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Aptiv implémente des scénarios virtuels pour la validation ADAS
Le workflow permet d'évaluer les performances du modèle, de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité
« RoadRunner a été utile pour créer des scénarios… Il est plus rapide pour créer des scénarios et facile à utiliser. »
Principaux résultats
- Les scénarios de jumeaux numériques RoadRunner sont parfaitement intégrés au workflow d’Aptiv pour évaluer les modèles ADAS existants et mis à jour.
- L'exportation de l'interface de simulation ouverte ASAM a facilité l'utilisation de différents simulateurs environnementaux sans aucune modification des modèles Aptiv basés sur la plate-forme.
- La création de scénarios virtuels pour la validation ADAS a entraîné des gains d’un point de vue rentabilité, sécurité et évolutivité.
Aptiv est un leader mondial de l'automobile qui tente d’apporter des solutions aux plus grands défis de mobilité du secteur, grâce à la conduite autonome et à la technologie des véhicules définis par logiciel (SDV). La réalisation de tests d'ECU de systèmes avancés d'assistance à la conduite (ADAS) basés sur des capteurs sur route prend du temps et est coûteuse. Aptiv utilise donc des simulations et une technologie de jumeau numérique pour évaluer ses designs.
ASAM OSI® (Open Simulation Interface) est la base de l'architecture d'Aptiv et MathWorks supporte plusieurs normes ASAM OpenX®, y compris OpenDRIVE®, OpenCRG®, et OpenSCENARIO® DSL. De plus, l'intégration de RoadRunner dans le workflow d'Aptiv a permis la création de plusieurs scénarios virtuels en permettant aux concepteurs d'utiliser des fonctionnalités telles que les importations de cartes HD, la gestion des données SIG et les exportations vers divers autres simulateurs environnementaux via l'exportation OSI.
L'architecture Aptiv s’appuie sur des modèles de capteurs et de logiques basés sur OSI. RoadRunner a fourni une fonctionnalité plug-and-play grâce à l’exportation de l’interface de simulation ouverte ASAM®. Le modèle de capteur a utilisé ces données ASAM OSI pour détecter virtuellement des objets et les données de capteur enregistrées ont ensuite été introduites dans le modèle logique, qui a utilisé des filtres de suivi pour générer des avertissements et des alertes.
