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Creazione di un framework di ingegneria digitale scalabile per la validazione di veicoli terrestri autonomi
Generazione automatica di scenari per prestazioni affidabili dei veicoli autonomi
“Utilizzando gli strumenti MATLAB, abbiamo automatizzato 128 scenari di test in tempo reale con tracciabilità completa, riducendo i tempi di esecuzione di circa sei volte e diminuendo i tempi di validazione da giorni a ore.”
Risultati chiave
- Esecuzione automatizzata di 128 scenari di test in tempo reale in sole 7 ore, rispetto a uno o due giorni, con una significativa riduzione dei tempi di validazione
- Ottenuta la piena tracciabilità tra requisiti, architettura e risultati dei test
- Sviluppato un framework scalabile, adattabile a nuove piattaforme veicolari e a diversi domini operativi di progetto (ODD)
Tanmay Samak e Chinmay Samak hanno sviluppato un framework flessibile basato su gemelli digitali per validare i veicoli autonomi fuoristrada.
Ogni anno, calamità naturali come uragani o terremoti possono rendere difficile l'accesso alle aree remote per consegnare rifornimenti o valutare i danni. I veicoli autonomi fuoristrada rappresentano una possibile soluzione a questo problema, ma questi complessi sistemi ciber-fisici devono affrontare sfide ingegneristiche come la gestione di terreni complessi e condizioni ambientali difficili, oltre alla scelta tra un’ampia varietà di opzioni algoritmiche per percezione, pianificazione e controllo. Di conseguenza, lo sviluppo di questi veicoli si basa spesso su metodi di test incoerenti e ad hoc.
Per affrontare queste sfide, i ricercatori dell’Automation, Robotics and Mechatronics Laboratory (ARMLab) del Clemson University International Center for Automotive Research (CU-ICAR), in collaborazione con il Virtual Prototyping of Autonomy-Enabled Ground Systems (VIPR-GS) Research Center e con lo U.S. Army DEVCOM Ground Vehicle Systems Center (GVSC), hanno sviluppato un framework modulare di ingegneria digitale per la verifica e la validazione di veicoli terrestri autonomi in ambienti fuoristrada.
Il team ha integrato le simulazioni dei gemelli digitali in AutoDRIVE Ecosystem con l'ingegneria dei sistemi Model-Based e i workflow di progettazione Model-Based. System Composer™ è stato utilizzato per specificare e analizzare l'architettura del sistema con tracciabilità bidirezionale tra requisiti, progettazione e test. Un'API personalizzata basata su WebSocket interfaccia AutoDRIVE con MATLAB® e Simulink®, consentendo lo scambio di dati in tempo reale e la generazione automatizzata di scenari.
I modelli di Deep Learning per il rilevamento degli oggetti sono stati abbinati a sistemi di pianificazione e controllo per consentire un controllo migliorato dalla percezione. Variant Manager e Test Manager sono stati utilizzati per automatizzare 128 scenari di test univoci, ognuno dei quali simulava diverse condizioni ambientali e configurazioni di sistema.
Il risultato è stato un framework scalabile ed estensibile in grado di eseguire una validazione completa in circa 7 ore, ovvero una riduzione del 70-85% rispetto alla precedente durata di uno o due giorni, il tutto attivato con un solo clic. Il team sta ora esplorando i test Hardware-In-the-Loop e l'integrazione del calcolo ad alte prestazioni per ampliare ulteriormente le capacità.
