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仿真是现实世界中自动驾驶的关键

发布日期:2020-05-11

GRCC自动驾驶测试验证技术创新论坛

2020-05-11 17:14:34

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MSC Software**汽车策略师Luca Castignani博士说,依靠现实世界中的自动驾驶汽车进行道路测试会使它们的安全性降低。


迈克菲(McAfee)最近发现了自动驾驶汽车传感器在路测和实际性能之间惊人的差距,当时他们能够使用一条胶带将特斯拉汽车欺骗,使其在35英里/小时的区域内加速到85英里/小时。这不是仅限于一种车型的问题。他们测试的MobileEye相机已用于大约4000万辆汽车中,自动驾驶汽车中可能还存在许多其他潜在漏洞。从巡航控制到SAE的自动化等级4或5,我们已经看到了涉及来自不同汽车制造商的自动驾驶汽车的事故,涉及的自动驾驶范围各不相同。


在崎岖不平的市场道路上行驶的自主汽车


这些车辆都经过了广泛而严格的路测。例如,Google的Waymo自动驾驶汽车仅在公共道路上就行驶了2000万英里。那么,为什么无人驾驶汽车继续遭受潜在危险的缺陷,而这些缺陷在“驾驶测试”中没有被发现?



具有讽刺意味的是,现实世界的道路测试无法提供对自治系统的现实验证,因为没有两个测试可以复制相同的条件。在数学世界中,二加二总是为四,但在现实世界中,没有两种情况是完全相等的。即使在同一天行驶70英里,也不会使车辆暴露于不同日期在同一地区可能遇到的全部条件。同样,没有两天是相同的。从行人的行为到交通状况再到天气情况,每一个时刻到下一个时刻都有所不同。例如,在白天进行**测试的车辆可能没有考虑到太阳在一天中的不同时间处于不同位置的事实,这会影响可见性。仅依靠现实世界的道路测试是完全不现实的,因为要对车辆进行培训需要数百年的时间,不仅是每条道路,而且还涉及可能影响这些道路安全性能的所有相关变量。


正如我们在特斯拉汽车的“hack 骇客”中看到的那样,即使是广泛的现实世界路测也无法涵盖所谓的“边缘案例”;意外情况,例如人们篡改速度标志。可以在存在的每个路标上对车辆图像识别系统进行培训,但是是否对它被雾遮挡时读取相同路标的能力进行了培训?像许多机器学习技术一样,自动驾驶汽车感知系统也可能会“偏向成功”,因为它们通常在人为的**条件下进行训练,导致它们在面对现实世界的缺陷时会失败。



不可能对自主系统进行道路训练以使其正常运行


这就是为什么开创性的汽车技术可能看起来安全且具有适用性的原因,但事实并非总是如此。当您了解到自动驾驶技术已经超过了无数英里(无论是行驶中还是几乎无人驾驶)时,请记住,这绝不是成功的指标。决定汽车是否安全且具有适用性时,重要的不是它覆盖了多少英里,而是它覆盖了多少“智能英里”以及在这些英里中暴露了多少场景。现在,确定要测试传感器感知,人工智能和更通用的车辆设计所需的场景是我们要实现安全无人乘用车的行业所面临的重大挑战。


从奥迪(Audi)到通用汽车(GM)的**公司都在通过使用虚拟测试驱动器(用于自动软件系统的模拟道路环境)来应对这一挑战,该虚拟测试驱动器可以针对数千种路况变化同时测试汽车的系统。这不仅大大降低了道路测试的成本,而且提高了车辆在道路上滚动后的安全性。从方案测试到3D环境建模的技术使未来的汽车能够在更短的时间内针对范围更广的里程和更广泛的道路危害进行测试,而没有任何现实世界的安全风险。


例如,我们的VTD软件可用于测试高级驾驶员辅助系统(ADAS)和自动驾驶系统,每天可覆盖多达1300万公里,并模拟包括“黑天鹅事件”在内的每种可能的驾驶状况,例如作为整个系统的故障和风暴,以及作为汽车,电子和软件公司的测试程序的一部分,以测试和验证自动驾驶的各个方面。


通过与新加坡MPU技术大学的合作,我们正在帮助新加坡实现成为世界上第一个智能国家的使命,这将包括在公共,私人和服务运输这三个层面上广泛引入自动驾驶汽车。除了要求对其城市景观进行大修之外,还需要复杂的自治系统,该系统应了解车队管理和相对交通优先级等概念,例如应急车辆。


模拟是这些准备工作的关键。在尚不存在的环境(智能城市)中,不可能对自治系统进行公路培训以使其正常且安全地运行。但是,相当漂亮的是,通过仿真设计这个世界并测试其中的系统,然后将产生使该世界成为现实的手段。


Luca Castignani博士是MSC Software的**汽车策略师



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