Renault інвестує 25 мільйонів євро в симулятор для автономного автомобіля
Renault оголошує 25 мільйонів євро інвестицій у створення вдосконаленого занурювального симулятора. Він буде використовуватися виробником для вивчення поведінки та реакції водіїв на автономний автомобіль, на додаток до цифрового моделювання та дорожніх випробувань. Пояснення з Олів’є Колмардом, віце-президентом з цифрового моделювання та управління життєвим циклом продуктів у Renault.
Група Renault оголосила 7 вересня інвестиції у розмірі 25 мільйонів євро для розробки нового симулятора водіння. Ця заява відбулася під час Конференції з моделювання водіння 2017, яка проходить у Штутгарті з 6 по 8 вересня. Цей динамічний та захоплюючий тренажер, який називається ROADS (для автономного симулятора водіння для оптимізації Renault), головним чином зумовлений появою автономного автомобіля.
Система буде побудована за допомогою Autonomous Vehicle Simulation, спільного підприємства між Renault (35%) та Oktal, створеним у липні. Він буде встановлений у новій будівлі площею 2000 м2 у самому центрі техноцентра Гуанкур (78). Renault планує відкрити його в 2019 році. Будівництво будівлі коштуватиме 5 мільйонів євро, а сам тренажер представляє інвестицію в 20 мільйонів євро.
Відтворіть максимально реалістичний досвід водіння
ДОРОГИ складатимуться з купола на 360 ° у діаметрі 15 метрів із 3D зображенням надвисокої чіткості та повністю обладнаним салоном автомобіля із системами відстеження очей та голови. Цілі машини зможуть в'їжджати та виходити з тренажера протягом декількох хвилин, якщо це буде потрібно. Все буде встановлено на шестиполю, тобто платформі, що підтримується шістьма поршнями, щоб відтворити більш реалістичні відчуття водіння. Гексапод буде розміщений на рейках близько тридцяти метрів у двох напрямках, які зможуть відтворювати прискорення до 1G та швидкість 9 м/с у поздовжньому та поперечному напрямках.
Водії приїдуть, не бачачи за кадром, щоб максимально реалістично. "Ми хочемо створити пізнавальне навантаження, подібне до реального автомобіля, пояснює Олів'є Колмард, віце-президент з цифрового моделювання та PLM (управління життєвим циклом продукту) в Renault. Водії прибудуть через коридор, а система відтворить гараж. Тоді двері відчиняться, і експеримент може розпочатися. Ми тестуємо поведінку водія, а також його кров'яний тиск, його страх. У нас є психологи, які аналізують його реакції ".
Автономний автомобіль буде протестовано на 99% за допомогою цифрового моделювання
Симулятор в основному буде використовуватися для розробки майбутньої системи автономного водіння Renault. "Кількість систем допомоги водію (ADAS) вибухне з цього часу до 2018 року. Ми перейдемо від 12 до 30 систем на транспортний засіб, це вимагають правила. Це впливає на кількість випробувань: з 85 сьогодні, 290 Це неможливо виконати за допомогою простих фізичних випробувань. І це ще більш радикально для автономного автомобіля. Ми шукаємо надзвичайної надійності з ризиком порядку 0,000000001%. Для досягнення цього ми матимемо проїхати мільярди кілометрів та близько 250 мільйонів корисних кілометрів після оптимізації. 99% цих тестів буде виконано в чистому чисельному моделюванні (за допомогою високопродуктивних обчислювальних систем), а лише 1% - у реальному прокатуванні ", - пояснює Олів'є Колмард.
Виробник інвестує значні кошти у високопродуктивні обчислення, щоб задовольнити ці потреби в моделюванні. "На даний момент у нас є 500 терафлопсів енергії, і ми перевищимо петафлоп протягом 2 років", - продовжує він. Конкретно лише кілька мільйонів кілометрів буде пройдено по коліях.
Відносини водія до автономного автомобіля є основною проблемою
Для порівняння, динамічний симулятор ROADS пробіжить транспортні засоби лише на кілька сотень тисяч кілометрів, але в дуже складних сценаріях з високою доданою вартістю. "Симулятор використовується для перевірки того, що те, що робить машина, є прийнятним для людини, що стиль їзди не страшний (наприклад, злегка коливаючись на дорозі під час руху між двома вантажівками), що це не засмучує (якщо пройдений усіма). ", продовжує Олів'є Колмард.
"Наше моделювання зосереджується, зокрема, на інтерфейсі людина-машина в основі передачі між автомобілем і водієм". Як ви говорите водієві, що йому потрібно відновити контроль? Як переконатися, що він не ігнорує сигнал? "Ми протестували інтерфейси, які спочатку працювали добре, а потім виявили, що з часом шляхом повторення вони мали менший ефект. Нам довелося переосмислити систему. Нам важливо забезпечити ефективність цього інтерфейсу". Зокрема, виробник розглядає можливість впровадження в пасажирському салоні технологій доповненої реальності, щоб краще привернути увагу водія. В даний час це спрацьовує за хвилину до виходу з зони автономності, щоб дати водієві час на підготовку.
Імітуйте для дизайну, а не лише для тестування
На додаток до цих найсучасніших специфікацій, ROADS відрізняється від динамічних симуляторів, розроблених до цього часу використанням, яке Renault планує використовувати з них. "Інші виробники, такі як Daimler, симулятор якого датується 2010 роком, або Nissan, який впровадить свій власний продукт до кінця року, використовують його в основному для тестування. З ROADS ми зробимо більше. Дизайн". Renault продовжує тенденцію, яка розпочалася з попереднього динамічного симулятора Ultimate, запущеного в 2005 році. Він особливо допоміг розробити системи ADAS.
