立足工程深耕ADAS系统感知、预测与规划能力

作者:Gilles Gallee,法国La Farlede Ansys自动驾驶汽车业务开发人员

Advanced driver assistance systems (ADAS) — 前方碰撞警报(FCW)、自动紧急制动(AEB)、车道偏离警报(LDW)、车道保持辅助(LKA)以及盲点监控(BSW)系统等高级驾驶辅助系统(ADAS)预计能够将载客车辆的碰撞减少超过三分之一。1根据美国汽车协会基金会(AAA Foundation)交通安全报告2,这些碰撞减少能够将载客车辆碰撞的受伤率降低37%,死亡率降低29%。为了充分发挥ADAS的潜在优势,甚至提高完全自动驾驶相关的安全性与便捷性,仿真必不可少,它能够确保车辆感知周围世界,预测即将发生的事情并作出相应规划。

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Advanced driver assistance systems (ADAS)

目前的ADAS水平与L5级全自动驾驶汽车之间尚有许多实际性和概念性差距,仿真是实现目标的关键。

兰德公司(Rand Corp.)经常引用的一份报告称,自动驾驶汽车必须行驶数亿英里甚至数千亿英里的路程,才能证明其安全性及可靠性。例如,依据兰德公司3的说法,为了证明自动驾驶汽车比驾驶人员发生的撞车事故更少,需要100辆自动驾驶汽车以每小时25英里的速度不间歇地行驶1.25亿英里,这相当于行驶六年。为了提供致命碰撞事故的相同证据,同样的车队必须行驶88亿英里,而这大约需要400年的时间。

当前,大多数ADAS功能处于L1级到L2级之间。即使达到L3级自动化,即车辆在满足某些操作条件时能够完全控制,也是颇具挑战性的技术飞跃。这需要将物理测试与仿真结合起来,包括硬件在环、软件在环和人员在环。自动驾驶汽车技术栈的各个方面都至关重要,需要掌握不同技能和知识的人员参与其中。

自动化等级

levels autonomy

国际自动机工程师学会(SAE International),美国汽车工程师协会(Society of Automotive Engineers)于2014年率先发布了J3016自动化分级指南。它们自此被美国交通部及联合国采纳

利用传感器和AI解决感知与规划问题

传感器是ADAS的眼睛和耳朵。如同我们自身的感觉一样,天气和复杂的驾驶条件会使它们感到迷茫而不知所措。在汽车行业,供应商需要研发功能更高级的传感器和传感系统,使它们不仅能在天气晴朗、交通顺畅时表现优异,在暴雪天气、繁忙的城市街道和大量“边缘场景”下亦是如此。边缘场景包括那些通常不会发生,但往往会引发事故的特殊场景。比如一只狗正在追逐你前方的车辆、建筑工人改道交通路线、或是山洪爆发使得道路无法通行,这些只是众多边缘场景的一小部分。

由Hologram提供支持的Ansys SCADE Vision能够帮助识别边缘场景,找出AI的不足之处。掌握边缘场景的信息之后,SCADE Vision就能触发更多AI学习活动以及新的测试场景条件。请参见第15页,了解更多关于Ansys SCADE Vision的信息

软件研发人员喜欢从仿真中生成合成数据,从而在不同设计运行范围(ODD)更快地训练AI。“设计运行范围”(ODD)这一术语用于描述具有特定环境、地理、时段、交通和/或道路特征的驾驶条件子集。定义并识别ODD是研发人员面临的挑战,因为它们会影响测试、合规以及现实世界的L3级自动驾驶。对于特定条件下代替人类驾驶员的汽车而言,传感器必须感知这些条件,软件必须解析这些洞察,才能确定是否满足ODD要求,而仿真有助于研发人员探索这些ODD边缘情形。

整车制造商(OEM)依赖其供应商提供传感器组合。然而,OEM对他们生产的汽车的安全性负最终责任,因此他们希望确保其供应商都能全面审查这些技术的可靠性。供应商在组件和封装级别使用仿真更深入地了解各种传感技术的优势与劣势,例如用于激光雷达和摄像头的Ansys SPEOS,以及用于雷达的Ansys HFSS(参见第20页24页)。其目标是改进单个传感器技术,并确保不同技术能够一起使用,帮助创建出健状的传感器阵列,以处理任何可能出现的边缘场景。

