實現自動駕駛路測模擬 「數位孿生」跨足汽車應用

作者 : 顧正書,EE Times China

汽車連網和自動駕駛很快就會成為生活的一部分,軟體模擬在交通規劃、車輛設計和工程中的作用從未像現在這樣重要。在這一有如此多未知數的新興領域,基於數位孿生技術的模擬非常適合道路行駛測試。

數位孿生(Digital twin)是指在數位化平台上類比物理實體、流程或者系統,類似實體系統在數位化平台上的雙胞胎。借助於數位孿生,可以在數位化平台上瞭解物理實體的狀態,甚至可以對物理實體內部預定義的介面元件進行控制。

數位孿生是一個物聯網(IoT)範疇的概念,透過整合物理回饋資料,並輔以人工智慧、機器學習和軟體分析,在數位化平台內創建一個數位化模擬。這個模擬會根據回饋,隨著物理實體的變化而自動做出相應的變化。理想狀態下,數位孿生可以根據多重的回饋來源資料進行自我學習,從而幾乎即時地在數位世界裡呈現出物理實體的真實狀況。數位孿生的回饋源主要依賴於各種感測器,如壓力、角度、速度、攝影機、雷達和慣性感測器等。數位孿生的自我學習(或稱機器學習)除了可以依賴於感測器的回饋資訊,也可以透過歷史資料(或者是整合網路的資料)自我學習。

數位孿生可以應用在各種產業,比如航太、工業自動化、能源和汽車等領域,用以對核心設備、流程的使用進行最佳化,並簡化維護工作。

數位孿生正在改變汽車駕駛

目前,汽車設計師透過結合基於軟體的數位能力來擴展現有的物理特性。汽車產業運用數位孿生技術的一個具體示例是,汽車工程師將數位孿生技術與其分析工具結合使用,以分析特定汽車的駕駛方式。這樣,他們可以建議在汽車中加入新功能,以減少道路上的車禍,而以前不可能在如此短的時間內實現。

 

 

另一個例子是數位孿生在連網車輛上基於車輛到雲端的先進駕駛輔助系統(ADAS)應用。在這種系統中,雲端伺服器根據接收到的資料創建一個數位世界,用建議的模型對其進行處理,然後將其發送回現實世界中的連網車輛。即使所有運算都在數位世界(雲端)中進行,駕駛也可以從這種數位孿生模式中受益並改善他們的駕駛體驗。

如何向車輛駕駛正確地展示視覺化數位孿生資訊仍然是一個懸而未決的問題。在數位世界中運算處理的指導和命令需要透過人機介面展示給現實世界中的駕駛,從而作為ADAS的一項功能來輔助他們的駕駛操作決策。一種新穎的解決方案是將來自車載攝影機的影像資料(RGB和深度)與來自數位孿生的雲端資料融合,並將數位孿生資訊覆蓋在駕駛視野中的現有物體之上。這些數位孿生資訊可能包括周圍車輛或其他方向交叉車輛的狀態、周圍車輛駕駛的狀態或對周圍車輛未來行為的預測。數位孿生的人機介面可以設計在車輛的外部螢幕上,也可以透過擴增實境(AR)技術與抬頭顯示器(HUD)一起實現。

數位孿生實現ADAS/自動駕駛路測模擬

汽車連網和自動駕駛很快就會成為我們生活的一部分,軟體模擬在交通規劃、車輛設計和工程中的作用從未像現在這樣重要。在這一有如此多未知數的新興領域,基於數位孿生技術的模擬非常適合道路行駛測試:它提供了一個安全、無風險的環境,且具有足夠的可擴展性和靈活性,可以應對不斷變化的參數和眾多變數,而且還具有快速分析多個場景的能力。

最新的交通出行建模軟體創建了現實世界的數位孿生,描繪了一個完美的虛擬景象,讓汽車製造商和交通管理機構安全地探索自動駕駛和連網汽車技術的極限,以實現更安全的現實世界部署。

汽車要實現自動駕駛應用需要廣泛的測試和驗證。大多數測試都是在可擴展的模擬工具中進行,而大部分核對總和驗證仍在物理世界中完成。因此,在評估和提高測試工作的整體效率時,這些測試模式之間的相關性仍然是一個重要的考慮因素。

我們知道,實際道路上的物理測試不但耗時且成本高昂。為了降低成本,開發人員和測試工程師面臨兩個關鍵選擇:盡可能多地進行虛擬測試,並確保產生有意義的測試結果和測試資料集。當虛擬測試與物理測試環境結合時,模擬在這兩項工作中都是非常有用的工具。