"Ми будемо втручатися якомога раніше в життєвий цикл, щоб бути максимально спритними в дизайні. Ми можемо модифікувати модель і негайно повторно протестувати її, не будуючи прототипу. Це економить час. Величезний і це також дозволяє нам вивчити набагато більше понять ". Renault вже пройшов важливий етап при створенні Alpine A110, який робився повністю в цифровій формі (з використанням систем віртуальної реальності групи), без будь-якого фізичного прототипу.
Від системи допомоги водієві до автономного автомобіля
Тригером для Renault при його виборі інвестувати в імітацію стала необхідність підтримувати 5-зірковий рейтинг екстреного гальмування у разі виявлення пішоходів за допомогою EuroNCAP, європейської програми оцінки нових автомобілів. "Вам потрібно було проїхати мільйон кілометрів, щоб перевірити його, забезпечуючи при цьому несвоєчасне гальмування, виявляє Олів'є Колмард. Неможливо повторити цю відстань на дорозі з кожною модифікацією системи. Ми повторили симуляцію 12 разів для нової Сеніч, або 12 мільйонів пройдених кілометрів ".
Автономний автомобіль повинен надавати час користувачеві
Термін "автономний автомобіль" вживається знову і знову в останні роки і для позначення транспортних засобів, що мають дуже різну потужність. Renault хоче бути прагматичним. Виробник не зацікавлений у системі, яка вимагала б від водія постійно бути уважним і готовим взяти під контроль будь-який час. "У нього немає інтересу. Клієнт переживає стрес і повинен зосереджуватися на дорозі, не маючи задоволення від їзди. Для нас справжнє значення - повернення часу користувачеві, а не йому. Попросіть ще більше уваги". На практиці це означає 100% автономну їзду на певних конкретних ділянках дороги, таких як ділянки автомагістралі або певні чітко визначені маршрути в міських районах. "Коли ви приїдете в зону, керовану системою, машина скаже вам, що ми готові взяти під контроль". Renault сподівається випустити на ринок свої перші автономні моделі до 2022 або 2023 року.
Зв'язок - важливий компонент автономного автомобіля
Для Renault поява цих автономних автомобілів обов'язково потребуватиме оновлення інфраструктури. "Для нас транспортний засіб майбутнього буде електричним, автономним і підключеним. Без підключення автономія неможлива", - заявляє Олів'є Колмард. Звичайно, машина все одно зможе їздити, навіть без зв’язку, але цих випадків потрібно якомога менше. Типовий приклад: машина приїжджає за платним збору, вона повинна знати, які термінали відкриті та закриті. Це неможливо зробити в останній момент, лише за допомогою камери. Те саме, що стосується ДТП, потрібно буде заздалегідь попередити транспортні засоби.
"Це міська проблема, і переваги численні, продовжує Олів'є Колмард. Ми вжили заходів: від 10 до 20% автономних автомобілів значно зменшують рівень аварій і навіть заторів, оскільки вони їздять з більшою плинністю. Ми співпрацюємо з гравцями в цьому секторі, а також з іншими виробниками, такими як Daimler або Ford. Автомобільне співтовариство має узгодити стандарти ".
Моделювання, засноване на трьох моделях
Моделювання в Renault базується на трьох моделях: ситуативна модель (сценарій руху), модель транспортного засобу та модель людини. Людська модель має на меті гарантувати комфорт та впевненість водія. "Нам потрібна абсолютно точна модель транспортного засобу, загальний цифровий близнюк. Це походить безпосередньо від інженерії. Але ми повинні перевірити її, протестувати, детально відрегулювати. Для цього нам потрібні сценарії. Ми працюємо над нею. Десятки тисяч випадків використання, і ми генеруємо від 5 до 10 мільйонів сценаріїв, включаючи крихітні варіації для вивчення реакції системи автономного водіння. Ми варіюємо погоду, рух, час реакції кожного автомобіля ".
Сценарії, використані в результаті моделювання, базуються на цілком реальних ситуаціях. "Ми розраховуємо на фізичні пробіги, щоб визначити випадки використання, крім тих, що накладаються на нас регламентами. Наші водії матимуть кнопку для позначення проблемних ситуацій, щоб ми могли їх повторно вводити пізніше. Таким чином, ми створимо столицю які ми будемо застосовувати варіації, використовуючи методи машинного навчання ". Перевага моделювання в HPC полягає також у тому, що він надає Renault короткі шлейфи для модифікації своїх систем, змушення їх проїхати мільйон кілометрів та перевірки того, що проблема вирішена або інша не з'явилася.
Імітуйте, щоб переконати регуляторів. і суди
Іншим важливим елементом є здатність відтворювати аварії, якщо вони коли-небудь трапляються. "Симулятор буде використаний для демонстрації можливостей наших автомобілів контролюючим органам, щоб переконати їх у перевагах цих технологій. Наприклад, на те, що у випадку серйозної аварії система може врятувати життя. Сценарії, які ми можемо демонструвати на трасі з справжніми пілотами ". Подібним чином сценарії ризику, особливо на високій швидкості, можуть бути перевірені на тренажері перед тим, як довірити їх пілотам.
Також враховується юридичний аспект. "Ми вже думаємо про можливі судові процеси в перших аваріях. Нам доведеться переграти сцену, щоб довести, що система не під питанням. Ми зможемо визначити, чи міг уникнути найкращий водій у світі в аварії він був за кермом, або якщо це була неможлива ситуація ". Для цього транспортні засоби будуть постійно реєструвати великі обсяги даних про свій стан та навколишнє середовище. "Таким же чином ми заздалегідь переглядаємо ситуації, які створювали проблеми для наших пілотів під час фізичних випробувань".
Без коду, з низьким кодом. Які переваги та недоліки цих рішень для розвитку […]