Новый Метод Упрощает Процесс Одобрения Систем Автоматического Вождения

Новый метод, разработанный исследователями Грацского технического университета, может существенно улучшить и упростить процесс одобрения систем автоматического вождения.

Тесты на симуляторе вождения используются по разным причинам, особенно поскольку они могут симулировать любую ситуацию почти сразу. Эти сценарии не зависят от времени и погодных условий, и нет рисков для безопасности транспортного средства, людей или окружающей среды.

Симуляторы вождения также намного дешевле и требуют меньше организации по сравнению с реальными тестами.

Однако существуют некоторые вопросы, связанные с этой практикой, когда речь идет об автоматическом вождении.

Автоматическое Вождение и Симуляторы Вождения

Арно Эйхбергер является руководителем исследовательской области «Автоматическое вождение и системы помощи водителю» в Институте автомобильного инженерного дела Грацского технического университета (TU Graz).

«В области высокоавтоматизированного вождения, однако, исследования на симуляторе вождения часто подвергаются сомнению из-за недостатка реализма», – говорит Эйхбергер. «Кроме того, до недавнего времени не существовало стандартизированных процедур тестирования, которые могли бы быть использованы для проверки сложных задач, таких как взаимодействие между человеком и системой (процедуры передачи управления)».

Первое глобальное регулирование для систем автоматического поддержания полосы (ALKS) было реализовано в начале 2021 года. Согласно Эйхбергеру, закон решает проблему одобрения дорог.

«До сих пор регулирующие органы не знали, как тестировать и одобрять системы автономного вождения», – сказал он. «Производители транспортных средств, в свою очередь, не знали, какие требования системы должны были удовлетворять, чтобы быть одобренными».

Регулирования определили, на основе помощника в пробках, критерии одобрения для высокоавтоматизированных систем со скоростью до 60 км/ч. Как только помощник активируется, он становится ответственным за контроль. Водитель может отпустить руль, но он должен взять управление на себя, если произойдет сбой. Система также должна распознавать, что водитель имеет эту способность.

https://www.youtube.com/watch?v=TOFEYFu0r1k

Новый Метод

Новый метод, разработанный Эйхбергером и его командой из Fraunhofer Austria, AVL и JOANNEUM RESEARCH, был основан на регулировании. Он позволяет безопасно, эффективно и реалистично тестировать готовность к принятию управления в симуляторе вождения. Результаты могут затем быть использованы для сертификации систем ALKS.

Команда должна была выполнить различные процессы, чтобы доказать действительность симуляции вождения с помощью тестового вождения. Необходимо было провести прямое сравнение между симуляцией вождения и реальным вождением, которое должно было совпадать как можно ближе.

Машинное восприятие окружающей среды оказалось сложной задачей в этом отношении.

«Если это должно работать так же, как в реальности, то окружающая среда в симуляции должна соответствовать реальной окружающей среде до сантиметра», – сказал Эйхбергер.

Команда достигла этой точности, используя «Ультра-высокие карты» от JOANNEUM RESEARCH, который является ведущим исследовательским учреждением.

Патрик Лули является руководителем исследовательской лаборатории для высокоавтоматизированного вождения в Институте цифровых технологий.

«Мы используем мобильную систему картографирования для измерения тестовых сред», – сказал Лули. «Наконец, создается бесперебойная 3D-карта с чрезвычайно высоким уровнем детализации из измерительных данных. Кроме объектов транспортной инфраструктуры, таких как дорожные знаки, разметка и ограждения, на этой карте также представлены растительность и здания».

Этот автоматизированный процесс создания ультра-высоких карт намного быстрее и дешевле, чем ручное 3D-моделирование.

Последний шаг – передать высокоразрешающую 3D-среду в симулятор вождения.

Согласно فولкеру Сеттгасту из бизнес-единицы Visual Computing, «Мы готовим данные таким образом, чтобы 3D-окружающая среда могла быть отображена на высокой скорости».

Проверка затем подтверждается через сравнительные заезды на реальной трассе.

«С нашим методом производителям автомобилей можно легко сравнить и проверить определенный выбор на реальной трассе и в симуляторе вождения», – говорит Эйхбергер. «Это означает, что тест может быть в конечном итоге передан с реальной трассы в симулятор вождения».

Команда сейчас работает над созданием виртуальных тестов одобрения в течение следующих нескольких месяцев.