Logiciel de simulation de véhicule :comment tester le radar et le lidar dans la neige

Une voiture autonome contient une multitude de capteurs, notamment des détecteurs de voies, de panneaux de signalisation et d'espace libre. Les composants du système avancé d'assistance à la conduite, ou ADAS, doivent être évalués dans diverses conditions avant de prendre officiellement la route.

Un moyen sûr de faire un essai routier :recréer le monde en simulation. Vous pouvez faire un tour depuis votre bureau, déclare Warren Ahner, PDG de RightHook, fournisseur de logiciels de simulation basé à San Jose, en Californie.

"Personne ne meurt dans le métaverse, du moins pas encore", a déclaré Ahner à un public ce mois-ci dans un Tech Briefs -présentation dirigée intitulée Dernières améliorations pour les tests et la simulation de capteurs ADAS. "Cela facilite vraiment l'exploration de ces cas extrêmes que vous pourriez financer et impossibles à localiser dans le monde réel."

Des entreprises comme RightHook, fournisseur de logiciels de simulation basé à San Jose, en Californie, construisent leurs environnements virtuels sur la base de phénomènes physiques bien compris, ainsi que sur l'aide d'entreprises de numérisation et de cartographie qui créent des répliques numériques du monde réel.

Mais certains éléments naturels sont difficiles à recréer. Que faire si vous conduisez par mauvais temps, par exemple ?

Lors de la présentation en direct, un lecteur a posé la question suivante à Ahner :

"Pour les logiciels de simulation de véhicules, comment compensez-vous l'interaction des tempêtes de pluie ou de neige sur les capteurs lidar ?

Warren Ahner :Les précipitations telles que la pluie et la neige peuvent certainement réduire les performances d'un capteur lidar. Ils sont particulièrement affectés en raison de la divergence du faisceau et de la courte durée des impulsions. Le bruit de détection de neige est vraiment concentré près de ce capteur et se manifeste dans ce genre de gros amas.

Ce que nous voyons, c'est que le bruit des amas de neige introduit vraiment une fausse détection, ainsi qu'obscurcit des obstacles importants, conduisant à des situations de faux négatifs vraiment, vraiment critiques, et vous y entrez vraiment une fois que vous commencez à approcher de cette accumulation de neige de 3/4 " une heure.

Si vous êtes en dessous de ce [taux], le bruit est là, mais il ne devient pas un territoire critique de faux négatifs, donc avant tout, c'est l'un des domaines dans lesquels nous commençons à utiliser des données empiriques.

Nous pourrions faire une simulation de particules photoniques individuelles, mais vous parlez d'une énorme, énorme situation de calcul qui vous amènerait probablement à une simulation de 30 secondes qui prendrait probablement quelques heures à calculer. Nous appliquons un modèle de données empiriques par-dessus. Nous appliquons les données que nous avons collectées, ou que certains de nos partenaires de recherche universitaires et gouvernementaux ont collectées, "au-dessus" de notre modèle de capteur, de sorte que vous spécifiez, par exemple, le taux de neige et quelques autres caractéristiques de cela situation météorologique, et nous l'intégrerions dans un modèle de bruit en plus des données d'origine.

Cela dit, hier, Cruise a effectué son tout premier trajet en taxi autonome sans opérateur de sécurité . Ils opèrent à San Francisco, qui ne voit jamais la neige, et ils ne conduisent pas leurs véhicules sous la pluie. Nous travaillons toujours à travers cela avec nos clients et partenaires pour construire une solution de mieux en mieux. À l'heure actuelle, ce n'est pas vraiment le problème que nous devons nous concentrer trop sur la résolution, car personne n'est encore là.