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为什么仿真是自动驾驶汽车开发的基石

发布日期:2020-05-04

GRCC自动驾驶测试验证技术创新论坛

2020-05-04 15:46:37

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尽管AV是一种物理产品,但将其投放市场仍依赖于全面而灵活的虚拟开发。杰克·洪斯利(Jack Hunsley)


“零视力”的关键组成部分被认为是自动驾驶汽车(AV)。AV不仅可能会在更清洁的电动动力总成上运行,而且从理论上讲,它们应该比今天的人工操作者更安全。但是,要达到规范的水平,将需要对当前测试部署进行大量扩展。


尽管现实世界中的AV测试在最近几年有所增加,但该行业距离生产大众市场的SAE 4级车辆还有很多年,甚至几十年。即使在今天,第2级和第3级部署仍然很少。因此,推动当今AV极限的关键因素不在于物理测试,而在于在虚拟世界中进行的试验和飞行员。


“多年来,在这种工作中并未采用仿真技术,”总部位于加利福尼亚州纽波特比奇的MSC Software的全球汽车策略师Luca Castignani说。“在ADAS和自动驾驶的初期工作的人们都具有计算机科学背景。与工程师的方法完全不同。”



“人工智能是在计算机中生存和呼吸的东西。计算机是构建,培训和验证该技术的正确场所” – MSC Software的Luca Castignani

正如Castignani所详述的,在一开始,有人认为仅软件开发就足以建立一个强大的AI平台:“并非来自汽车界的人们认为:‘我可以使用软件开发。这是一种灵活的处理方式。’但是车辆的问题完全不同。” MSC的作用一直是嫁接这两个世界。


他说:“您需要一个可以专业地构建值得信赖的软件的人,并且可以立即购买并根据自己的需求进行开发。” “十年前,MSC并未开发自动驾驶技术。我们一直在为客户提供噪音和振动等方面的帮助,这些都是客户需要我们帮助的良好领域。直到最近,模拟还没有普及。现在,由于各种原因,仿真已成为主流。”



核心要素


这样的原因之一就是在部署AV时危在旦夕。未来的展望可能会看到4级甚至5级AV安全且无缝地在城市街道中漫游,但是在今天的成熟水平上,并且已经记录了几起引人注目的崩溃,因此,构建功能强大的AV平台也需要进行虚拟测试。Castignani说:“在工程史上,模拟从未像现在这样具有根本性。” “人工智能是在计算机中生存和呼吸的东西。计算机是构建,训练和验证该技术的正确场所。”


这种重要性部分是由于实际限制。选择进行初始虚拟测试可以保护开发人员避免潜在的代价高昂的崩溃和旅途中的事故。它还可以使这些播放器快速迭代并实现新算法,并提供新的测试数据。但是,特别有价值的是利用虚拟世界教AI像人一样思考的机会。


“当我们教人驾驶时,我们只需要教车辆的基本功能。我们不需要告诉任何学习者如何区分路标上的蓝色或黑色墨水,或者稍微生锈或漂白的路标所传达的信息与新印刷的信息相同。”卡斯蒂尼亚尼说。“开发自主系统时,您正在使用的技术最初并不了解任何东西。”



MSC Software的Luca Castignani表示,对于AI开发人员而言,挑战是确保它能够应付任何情况-它必须“足够灵活以应对不确定性,并且要足够健壮才能成为日常工作的一部分”


作为模拟如何帮助AI发展的一个例子,卡斯蒂尼亚尼指出了球弹向道路的情况。即使驾驶员看不见孩子,驾驶员也很可能预测孩子会追逐该球并相应地减速。另一方面,自治系统可能不了解该连接。他说:“一个人甚至不需要思考就能建立这种联系,但这在计算机上是不会发生的。” “这就是为什么我们需要在虚拟世界中接受培训,而不是在街道上驾驶可能会伤害某人的车辆,然后才能将看到球与意识到球之间的联系放慢速度。”


模块化方法


从表面上看,对虚拟测试的需求似乎很明显,但是不同的AV开发人员在构建,培训和部署其AI系统的方式上存在很大差异。无论公司正在构建仅在当下做出反应的自动驾驶软件,还是试图了解其周围环境并预测下一步可能发生的系统,提供可满足任何方法的灵活软件都是至关重要的。“模拟非常灵活。自动驾驶与其他模拟不同,它取决于您用作输入的数据质量。” Castignani说。“我们提供了模拟框架,但是数据的质量来自客户。”


这个事实在构建灵活的模块化仿真框架上具有重要价值,该框架允许MSC的Virtual Test Drive客户开发他们认为合适的自治系统。“我们的框架是模块化的,并包含开放标准,因此我们不会强迫任何人使用我们自己制定的标准。您可以插入我们的软件,而无需任何进一步的转换。” Castignani补充说。


未来展望


至于未来在这个领域的前景如何,卡斯蒂尼亚尼认为在积极与政府和当局互动的汽车生产商中具有重要意义。特别是,近期重点关注的领域应该是制定自主安全标准,行业可以用来衡量AI能力。


人类为驾驶带来了多年的生活经验,但是正如卢卡·卡斯蒂尼亚尼(Luca Castignani)解释的那样,教AI驾驶要从白纸开始:“当您开发自动驾驶系统时,您正在使用的技术本来一无所知”


也可能会引起一些关注,以使自动驾驶信息和数据更广泛地可用,尤其是对诸如保险经纪人之类的企业的援助,使他们能够为自动驾驶世界做好更好的准备。“例如,如果一家公司想要发布新的自动驾驶功能,则保险公司需要获得该车辆的安全信息。然后,它可以计算出覆盖范围。” Castignani解释说。


特别是对于MSC,重点仍然是围绕其母公司Hexagon的核心功能构建生态系统,其中包括定位,现实捕获,地图绘制和AV平台。这包括开发和部署新的仿真功能,以期为现实世界更好地准备未来的车辆和AV平台。“您不希望这些车辆只能在他们已经经历过的道路上行驶。您必须证明该车辆可以应对出现的任何道路,” Castignani说。“您需要一种足够灵活以应对不确定性的东西,并且要足够坚固以使其成为日常生活的一部分。”



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