由SCANeR支持的Ansys VRXPERIENCE Driving SimulatorADAS研发周期的基础。它向ADAS研发团队提供了重建驾驶场景的功能,并支持针对各种目标和性能需求进行测试。通过从高精地图和资料库再造生成道路、交通场景、天气条件、车辆动态等,ADAS研发团队能够验证传感器和AI模块、传感器系统和车辆模型以及人机交互(HMI)。

仿真ADAS功能

ADAS功能由软件研发驱动。定制车辆模型能够通过FMI、C/C++、Ansys Twin Builder或MathWorks Simulink等连接至Ansys VRXPERIENCE。工程师可以将车辆置于特定条件的环境中,例如在高速公路上以特定速度到达交通堵塞处,并根据他们想要开展的场景和验证快速调整环境。以此为基础,他们能够仿真不同级别和类型传感器下的场景,从而评估传感器感知、传感器融合以及系统操作。

VRXPERIENCE能够加速边缘场景探索及传感器仿真。例如,汽车头灯研发。由于夜间存在许多容易漏检的边缘场景,因此Ansys VRXPERIENCE拥有特定的模块来仿真灯光的物理特性。智能照明能够自动开启远光灯打开和关闭,或是自动调节以最大限度减少眩光,这似乎非常简单便捷,但照明是ADAS的重要组成部分,因为汽车的摄像头传感器会对其有所反应。例如,识别路标、车道和来车的摄像头对前灯设计变化很敏感。VRXPERIENCE允许对修改后的传感器输入(如照明变化)进行重复性处理,从而减少了研发时间和成本。

自动预防

automated prevention

美国汽车协会的研究评估了流行的高级驾驶辅助技术在帮助减少或避免碰撞方面的潜力。这项研究使用了美国数据,结果显示,如果在所有汽车上都安装了ADAS技术,每年可能会避免超过270万例碰撞事件、110万人受伤以及近9500人死亡

另一个例子是紧急制动功能,该功能是ADAS系统的一部分。为了研发此功能,首先将其描述为模型,这一步通常在MathWorks Simulink或Ansys SCADE Suite中进行。通过测试来满足目标要求,然后设计成更加详细的模型,随后可以在软件在环和硬件在环的场景下测试紧急制动功能的代码。

advanced driver assistance systems

由SCANeR支持的Ansys VRXPERIENCE Driving Simulator是ADAS的基础,也是整个ADAS研发周期中的连续体

借助由SCANeR支持的Ansys VRXPERIENCE Driving Simulator,客户可以通过无缝的流程进行模型测试,将模型与SCANeR连接,并在随后的软件和硬件联合测试中,使用相同的车辆测试环境仿真不同的ODD边缘场景。简化的工作流程能够节省时间,并使来自不同学科、遍布世界各地的团队和专家之间更加轻松地展开合作。

为人员在环做规划

除了预测其他汽车驾驶员、自行车运动员和行人的行动之外,ADAS还需要考虑人们在车内的行为。根据爱荷华大学的研究4,人类行为会根据ADAS功能而改变。在使用盲点检测或倒车侧向来车警报系统的受访驾驶员中,大约25%的驾驶员声称完全依赖系统,对无需视觉检查或是四处张望来车和行人感觉十分满意。在使用前方碰撞警报和车道偏离警报系统的车主中,同样有大约25%的车主认为,驾驶时能够做其他事情感觉很满意。5

ADAS技术的早期采用者证明,误报或烦人的警报声可能导致他们忽略或禁用安全功能。随着ADAS在安全方面的重要性越来越突出,人机交互也变得愈发重要。在这方面,通过规划安全功能会如何被使用或误用,仿真可以再次为汽车制造商和供应商实现ADAS提供帮助。

