Ao longo dos últimos anos, um número crescente de pesquisadores e empresas em todo o mundo têm desenvolvido técnicas de direção automatizada. Antes que veículos autônomos possam ser introduzidos em estradas reais, Contudo, sua eficiência e segurança precisarão ser verificadas.

As plataformas de simulação provaram ser particularmente eficazes para treinar e testar ferramentas de direção automatizadas antes de integrá-las em veículos reais. Entre outras coisas, essas plataformas podem ser usadas para facilitar os processos de engenharia de segurança, avaliando o desempenho e as limitações de um modelo em uma variedade de cenários dinâmicos.

Dois pesquisadores do KTH Royal Institute of Technology na Suécia, liderando uma equipe de desenvolvedores de software, desenvolveram recentemente uma plataforma de co-simulação que os engenheiros podem usar para avaliar as decisões de projeto e refinar os requisitos de segurança funcional (FSRs) de ferramentas para direção automatizada. A nova plataforma, apelidado de AD-EYE, foi apresentado em um artigo pré-publicado no arXiv.

"O cerne do problema que o AD-EYE resolve está relacionado à complexidade da direção automatizada e às possibilidades quase infinitas de design, "Naveen Mohan, um dos pesquisadores que realizou o estudo, disse TechXplore.

A complexidade da direção automatizada como uma tarefa computacional se manifesta de várias maneiras. Para arquitetos, por exemplo, envolve descobrir quantos sensores devem ser usados, que tipo de sensores são ideais, e o campo de visão que cada um desses sensores deve ter para um determinado domínio de projeto operacional.

Engenheiros de segurança, por outro lado, precisa determinar quais cenários devem ser considerados dentro deste domínio de design operacional, responder a perguntas como a probabilidade de um animal cruzar a estrada, ou que uma criança vai pular na frente do veículo em um engarrafamento. Finalmente, Os especialistas técnicos precisam identificar os algoritmos de planejamento mais eficazes para cada cenário.

"Nos primeiros estágios de desenvolvimento, quando a tecnologia subjacente não amadureceu o suficiente para quantificar, suposições devem ser feitas para que o trabalho possa ser paralelizado, ou seja, as funções nos exemplos podem fazer progresso, "Mohan disse." Qualquer uma das suposições feitas nos exemplos acima durante o projeto de uma função de direção automatizada pode mudar na presença de falhas e alterações feitas tarde demais no projeto para sistemas automotivos essenciais para a segurança, e pode acabar sendo insustentávelmente caro. "

AD-EYE, a plataforma desenvolvida por Mohan e seu colega Martin Törngren, pode ser usado por arquitetos e engenheiros de segurança. Em um estágio inicial de desenvolvimento, pode ajudar os arquitetos a tomar decisões técnicas viáveis ​​e eficazes, ao mesmo tempo, permite que os engenheiros de segurança criem dados de simulação que podem ser incorporados em suas avaliações de risco.

A maioria das ferramentas atuais para condução automatizada se concentra em um único aspecto da tarefa, às custas de outros. AD-EYE tem uma estrutura modular, portanto, permite que os pesquisadores testem essas ferramentas individualmente e em combinação com outras técnicas.

"Para melhorar o realismo das decisões orientadas por simulação sobre segurança funcional, é importante ter cadeias de ferramentas em vez de ferramentas, onde as ferramentas podem ser conectadas (e desconectadas) de forma modular, "Mohan disse." Flexibilidade foi um princípio fundamental que usamos no design. "

A plataforma de co-simulação desenvolvida por Mohan e Törngren tem várias vantagens importantes sobre outras técnicas de simulação. Mais notavelmente, é extremamente flexível e usa código-fonte aberto, permitindo assim que os arquitetos avaliem diferentes decisões de projeto com base em informações conhecidas.

No AD-EYE, por exemplo, arquitetos podem testar modelos de sensores de diferentes fidelidades e avaliar ferramentas com diferentes dinâmicas de veículos. Além disso, a plataforma pode ser usada para testar o código em diferentes plataformas de computação.

Até aqui, os pesquisadores demonstraram a eficácia e flexibilidade de sua plataforma em vários projetos de alunos, bem como através de colaborações da indústria com empresas de tecnologia renomadas, como Scania, QRTECH e Nvidia. Em seu artigo recente, eles se concentraram especificamente na necessidade de verificação antecipada dos chamados conceitos de segurança funcional (FSCs) na direção automatizada, apresentando sua plataforma como uma solução possível.

"Nossa principal descoberta é que não há bala de prata, o caminho para veículos automatizados seguros é mais longo do que vários protótipos em todo o mundo sugerem, "Mohan disse." Tornou-se claro para nós que há uma necessidade de uma nova metodologia de design (métodos e ferramentas) que sejam capazes de lidar com um novo nível de complexidade para sistemas autônomos inteligentes altamente integrados. Nosso trabalho com a Scania, Contudo, mostrou que um progresso consistente pode ser feito modelando explicitamente em suposições e informações incertas no projeto. "

Como parte de dois projetos financiados pela UE chamados Prystine e AutoDrive, Mohan e Törngren trabalharam em estreita colaboração com a Scania e outras empresas na Europa, investigando soluções que poderiam melhorar a segurança de veículos automatizados. Usando AD-EYE, eles testaram algumas das ferramentas desenvolvidas por essas empresas, avaliar sua viabilidade e tentar identificar oportunidades de desenvolvimento futuro. Os pesquisadores agora continuam suas investigações, usando sua plataforma para conduzir mais avaliações arquitetônicas e funcionais baseadas em segurança.

"Também queremos mover nossos testes para o mundo real, "Törngren, disse TechXplore. "Iniciamos o processo com as autoridades de transporte rodoviário na Suécia e estamos no caminho de nos tornarmos a primeira equipe com licença universitária a participar de testes em estradas públicas na Suécia. Este é nosso próximo passo imediato."

No futuro, Mohan e Törngren planejam continuar colaborando com várias empresas de tecnologia, incluindo Siemens, Nvidia, Scania, Volvo Cars, AVL, e QRTECH. Eles já começaram a realizar novos testes usando AD-EYE, especificamente voltado para determinar qual da enorme quantidade de casos de teste possíveis oferece o maior retorno no menor tempo.

"Finalmente, também estamos interessados ​​em investigar como o comportamento de outros atores, particularmente de natureza maliciosa pode nos afetar. ou seja, a interação de proteção e segurança. "

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