La simulation est la nouvelle norme en matière d'essais de véhicules autonomes.

Aucun essai physique sur route ne peut garantir la sécurité d'une voiture autonome. Les ingénieurs ont compris que les essais sur route sont beaucoup trop lents, coûteux et limités pour couvrir les innombrables scénarios à risque auxquels un véhicule autonome pourrait être confronté. Les grands développeurs utilisent déjà la simulation à grande échelle. Les voitures sans conducteur de Waymo, par exemple, ont parcouru plus de 20 millions de kilomètres sur les routes publiques, mais des dizaines de milliards d'euros ont été dépensés en simulation. des dizaines de milliards de kilomètres en essais virtuels. Cette approche fondée sur la simulation s'est imposée comme la nouvelle norme pour la validation des véhicules autonomes, permettant un développement sûr et efficace bien avant tout déploiement sur route. De notre point de vue, la simulation doit primer à chaque étape du développement d'un véhicule autonome. Seule une stratégie de simulation en temps réel de haute fidélité, combinant les tests test SIL (SIL) et la Simulation HIL (HIL), permet aux ingénieurs d'exercer les systèmes autonomes dans un environnement virtuel contrôlé, de détecter rapidement les problèmes et, en fin de compte, de livrer un véhicule plus sûr plus rapidement.

Les véhicules autonomes nécessitent plus que des essais physiques

Les essais physiques sur route seront toujours un élément essentiel du développement des voitures autonomes, mais ils ne sont tout simplement pas suffisants. Les routes réelles ne permettent pas d'exposer un système de conduite automatisé à toutes les situations dangereuses ou rares. Les limites des essais physiques créent de sérieux problèmes dans le développement des véhicules autonomes. Les principaux inconvénients sont les suivants :

• Couverture limitée des scénarios : Prouver la sécurité d'une voiture autonome pourrait nécessiter des centaines de millions d'euros. des centaines de millions voire des milliards de kilomètres de conduite, un objectif impossible à atteindre dans la pratique.
• Risques pour la sécurité : De nombreux scénarios de défaillance dangereux (dysfonctionnements des capteurs, quasi-collisions) sont trop risqués pour être recréés sur la voie publique, ce qui fait que des cas limites critiques n'ont pas été testés.
• Coûts d'essai élevés : Chaque kilomètre d'essai sur route nécessite des prototypes, des conducteurs de sécurité, du carburant et de la maintenance, ce qui rend les essais beaucoup plus coûteux que l'exécution des mêmes scénarios dans un logiciel.
• Cycles d'itération lents : L'attente de conditions rares (un blizzard ou un embouteillage particulier) peut retarder les essais de plusieurs mois, alors que la simulation permet de créer ces conditions instantanément lorsque c'est nécessaire.
• Manque de reproductibilité : Il n'y a pas deux essais routiers identiques, de sorte que la reproduction d'un scénario ou d'un bogue spécifique pour le débogage est pratiquement impossible en dehors d'un simulateur.

En bref, les essais physiques seuls laissent trop d'inconnues. Les ingénieurs ont besoin d'un moyen d'explorer en toute sécurité toutes les situations de type "et si" qu'il n'est pas pratique ou dangereux de tester dans la circulation. C'est là que la simulation devient indispensable.

Seule la simulation permet de tester en toute sécurité d'innombrables scénarios extrêmes.

La simulation fournit un terrain d'essai virtuel permettant d'exercer en toute sécurité des scénarios qui sont presque impossibles de couvrir avec des tests physiques. Les conditions météorologiques extrêmes, les piétons imprévisibles et les défaillances soudaines des capteurs peuvent tous être recréés dans un logiciel sans aucun risque pour les personnes ou les équipements.

