Negli ultimi anni, un numero crescente di ricercatori e aziende in tutto il mondo ha sviluppato tecniche per la guida automatizzata. Prima che i veicoli a guida autonoma possano essere introdotti su strade reali, però, la loro efficienza e sicurezza dovranno essere accertate.

Le piattaforme di simulazione si sono dimostrate particolarmente efficaci per la formazione e il test degli strumenti di guida automatizzata prima di integrarli nei veicoli reali. Tra l'altro, queste piattaforme possono essere utilizzate per facilitare i processi di ingegneria della sicurezza, valutando le prestazioni e i limiti di un modello in una varietà di scenari dinamici.

Due ricercatori del KTH Royal Institute of Technology in Svezia, alla guida di un team di sviluppatori software, hanno recentemente sviluppato una piattaforma di co-simulazione che gli ingegneri possono utilizzare per valutare le decisioni di progettazione e perfezionare i requisiti di sicurezza funzionale (FSR) degli strumenti per la guida automatizzata. La nuova piattaforma, soprannominato AD-EYE, è stato introdotto in un documento pre-pubblicato su arXiv.

"Il nucleo del problema che AD-EYE risolve riguarda la complessità della guida automatizzata e le possibilità quasi infinite nel design, " Naveen Mohan, uno dei ricercatori che ha condotto lo studio, ha detto a TechXplore.

La complessità della guida automatizzata come attività computazionale si manifesta in diversi modi. Per gli architetti, ad esempio, si tratta di capire quanti sensori dovrebbero essere usati, che tipo di sensori sono ideali, e il campo visivo che ciascuno di questi sensori dovrebbe avere per un dato dominio di progettazione operativa.

Ingegneri della sicurezza, d'altra parte, necessità di determinare quali scenari dovrebbero essere considerati all'interno di questo dominio di progettazione operativa, rispondere a domande come la probabilità che un animale attraversi la strada, o che un bambino salti davanti al veicolo in un ingorgo. Finalmente, gli esperti tecnici devono identificare gli algoritmi di pianificazione più efficaci per ogni scenario.

"Nelle prime fasi dello sviluppo, quando la tecnologia sottostante non è maturata abbastanza da quantificare, devono essere fatte delle ipotesi in modo che il lavoro possa essere parallelizzato, cioè., i ruoli negli esempi possono fare progressi, " Mohan ha detto. "Qualsiasi delle ipotesi fatte negli esempi sopra durante la progettazione di una funzione di guida automatizzata potrebbe cambiare in presenza di guasti e modifiche apportate troppo tardi nel progetto per i sistemi automobilistici critici per la sicurezza, e potrebbe finire per essere insostenibile costoso."

AD-OCCHIO, la piattaforma sviluppata da Mohan e dal suo collega Martin Törngren, può essere utilizzato sia da architetti che da tecnici della sicurezza. In una fase iniziale di sviluppo, può aiutare gli architetti a prendere decisioni tecniche fattibili ed efficaci, consentendo inoltre agli ingegneri della sicurezza di creare dati di simulazione che possono essere incorporati nelle loro valutazioni dei rischi.

La maggior parte degli strumenti attuali per la guida automatizzata si concentra su un singolo aspetto del compito, a scapito di altri. AD-EYE ha una struttura modulare, quindi consente ai ricercatori di testare questi strumenti sia individualmente che combinati con altre tecniche.

"Per migliorare il realismo delle decisioni basate sulla simulazione sulla sicurezza funzionale, è importante avere catene di strumenti piuttosto che strumenti, dove gli strumenti possono essere collegati (e scollegati) in modo modulare, " Ha detto Mohan. "La flessibilità è stato un principio chiave che abbiamo utilizzato nel design".

La piattaforma di co-simulazione sviluppata da Mohan e Törngren presenta diversi importanti vantaggi rispetto ad altre tecniche di simulazione. Soprattutto, è estremamente flessibile e utilizza codice open source, consentendo così agli architetti di valutare diverse decisioni progettuali sulla base di informazioni note.

Su AD-EYE, ad esempio, gli architetti possono testare modelli di sensori di diverse fedeltà e valutare strumenti con diverse dinamiche del veicolo. Inoltre, la piattaforma può essere utilizzata per testare il codice su diverse piattaforme di elaborazione.

Finora, i ricercatori hanno dimostrato l'efficacia e la flessibilità della loro piattaforma in diversi progetti degli studenti, nonché attraverso collaborazioni di settore con rinomate aziende tecnologiche, come Scania, QRTECH e Nvidia. Nel loro recente articolo, si sono concentrati in particolare sulla necessità di una verifica precoce dei cosiddetti concetti di sicurezza funzionale (FSC) nella guida automatizzata, introducendo la loro piattaforma come possibile soluzione.

"La nostra scoperta principale è che non esiste una pallottola d'argento, la strada per veicoli automatizzati sicuri è più lunga di quanto suggeriscano vari prototipi in tutto il mondo, " Mohan ha detto. "È diventato chiaro per noi che c'è bisogno di una nuova metodologia di progettazione (metodi e strumenti) che siano in grado di gestire un nuovo livello di complessità per un sistema autonomo intelligente altamente integrato. Il nostro lavoro con Scania, però, ha dimostrato che è possibile ottenere progressi coerenti modellando esplicitamente le ipotesi e le informazioni incerte nella progettazione".

Nell'ambito di due progetti finanziati dall'UE chiamati Prystine e AutoDrive, Mohan e Törngren hanno lavorato a stretto contatto con Scania e altre aziende in Europa, studiando soluzioni che potrebbero migliorare la sicurezza dei veicoli automatizzati. Usando AD-EYE, hanno testato alcuni degli strumenti sviluppati da queste aziende, valutandone la fattibilità e cercando di individuare opportunità di ulteriore sviluppo. I ricercatori stanno ora continuando le loro indagini, utilizzando la loro piattaforma per condurre valutazioni più architettoniche e funzionali basate sulla sicurezza.

"Vogliamo anche spostare i nostri test nel mondo reale, "Torngren, ha detto a TechXplore. "Abbiamo avviato il processo con le autorità del trasporto stradale in Svezia e stiamo per diventare il primo team con licenza universitaria a prendere parte a prove stradali pubbliche in Svezia. Questo è il nostro prossimo passo".

Nel futuro, Mohan e Törngren intendono continuare a collaborare con diverse aziende tecnologiche, tra cui Siemens, Nvidia, Scania, Auto Volvo, AVL, e QRTECH. Hanno già iniziato a condurre nuovi test utilizzando AD-EYE, specificamente mirato a determinare quale dell'enorme quantità di possibili casi di test fornisce il maggior rendimento nel più breve tempo possibile.

"Finalmente, siamo anche interessati a indagare come il comportamento di altri attori, particolarmente di natura maligna può colpirci. cioè l'interazione tra sicurezza e protezione."

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