Comment garantir la sécurité de la technologie de pointe ADAS

Jeff Phillips de National Instruments

Les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) augmentent la sécurité de la voiture en aidant aux tâches de surveillance, d'avertissement, de freinage et de direction. Ces systèmes sont appelés à se développer au cours de la prochaine décennie, en partie grâce aux progrès des technologies de détection et de laser, et aux changements réglementaires.

Comme Jeff Phillips, responsable du marketing automobile, National Instruments écrit, l'UE prescrit que d'ici 2020, les véhicules devront être équipés de systèmes de freinage d'urgence autonomes et de systèmes d'avertissement de collision avant.

Alors que les applications ADAS n'en sont qu'à leurs débuts, leurs fonctionnalités de sécurité pourraient à terme devenir le principal différenciateur des marques automobiles, en particulier lorsqu'il s'agit de créer des véhicules autonomes.

Aujourd'hui, les équipementiers et les marques technologiques se font concurrence dans cet espace largement non réglementé pour conquérir des parts de marché et développer les véhicules les plus sûrs sur la route. Cependant, étant donné que près de 1,3 million de personnes meurent chaque année dans des accidents de la route dans le monde et que le nombre de personnes tuées sur les routes du Royaume-Uni atteint un sommet en cinq ans (1 792), il est essentiel que nous assurons et gérons la sécurité de la technologie ADAS.

Scénario cauchemar

Une conséquence est que les innovations ADAS créent un scénario de cauchemar pour les ingénieurs de test. Toutes ces idées évolutives impliquent de tester des inconnues :réglementation, technologie, architectures inconnues, voire des algorithmes inconnus créés par des réseaux de neurones plutôt que le code ligne par ligne que les ingénieurs logiciels développent.

De plus, le fardeau de la sécurité incombe aux nouvelles technologies. Chaque accident d'une voiture autonome apporte plus d'examen et de doute sur la technologie - malgré le fait qu'il n'y a eu qu'un petit nombre d'accidents de conduite autonome documentés. Comme pour toute nouvelle technologie, les consommateurs auront besoin d'être rassurés quant à la sécurité de la technologie avant de mettre des vies en danger.

Et c'est l'inconnu ultime pour les ingénieurs de test. Combien de tests seront nécessaires pour prouver que ces systèmes sont sûrs - à la fois pour les normes gouvernementales et légales - et pour répondre aux normes de confiance des consommateurs ?

Le nombre de kilomètres nécessaires pour prouver que les performances d'un véhicule autonome atteignent ou dépassent les performances d'un conducteur humain selon l'analyse statistique de Rand corporation par rapport aux kilomètres parcourus réels en janvier 2018. De toute évidence, de nouvelles stratégies de test devront être développées pour atteindre ces chiffres presque impossibles dans un délai raisonnable.

L'histoire de l'apprentissage automatique

On pense généralement que la seule façon dont les véhicules autonomes peuvent devenir une réalité est d'appliquer l'apprentissage automatique. Les scénarios possibles qu'un véhicule pourrait rencontrer sont essentiellement infinis et il est impossible de coder en dur les algorithmes pour tous les négocier avec succès. Au lieu de cela, des ensembles de données massifs sont enregistrés sur la façon dont les humains réagissent aux scénarios de conduite, qui sont ensuite introduits dans les réseaux de neurones.

Bien que les ingénieurs de conception puissent aborder plus raisonnablement le problème de la conception d'algorithmes, cela rend le travail de l'ingénieur de test difficile. Les algorithmes sont essentiellement devenus une boîte noire. Des tests plus approfondis sont nécessaires car vous n'avez pas une compréhension fondamentale du code qui peut être utilisé pour générer des scénarios de test. Au contraire, vous devez tester presque tous les scénarios imaginables pour vous assurer que les algorithmes fonctionnent correctement.

Une nouvelle feuille de route

La technologie évolue et devient de plus en plus compétitive en termes de coûts. En tant que tels, les ingénieurs de conception mettent à jour leurs systèmes ADAS pour inclure des types de capteurs nouveaux et différents, et parfois même des architectures de système en évolution. Cependant, il existe des écoles de pensée concurrentes sur les architectures de traitement centralisées et distribuées. Le cloud computing ajoutera à la complexité, car la technologie radio 5G aide à prendre en charge les besoins en bande passante nécessaires aux flux de données massifs créés à partir des systèmes de capteurs.

À l'heure actuelle, les ingénieurs de test ont besoin de flexibilité. On ne sait pas encore quels types ou combien de capteurs les plates-formes de véhicules auront même un an ou deux dans le futur. De plus, la plupart des organisations de test n'ont pas le budget ou le temps pour mettre en place de nouveaux systèmes de test chaque année pour répondre à ces besoins. Au contraire, ils ont besoin de systèmes de test adaptables qui peuvent ajouter plus de caméras ou de capteurs radar et inclure LiDAR et d'autres nouveaux types de capteurs.

Construire pour le changement

Au fur et à mesure que les capacités autonomes des véhicules se développeront, la réglementation gouvernementale devra être prête à garantir la sécurité des consommateurs et à renforcer la confiance des consommateurs. Nous le voyons émerger avec les normes de sécurité fonctionnelle ISO 26262 et les normes de test d'assurance EURO-NCAP. Pendant ce temps, l'Allemagne a récemment publié une norme éthique relative aux véhicules autonomes qui régit les décisions concernant les voitures autonomes.

Alors que les tests standard contribueront à garantir la sécurité de la technologie de pointe ADAS, les organisations ajouteront toujours leur propre approche pour se différencier sur ce marché en croissance rapide. Et comme la réglementation continue de rattraper son retard, une infrastructure de test ouverte et adaptable donnera aux ingénieurs de test la flexibilité nécessaire pour gérer l'évolution des normes internes et externes.

L'auteur de ce blog est Jeff Phillips, responsable du marketing automobile, National Instruments