Économiser des millions de kilomètres d’essai —

Une nouvelle réglementation comme étincelle initiale

Récemment, car la première réglementation mondiale pour les systèmes automatisés de maintien de voie (ALKS) est en vigueur depuis début 2021. Cette loi résout le dilemme de l’homologation routière, comme l’explique Eichberger : « Jusqu’à présent, les autorités de régulation ne savaient pas comment tester et approuver les systèmes de conduite autonome. Les constructeurs automobiles, à leur tour, ne savaient pas à quelles exigences les systèmes devaient répondre pour être approuvés. Dans la réglementation, les critères d’homologation des systèmes hautement automatisés (conduite autonome niveau 3) jusqu’à une vitesse maximale de 60 km/h sont désormais spécifiés pour la première fois sur la base d’un assistant d’embouteillage. Lorsque l’assistant est activé, la responsabilité du contrôle est transférée à la machine. Le conducteur peut retirer ses mains du volant, mais doit immédiatement reprendre le relais en cas de dysfonctionnement. Le système doit reconnaître que la personne au volant est capable de le faire.

Sur la base de ce règlement, Eichberger et ses partenaires de recherche de Fraunhofer Austria, AVL et JOANNEUM RESEARCH ont développé au cours des derniers mois une méthode efficace par laquelle la volonté de prendre le contrôle peut être testée en toute sécurité, efficacement et à un degré élevé de façon réaliste dans un simulateur de conduite et les résultats peuvent être utilisés pour la certification des systèmes ALKS.

Perception machine identique de l’environnement

Des processus étaient nécessaires pour prouver la validité de la simulation de conduite à l’aide de l’essai routier. La base de cela était une comparaison directe – la simulation de conduite et la conduite réelle (la piste d’essai AVL à Gratkorn, en Styrie, a servi de lieu d’essai) devaient correspondre le plus possible. Ici, la perception machine de l’environnement a posé un défi. Au sens figuré, la perception de la machine est l’organe sensoriel du véhicule. Il a pour tâche d’enregistrer avec précision l’environnement du véhicule – du paysage et des objets environnementaux aux autres usagers de la route – afin que le système d’aide à la conduite puisse réagir de manière appropriée à la situation. Eichberger : « Si cela doit fonctionner comme dans la réalité, les environnements de la simulation doivent correspondre à l’environnement réel au centimètre près.

Transfert des itinéraires de conduite vers le simulateur de conduite

sa précision est obtenue à l’aide de ce que l’on appelle les “Ultra High Definition Maps” (UHDmaps®) de JOANNEUM RESEARCH (JR), l’un des principaux instituts de recherche au monde dans le domaine des jumeaux numériques. « Nous utilisons un système de cartographie mobile pour mesurer les environnements de test. Enfin, une carte 3D transparente avec un niveau de détail extrêmement élevé est créée à partir des données de mesure. En plus des objets d’infrastructure de circulation tels que les panneaux de signalisation, les marquages ​​au sol et les garde-corps, la végétation et les bâtiments sont également représentés sur cette carte », explique Patrick Luley, responsable du laboratoire de recherche sur la conduite hautement automatisée au DIGITAL Institute. Alors qu’une précision comparable peut être obtenue avec la modélisation 3D manuelle, le processus de cartographie UHD automatisé de JR est beaucoup moins cher et plus rapide.

L’environnement 3D haute résolution est finalement transféré vers le simulateur de conduite. C’est là qu’intervient l’équipe de Fraunhofer Austria. Volker Settgast de la division Visual Computing : « Nous préparons les données de manière à ce que l’environnement 3D puisse être affiché à grande vitesse. Même les surfaces réfléchissantes et transparentes ou les arbres et buissons soufflés par le vent peuvent être perçus naturellement. Selon le scénario de test, des véhicules supplémentaires ou même des personnes peuvent ensuite être ajoutés à l’environnement virtuel.

La validation est enfin vérifiée à l’aide de courses comparatives sur le parcours réel. “Avec notre méthode, il est possible pour les constructeurs automobiles de comparer et de valider facilement un certain échantillonnage sur la piste réelle et dans le simulateur de conduite. Cela signifie que le test peut finalement être transféré de la piste réelle au simulateur de conduite”, explique Eichberger. . Le chercheur de la TU Graz et son équipe travaillent désormais à la mise en place de tests d’approbation virtuels au cours des prochains mois.

Source de l’histoire :

Matériaux fourni par Université de technologie de Graz. Original écrit par Christoph Pelzl. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.