Tout aussi important, les tests virtuels permettent une validation approfondie et reproductible des performances des cas limites. Les ingénieurs peuvent exécuter un scénario de freinage d'urgence des milliers de fois, en faisant varier la vitesse des véhicules, l'espacement et les temps de réaction, afin de s'assurer que l'IA évite systématiquement les collisions. Cette profondeur de test n'est tout simplement pas réalisable sur une piste d'essai. Il n'est donc pas surprenant que les principaux développeurs de voitures autonomes s'appuient sur la simulation pour l'essentiel de leurs essais. Les véhicules de Waymoont accumulé des dizaines de milliards de kilomètres virtuels, bien plus que les 20 millions de kilomètres qu'ils ont parcourus sur les routes réelles. L'exposition du système à ces incidents d'un sur un million dans le logiciel donne aux développeurs une confiance statistique dans sa sécurité. Les simulations peuvent même intégrer des événements catastrophiques (comme des pannes de capteurs ou des cyberattaques) qui seraient trop dangereux à tenter dans la vie réelle, ce qui garantit que le véhicule est robuste face à un large éventail de modes de défaillance.

Les tests de simulation accélèrent le développement et réduisent les risques

L'adoption d'une approche fondée sur la simulation d'abord accélère fondamentalement le cycle de développement des véhicules autonomes tout en atténuant les risques. Le fait d'effectuer des essais virtuels approfondis avant que les prototypes physiques ne prennent la route permet aux équipes d'ingénieurs d'itérer plus rapidement et d'éviter les surprises coûteuses de la dernière phase. Cette approche présente plusieurs avantages concrets :

Identification des problèmes antérieurs

Intégrer la simulation dès le début du processus permet de détecter les défauts de conception et les bogues logiciels bien avant qu'ils ne causent des problèmes dans un véhicule réel. Les ingénieurs peuvent soumettre les nouveaux algorithmes de conduite autonome à des simulations SIL dès qu'ils sont écrits, ce qui permet d'en détecter les faiblesses sans attendre une voiture physique. Ce retour d'information précoce signifie que les problèmes sont découverts lorsqu'ils sont beaucoup plus rapides (et moins coûteux) à résoudre. Essentiellement, les essais se déplacent vers les premières phases de développement, de sorte que lorsqu'un prototype de véhicule est construit, son logiciel a déjà été testé dans d'innombrables scénarios. Cela réduit considérablement le risque qu'une faille dangereuse se glisse dans le système.

Cycles d'itération plus rapides

La simulation permet un rythme d'essai beaucoup plus rapide et plus souple que les essais sur route. Des centaines de scénarios différents peuvent être exécutés en une nuit en laboratoire, ce qui prendrait des mois avec des voitures réelles. des centaines de scénarios différents peuvent être exécutés en une nuit dans le laboratoire, un processus qui prendrait des mois avec des voitures réelles. Il n'est pas nécessaire d'attendre des véhicules prototypes ou des conditions météorologiques particulières. Vous pouvez simuler n'importe quelle condition à tout moment et refaire des tests en quelques minutes après avoir modifié un algorithme. Cela permet de réduire considérablement le temps de développement. Une étude universitaire a même démontré qu'une méthode de simulation basée sur l'IA permettait de réduire le kilométrage nécessaire aux essais routiers de 99.99%ce qui permet d'accélérer le processus de validation d'un facteur mille.

Réduction des risques et des coûts de développement

Les essais virtuels permettent de détecter de nombreux problèmes avant les essais sur route, ce qui minimise le risque de défaillances catastrophiques lors des essais en conditions réelles. Les cas limites dangereux sont résolus en simulation, de sorte que lorsque le véhicule autonome est finalement confronté à ces scénarios sur la route, il est beaucoup moins susceptible d'échouer, ce qui améliore grandement la sécurité et renforce la confiance dans la technologie. En outre, le recours à la simulation permet de réduire considérablement les coûts de développement. Chaque kilomètre simulé est un kilomètre qu'une voiture d'essai n'a pas à parcourir, ce qui permet d'économiser du carburant et du personnel. La détection précoce des bogues permet également d'éviter des retouches coûteuses et de réduire le nombre de véhicules prototypes nécessaires. En bref, les essais virtuels rendent le développement autonome non seulement plus sûr, mais aussi beaucoup plus rentable en économisant du temps et des ressources et en évitant les essais et les erreurs sur l'autoroute.

