À l'intérieur des véhicules autonomes de demain :de la preuve de concept à la réalité

L'industrie automobile a parcouru un long chemin. Et la technologie pour construire des voitures autonomes et des véhicules autonomes n'est plus de la science-fiction. J'admets qu'il est certainement tentant de penser au monde de demain comme étant plein de véhicules de l'ère spatiale, tous parcourant gracieusement le globe avec une précision soigneusement orchestrée. La seule chose que j'espère ne pas arriver, c'est que les gens à l'avenir seront tous obligés de porter la même combinaison argentée brillante, comme dans les films. Qui a eu cette idée ?

La réalité est bien sûr beaucoup plus diversifiée. Et cela s'applique certainement aux environnements technologiques derrière les véhicules autonomes de demain - en particulier au stade de la preuve de concept. En plus d'un environnement de développement unique et exigeant, vous serez entouré d'une variété kaléidoscopique d'applications sur site et cloud personnalisées, qui doivent toutes pouvoir communiquer entre elles de manière transparente. C'est vraiment un projet qui nécessite un système Internet des objets industriel (IIoT) hautement autonome pour donner vie au concept. Et s'assurer que tout fonctionne comme un seul et de manière fiable, c'est là que RTI peut vous aider à faire passer votre projet à la vitesse supérieure.

Messieurs, démarrez vos moteurs

Comme je l'ai mentionné dans les blogs précédents, je suis ici chez RTI depuis près de quatre ans. Et au cours de cette période, nous avons assisté à une augmentation importante du nombre de fabricants qui se lancent la tête la première dans le processus de construction de véhicules autonomes. Mon rôle est de travailler avec nos équipes commerciales, nos partenaires et nos clients stratégiques pour aider tout le monde à réussir, car c'est un domaine où RTI a beaucoup à offrir.

Mais quel est le bon moment pour nous demander de l'aide ? Au fur et à mesure que vous avancez dans votre phase de preuve de concept, vous devrez négocier des barrages routiers occasionnels en cours de route. Tout d'abord, un système pour véhicules autonomes doit être capable de faire trois choses principales :détecter l'environnement, traiter les données sur cet environnement, puis agir sur ces informations au sein de l'environnement. Et c'est essentiellement un cycle ou une boucle qui se répète encore et encore. Mais la quantité de données générées - et la vitesse à laquelle elles doivent être traitées - peuvent rapidement devenir écrasantes.

Défis communs du côté des systèmes des véhicules autonomes

Pour le décomposer un peu, lorsque nous examinons une voiture autonome, elle doit être dotée d'un ensemble de capteurs qui examine l'environnement, et qui peut aller de la simple technologie de niveau d'assistance à la conduite à des véhicules plus complexes, hautement ou entièrement autonomes. Cela dictera le niveau de fidélité et la quantité de données que vous allez collecter à partir des capteurs LIDAR, des capteurs radar, des actionneurs et d'autres points d'entrée. Et nous appelons cela la fusion de capteurs, ou fusion de données, car cela ne fonctionne vraiment que lorsque tous ces composants peuvent partager des données les uns avec les autres et se mettre d'accord sur l'exactitude des conclusions.

Et puis il y a la partie réflexion, où le système doit utiliser l'IA pour résoudre des problèmes, tels que :« D'accord, que dois-je faire avec ces informations ? Est-ce que je vais tourner à gauche ? Est-ce que je vais aller tout droit ? Est-ce que je va tourner à droite ? Que se passe-t-il dans l'environnement ?" Analyser les différents facteurs transitoires comme les personnes, les vélos ou les voitures, puis prendre des décisions et planifier. Et bien sûr, la voiture va alors entreprendre une action physique qui à son tour modifie cet environnement, de sorte que le cycle recommence.

Le défi réside donc vraiment dans la connectivité de haut niveau :votre système n'est aussi bon que la vitesse et la qualité avec lesquelles vous pouvez capturer et traiter les données. Et puis, lorsque vous ajoutez des éléments tels que la connexion au cloud et la connexion à d'autres systèmes, vous disposez désormais également de connexions externes, qui font également partie de votre solution de connectivité. Donc, c'est vraiment un système distribué très complexe avec de nombreux composants, le tout dans un package très serré. Mais qu'est-ce qui lie tout cela ? Il doit être construit sur un cadre IIoT flexible et extrêmement évolutif afin que vous puissiez suivre le rythme de vos concurrents, des normes de l'industrie et d'une foule d'autres variables.

Où RTI entre en jeu :Connext DDS et le concept de bus de données en couches

L'évolutivité massive est la prémisse de base de tout système hautement autonome. Et ce truisme s'applique particulièrement dans le monde des voitures autonomes, car même les meilleures équipes de développeurs peuvent être aveuglées par le saut de complexité de la construction d'un système qui fonctionne dans des conditions de test contrôlées, par rapport à un système qui est vraiment prêt à être utilisé. marché. Sortir sur le marché et fonctionner avec tout l'examen minutieux de la presse et les nouveaux cas de test que le grand public exigera généralement ajoute une toute nouvelle couche d'exigences critiques sur le système que personne n'a pris en compte jusqu'à présent.

Ce que je dis toujours aux gens, c'est que lorsque vous arrivez à ce stade - où vous voulez que quelque chose fonctionne de manière fiable et le fasse entrer en production - alors c'est là que nous pouvons vous aider. Parce que RTI peut vous fournir une base très fiable sur laquelle construire votre logiciel. Et nous le faisons depuis de nombreuses années, en travaillant avec des systèmes autonomes pour l'armée bien avant que ce ne soit un mot à la mode dans l'industrie automobile. Il y a peu d'avantages à essayer de tout faire vous-même, surtout lorsque vous pouvez tirer parti de l'expertise de RTI pour relever certains des défis difficiles, tels que l'infrastructure logicielle et la communication.

Notre logiciel Connext DDS est un excellent exemple de cette capacité, car il utilise un bus de données en couches pour gérer les communications. Le bus de données en couches est un concept et un terme développés par l'Industrial Internet Consortium (IIC), dont RTI est membre. Nous avons aidé à rédiger quelques-uns des documents et des spécifications. Et l'une des choses qui sont ressorties de ce travail lors de la collaboration avec d'autres sociétés a été la création du bus de données en couches qui vous permet d'identifier différents plans de contrôle ou d'informations au sein d'un système. En plus du contrôle complet de l'environnement, vous êtes soudainement en mesure de spécifier la qualité de service qui détermine la façon dont les données doivent circuler entre les applications pour différents cas d'utilisation, y compris la fiabilité, la bande passante et la latence.

Ce concept de bus de données en couches nous permet d'utiliser la même norme dans tout l'écosystème. Et nous pouvons définir différentes conditions et différentes règles sur la façon dont ces données sont gérées pour différentes parties du système. Cela nous permet d'avoir un moyen très standardisé de communiquer entre différents systèmes, sans avoir à ajouter de nouveaux protocoles et passerelles ou autres ponts. Dans le cadre de Connext DDS, le databus en couches permet tout naturellement de retrouver ces différentes conditions d'utilisation des données pour les rendre fiables et reproductibles.

En fin de compte, ce que nous voulons, c'est libérer votre équipe de développement pour qu'elle se concentre sur la construction des voitures de demain. Mais en ce qui concerne le cadre de connectivité, pourquoi réinventer la roue ? Consultez cette fiche technique pour en savoir plus sur Connext DDS et son utilisation dans l'industrie automobile.