情景进行验证,例如当车辆偏离当前车道时,司机将收到一条“车道偏离警告”。

Agnew 表示:“一旦引入人工智能 (AI) 或其他复杂度更高的系统,整个情况将完全不一样。”一些看似微小的变化都有可能给自动驾驶带来巨大影响。例如,一辆自动驾驶车辆的传感器系统本来应该可以监测到模拟行人的明显腿部移动,但如果这位“行人”的腿部被外套等衣物遮挡,传感器可能就没办法正常工作,这时的系统工作情况就会完全不一样了。总而言之,工程师在开发自动驾驶系统时,必须不遗余力地确保系统能够准确识别所有驾驶情境,并做出正确的响应。

“汽车行业的传统是进行案例测试,但我们已经进入自动驾驶技术的新纪元。毫无疑问,案例测试仍将是自动驾驶汽车测试的重要组成部分,但我们也需要适当调整测试方法。”Agnew 同时强调,我们必须“尽**可能,预测自动驾驶系统的运行状况”。

模拟仿真技术可以成千上万个变量的作用下,预测系统运行结果,这也正是该技术可以在自动驾驶技术的研发和测试中发挥重要作用的主要原因。

根据Navigant Research咨询公司**分析师 Sam Abuelsamid 的说法,“仿真环境在验证自动驾驶系统的性能和稳定性方面至关重要,特别对软件堆栈的AI 部分,比如神经网络来说。”


协助进行“极端情况”测试

与许多其他研发自动驾驶技术的公司一样,摩比斯也认为协作是必不可少的。Agnew 透露,公司将在不久的将来与定制可扩展模拟工具提供商 Me***oto 签订合同。据这家硅谷创业公司**执行官 Chad Partridge 介绍,Me***oto 的模拟产品可以协助工程师在自动驾驶系统中完成数百万次的日常测试,并“智能地探索极端情况下的参数范围和性能极限。”

仿真软件对于解决“极端情况”的困扰至关重要。 “极端情况”是指一些几乎不可能提前准备,但又的确有可能发生的情况。当工程师在考虑对自动驾驶系统进行改变,比如修改 AI 设计或者传感器架构时,仿真环境可以帮助工程师在真正着手进行修改前,以一种非常安全的方式评估这种改变可能带来的影响。

总部位于康涅狄格州斯坦福德市的高德纳研究咨询公司 (Gartner) 研究总监Michael Ramsey 表示:“仿真软件还可以从无数个不同角度,对一项技术进行验证,而且速度比真实测试更快,成本也更低。”


分析经理Jay Gromaski 正在对 A646 模拟器的基础平台进行评估

移动模拟

仿真环境可以为工程师提供一个二维界面,这在判断最坏情况时尤为有效。不过,未来摩比斯的工程师和研究志愿者还将在荷兰 Cruden 公司定制的新型运动模拟器中,体验 6 维浸入式模拟驾驶环境。具体来说,Cruden 公司的模拟器共有 6 个维度,预计将于 2018 年 4 月正式在摩比斯的密歇根中心投入使用。Agnew 解释说,“我们认为,固定式模拟器工作站可能很难为我们提供最全面的人机界面 (HMI) 数据。”

通过运动模拟器内部的摄像头和传感器,工程师可以观察并收集驾驶员在开车睡着时的数据。这些信息将为一批大学研究项目的车内视频记录及其他相关研究项目提供素材。Agnew 表示:“我们希望观察到,在 DDREM 系统激活后,油门、刹车等车内组件在驾驶员睡着后的反应,及驾驶员清醒后试图重新控制车辆时的情况。

工作站所提供的模拟仿真环境,将为摩比斯的工程师提供一个研发DDREM 系统及其运行算法的框架平台,而运动仿真器生成的数据将重新用于进一步的仿真,并支持耐久性测试和其他案例测试。

摩比斯北美公司还将在一辆由公司技术人员和制造团队共同打造的自动驾驶汽车上进行大量测试。这辆展示车是摩比斯工程师在韩国制造的自动驾驶汽车复制版。Agnew 表示:“我们预计将在今年年底前,在美国引入首款用于DDREM 研发的自动驾驶原型车。”

届时,原型演示车将协助进行第一阶段测试,内容包括车辆自动变道——也就是说,车辆将根据情况进行自动变道,并在侦测到道路边缘后安全停车。Agnew 表示:“在自动驾驶汽车研发中,与功能开发相比, 要100%确定自动驾驶汽车何时可以正常行驶,何时可能出现故障,才是最难的。”


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