La combinaison de la simulation et des essais physiques garantit la fiabilité des systèmes autonomes

Si la simulation constitue la base des essais de véhicules autonomes, elle est plus efficace lorsqu'elle s'accompagne d'essais physiques ciblés pour vérifier les performances sur route. Les stratégies de validation les plus efficaces utilisent une approche en couches : d'abord une simulation poussée, puis des essais contrôlés sur piste et enfin des essais limités sur route pour confirmer que tout fonctionne. Par exemple, le développeur AV Motional suit ce modèle. Il exige que chaque étape soit validée avant de passer à la suivante, ne déployant les voitures sur les routes publiques qu'après avoir passé des milliers de scénarios de simulation et d'essais sur piste fermée. Le fait de faire précéder les essais sur route d'une simulation approfondie et d'une validation sur piste garantit qu'un véhicule autopiloté a déjà géré les pires scénarios en toute sécurité dans un environnement virtuel.

Cette approche combinée permet d'obtenir des systèmes autonomes beaucoup plus fiables. La simulation détecte les faiblesses à un stade précoce, et les essais physiques fournissent un contrôle final de la réalité pour des éléments tels que la performance des capteurs et la dynamique du véhicule, que les modèles virtuels ne peuvent qu'approximer. Les données issues des essais sur route et sur piste peuvent également servir à affiner les modèles de simulation, les rendant plus précis au fil du temps. Des techniques telles que la Simulation HIL permettent de jeter un pont entre les domaines virtuel et réel en connectant des composants réels (tels qu'un ordinateur de conduite autonome ou un capteur) à un simulateur en temps réel. Cette configuration combine la répétabilité et la sécurité de la simulation avec le réalisme du matériel physique, validant ainsi que le système complet fonctionnera de manière fiable. En utilisant d'abord la simulation et en la faisant suivre d'essais sélectifs sur route, les développeurs peuvent lancer des véhicules autonomes avec une confiance bien fondée dans leur sécurité et leurs performances.

Solutions d'essai OPAL-RT fondées sur la simulation

En s'appuyant sur cette philosophie de test en couches qui allie la simulation approfondie à la validation physique mesurée, OPAL-RT offre les plateformes de simulation en temps réel avancées nécessaires à la mise en œuvre d'une approche de développement de véhicules autonomes qui privilégie véritablement la simulation. Nous sommes spécialisés dans les simulateurs numériques haute fidélité en temps réel et les équipements de test HIL qui vous permettent de reproduire des scénarios de conduite complexes en laboratoire et de tester les systèmes de contrôle de votre véhicule en fonction de ces scénarios. Grâce à la technologie de simulation ouverte et évolutive d'OPAL-RT, les ingénieurs peuvent intégrer les méthodologies de test SIL et de Simulation HIL de manière transparente dans leur flux de travail, couvrant tout, de la conception précoce d'algorithmes à la validation de systèmes intégrés. Nos outils permettent aux équipes de tout modéliser, des entrées des capteurs à la dynamique complète du véhicule, avec une précision inférieure à la milliseconde, offrant ainsi un environnement sûr et contrôlé pour tester et affiner les systèmes de conduite autonome bien avant les essais sur route.

L'accent mis sur la simulation réaliste en temps réel permet aux équipes de développement de détecter les problèmes plus tôt, de procéder à des itérations plus rapides et d'innover en toute confiance. Nos solutions sont conçues pour fonctionner avec les plateformes de développement automobile standard, ce qui facilite l'adoption d'une stratégie axée sur la simulation. De nombreux constructeurs automobiles, fournisseurs de premier rang et instituts de recherche font déjà confiance à ces simulateurs pour accélérer leurs projets de systèmes autonomes et de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Les tests virtuels réalisés à l'aide des puissants outils de simulation en temps réel d'OPAL-RT permettent de réduire la dépendance à l'égard des prototypes physiques, de minimiser les risques liés aux essais sur route et de mettre plus rapidement sur le marché des véhicules autonomes plus sûrs. Alors que les tests de simulation deviennent la nouvelle norme, OPAL-RT fournit la technologie et l'expertise éprouvées pour en faire une réalité dans le cadre de vos programmes de véhicules autonomes.