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Création d'un cadre d'ingénierie numérique évolutif pour la validation des véhicules terrestres autonomes
Automatisation de la génération de scénarios pour garantir la fiabilité des véhicules autonomes
« Grâce aux outils MATLAB, nous avons automatisé 128 scénarios de test temps réel avec une traçabilité complète, réduisant ainsi le temps d'exécution d'environ six fois et le temps de validation de plusieurs jours à quelques heures. »
Principaux résultats
- Exécution automatisée de 128 scénarios de test en temps réel en 7 heures au lieu d'un à deux jours, réduisant considérablement le temps de validation.
- Traçabilité complète obtenue entre les exigences, l'architecture et les résultats des tests.
- Développement d'un cadre évolutif adaptable aux nouvelles plateformes de véhicules et aux nouveaux domaines de design opérationnel.
Tanmay Samak et Chinmay Samak ont développé une plateforme de jumeau numérique flexible pour valider les véhicules autonomes tout-terrain.
Chaque année, des catastrophes naturelles comme les ouragans ou les tremblements de terre compliquent l'accès aux zones reculées, ce qui rend difficile l’acheminement de l’aide ou l’évaluation des dégâts. Les véhicules tout-terrain autonomes offrent une solution à ce problème, mais ces systèmes cyberphysiques complexes sont confrontés à des défis d'ingénierie tels que la gestion de terrains accidentés, des conditions d’environnements difficiles, ainsi qu’au choix parmi une grande variété d'options algorithmiques pour la perception, la planification et le contrôle. De ce fait, le développement de ces véhicules repose souvent sur des méthodes de test incohérentes et ponctuelles.
Pour remédier à cela, des chercheurs du Laboratoire d'automatisation, de robotique et de mécatronique (ARMLab) du Centre international de recherche automobile de l'Université de Clemson (CU-ICAR), en collaboration avec le Centre de recherche sur le prototypage virtuel des systèmes terrestres autonomes (VIPR-GS) et le Centre des systèmes de véhicules terrestres DEVCOM de l’US Army (GVSC), ont développé un cadre d'ingénierie numérique modulaire afin de vérifier et valider les véhicules terrestres autonomes dans des environnements hors route.
L'équipe a intégré des simulations de jumeaux numériques dans l'écosystème AutoDRIVE avec des workflows MBSE et l’approche Model-Based Design. System Composer™ a été utilisé pour spécifier et analyser l'architecture du système avec une traçabilité bidirectionnelle entre les exigences, le design et les tests. Une API personnalisée basée sur WebSocket a permis d'interfacer AutoDRIVE avec MATLAB® et Simulink®, permettant l'échange de données en temps réel et la génération automatisée de scénarios.
Des modèles de Deep Learning pour la détection d'objets ont été couplés à des systèmes de planification et de contrôle pour permettre un contrôle amélioré par la perception. Les logiciels Variant Manager et Test Manager ont été utilisés pour automatiser 128 scénarios de test uniques, chacun simulant des conditions environnementales et des configurations système différentes.
Le résultat fut un cadre évolutif et extensible, capable d'exécuter une validation complète en environ 7 heures, soit une réduction de 70 à 85 % par rapport à la durée précédente d'un à deux jours, le tout déclenché par un seul clic. L'équipe explore actuellement les tests hardware-in-the-loop et l'intégration du calcul haute performance afin d'étendre encore ses capacités.