由SCANeR支持的Ansys VRXPERIENCE Driving Simulator能与驾驶硬件模拟器接口集成,通过虚拟现实打造沉浸式驾驶体验。Ansys VRXPERIENCE HMI模块能够通过可视化仿真、眼睛和手指跟踪以及触觉反馈,来测试和验证整个座舱设计的人机交互界面,包括虚拟显示器和做动器。借助于良好的手指跟踪系统,虚拟测试驾驶员可以直接与从触摸屏到开关的各种虚拟界面交互。当系统记录驾驶员的行为并显示驾驶和娱乐信息时,它能识别并解析驾驶员的动作,并自动触发相应的人机交互响应。

ansys vrxperience driving simulator

由SCANeR驱动的Ansys VRXPERIENCE Driving Simulator能自动创建大规模仿真的场景变化

高级驾驶辅助系统预计能够避免超过三分之一的客车碰撞。这种碰撞减少能够将客车相撞时的受伤率降低37%,死亡率降低29%。

ADAS 研发人员能够轻松对显示信息的相关性进行实时评估,从而实现更安全的驾驶。Ansys VRXPERIENCE可以减少设计的时间和成本,因为设计的评估主要是在虚拟原型上完成,减少了开发产品所需的昂贵物理模型的数量。

打造独一无二的体验

安全至关重要,但对于OEM厂商而言,人机交互界面同样是他们在市场上独树一帜的方式。与发动机声音或关闭车门的感觉一样,人类与自动化系统交互的方式也成为打造品牌的途径。

Ansys VRXPERIENCE允许OEM厂商及供应商评估不同的驾驶员和乘客体验,作为同一整体研发流程的一部分。除了ADAS,Ansys VRXPERIENCE还支持用户以非常直观的方式查看装配体和形状偏差对产品感知质量的影响,考虑如何对制造过程进行优化。工程师可以查看并展示设计和制造数据对品质认知的影响,例如材料、紧固件和容差。他们能够仿真复杂的变形效应,例如拱形、弯曲和扭曲,以确定问题区域的根源。

Ansys VRXPERIENCE SOUND模块可提供声音的直观图形显示以及一键式放大控制功能,帮助创建声音特征。此外,用户还可以根据侦听器面板设置心理声学测试,以获取关于声音的真实感知数据,声音感知可以使用基于时频表示的工具进行评估。

将技术和文化转变相结合的合作

与任何可能打破现状的创新一样,技术仅仅是 ADAS的一部分,技术的使用方式最终决定了其在市场上的成败。自动驾驶系统的方方面面都必须考虑在内,包括感知环境的传感器,解析传感器数据的AI,以及人类如何与自动化系统交互。

由SCANeR支持的Ansys VRXPERIENCE Driving Simulator 将所有方面整合到一个工作流程,推动必要的合作,以审查新技术以及驾驶员和乘客对该技术的反馈。

自动驾驶汽车的研发是当今最大的工程挑战之一。前方道路漫长,沿途尚有许多重要的里程碑需突破,为了应对挑战,初创公司和领先企业都在利用仿真技术,以实现安全高效的自动驾驶。


来源

  1. A Long Road to Safety,RAND Review, July-August, 2016.
  2. Potential Reduction in Crashes, Injuries and Deaths from Large-Scale Deployment of Advanced Driver Assistance Systems” A. Benson, B. C. Teft, A.M. Svancara and W. J. Horrey. AAA Foundation for Traffic Safety, 2018.
  3. Driving to Safety. How Many Miles of Driving Would It Take to Demonstrate Autonomous Vehicle Reliability?” Nidhi Kalra and Susan M. Paddock. Rand Corp., 2016.
  4. Vehicle Owners’ Experiences with and Reactions to Advanced Driver Assistance SystemsA. McDonald, C. Carney and D. V. McGehee. University of Iowa, 2018.
  5. Understanding the Impact of Technology: Do Advanced Driver Assistance and Semi-Automated Vehicle Systems Lead to Improper Driving Behavior?N. Dunn, T. A. Dingus and S. Soccolich. AAA Foundation for Traffic Safety, 2019.

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