在將硬體和軟體部署到物理環境之前,數位孿生環境中的虛擬測試可以有效地識別致命性錯誤,這不但減少了耗費在道路上的故障排除操作,而且減少人為參與,甚至避免人類駕駛的傷亡。例如,位於美國德州奧斯丁的新創公司monoDrive開發出一種稱為Ultra High Fidelity Simulator超高保真模擬器,可以在沒有人類駕駛的情況下測試自動駕駛的功能。這種超高保真模擬器可以讓汽車製造商在虛擬世界中操縱汽車行駛,完成數百萬英里的道路測試。

monoDrive聯合創始人暨CEO Celite Milbrandt認為,這種模擬器的強大之處在於減少了人類駕駛對新感知和控制軟體的需求。人類司機不僅成本昂貴,而且還容易出現人為錯誤。此外,這種模擬器的另一個好處是它為深度學習演算法的資料引入了結構,這是自動駕駛車人工智慧的基礎。

monoDrive的模擬軟體可提供高保真感測器模型、逼真的駕駛場景和多樣化的環境。它具有四種測試模式:

1.閉迴路:根據感測器和車輛回饋主動控制系統;

2.重播:在沒有任何回饋的情況下執行具有受控車輛位置的固定序列;

3.硬體迴路(HIL):使使用者能夠連接硬體以進行感測和控制,並將它們整合到閉環或重播模式的各個部分中;

4.固定步長閉迴路:使使用者能夠控制模擬步驟之間的時間增量,而不管掛鐘時間。

此外,monoDrive Real-to-Virtual硬體和軟體端到端方案可以從相機、LiDAR和GNSS系統收集真實世界的資料,以創建可在虛幻引擎和monoDrive場景編輯器中使用的高保真資產和地圖資訊。而該公司新推出的monoDrive攝影機模擬器直接注入硬體和軟體提供端到端解決方案,可將準確影像發送到ECU以執行關鍵感知任務,例如分割、物體檢測、車道檢測和前方物體檢測(用於汽車遠光燈)等。

 

monoDrive即時軟體迴路(SIL)。

(來源:monoDrive)

 

monoDrive即時硬體迴路。

(來源:monoDrive)

 

NI收購monoDrive

認識到ADAS/自動駕駛對測試和驗證的強勁需求,以及monoDrive虛擬模擬技術的價值,NI於5月宣佈收購monoDrive。NI將利用monoDrive在訊號處理和高階模擬領域的專長,透過模擬眾多感測器和數千種即時場景的高保真駕駛環境的能力,協助客戶加速ADAS的交付。monoDrive結合NI軟體連接的系統,將協助其汽車客戶實現簡化模擬、基於實驗室的測試環境和物理測試環境之間的轉換,最終幫助汽車製造商和零件供應商們加速邁向自動駕駛車時代。

為了​在​較​短​的​時間​和​有限​的​預算​內​實現​ADAS​的​可靠性​和​安全​性,​工程​師​正​嘗試​更多​地​透過​模擬​和​實驗​室​測試,​測試​更多​的​場景​和​應用。​NI和​monoDrive提供​了​一個​統一​的​工具​鏈,​可與​各種​環境​模擬​工具,​以及​記錄​和​回​放​系統​互​操作,​並​提供​​豐富​的​I/​O​來​整合​各種​ADAS​感測器,​從而​簡化​​ADAS​硬體​迴路和​感測器​融合​測試​系統​的​開發,​進而​可以將​硬體​I/​O​與IPG CarMaker、​ANSYS VRXPERIENCE、​Vires VTD、​Siemens​的​Simcenter Prescan​或​monoDrive​等​環境​模擬​工具​整合;利用​多個​I/​O​和​汽車​總​線​訊號​連接​ADAS​控制器,​嚴格​控制​定​時​和​資料​同步;確保​系統​的​靈活​性,​從而​在​系統​不斷​整合​更多​的​攝影機、​雷達、​光達(LiDAR)和​其他​類型​的​ADAS​感測器​的​情況​下,​滿足​未來​的​I/​O​和​測試​要求;將​位元流​故障、​影格延遲​和​可​重複​物件​模擬​注入​測試​雷達​感測器,​從而​擴大​測試​覆蓋​範圍​並​提高​可靠性。

ADAS/自動駕駛對虛擬模擬的路測需求催生了基於數位孿生理念和技術的模擬軟體市場,除了被NI收購的monoDrive​外,採用國防和航空模擬技術的Dactle,以及採用遊戲渲染技術的Epic Games也是這一新興市場的有力競爭者。

本文原登於EE Times China網站

 

 

 

 

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