Jazda automatyczna (pojazdy autonomiczne) to jedno z głównych wyzwań motoryzacyjnych, które z pewnością określi nową hierarchię w branży motoryzacyjnej w nadchodzących latach. Jednak zwiększona złożoność sprawdzania działania i niezawodności systemów wdrażanych w zautomatyzowanych pojazdach jest jedną z głównych przeszkód we wprowadzaniu tej technologii na rynek. Niektóre badania szacują, że w celu sprawdzenia zautomatyzowanych pojazdów trzeba będzie przejechać od 160 do 240 mln km[1], [2]. Wymagałoby to do 25 lat badań, jeśli byłyby one realizowane w tempie, w którym IDIADA obecnie realizuje badania drogowe (10 mln km rocznie).
Istnieją dwa główne wyzwania, które utrudniają wprowadzenie zautomatyzowanych pojazdów na rynek:
- Koszt i czas badań i rozwoju: liczba scenariuszy, w których musi zostać przetestowany pojazd zautomatyzowany, wzrasta wykładniczo wraz z poziomem automatyzacji. Oznacza to, że w przypadku wysoce zautomatyzowanych pojazdów liczba fizycznych testów potrzebnych przy obecnym podejściu jest praktycznie nieskończona. To sprawia, że rozwój tych systemów nie jest możliwy przy obecnym podejściu. Dlatego należy opracować nowe narzędzia i metody.
- Niezawodność: ponieważ nie jest możliwe zweryfikowanie pojazdu zautomatyzowanego w odniesieniu do wszystkich możliwych scenariuszy, które mogą wystąpić w świecie rzeczywistym, należy osiągnąć kompromis między reprezentatywnością testowanych scenariuszy a kryteriami akceptacji. Ponadto brak ram prawnych (np. wymagań homologacyjnych) pozbawia producentów pojazdów ochrony przed ryzykiem wprowadzenia na drogi publiczne technologii związanych z jazdą autonomiczną.
Co do badania „wszystkich możliwych scenariuszy, które mogą wystąpić w świecie rzeczywistym”: nawet przy bardziej konwencjonalnych funkcjach, takich jak bezpieczeństwo pasywne, pojazd nie jest testowany we wszystkich potencjalnych scenariuszach, ponieważ byłoby to po prostu niemożliwe. Zamiast tego idzie się tu na pewien kompromis, który określają ramy prawne i inne czynniki branżowe, takie jak testy konsumenckie (np. Euro NCAP). Czyni się to w oparciu o badania naukowe i doświadczenie (chodzi o to, aby te wybrane metody badań były w jak największym stopniu reprezentatywne do tego przywołanego wyżej „świata rzeczywistego”).
Organizacje NCAP (New Car Assessment Programme) przyjmują na siebie odpowiedzialność za ocenę niezawodności nowych technologii związanych z automatyczną jazdą, unikając jednocześnie wprowadzenia dodatkowego ryzyka, które może prowadzić do negatywnych skutków w zakresie bezpieczeństwa. W przypadku Euro NCAP zaplanowano gradację oceny technologii pojazdów zautomatyzowanych. Na razie ocena automatycznej jazdy będzie oddzielona od głównego schematu przyznawania gwiazdek. Ponadto, począwszy od 2018/2019, Euro NCAP planuje wielostopniowe podejście do wprowadzania wymagań dla pojazdów autonomicznych.
Firma Applus IDIADA jest na dobrej drodze do dostarczania narzędzi i usług do badania funkcji automatycznego prowadzenia pojazdów autonomicznych, nawet tych będących na poziomie 5 klasyfikacji SAE [organizacja SAE opracowała skalę poziomów dla zautomatyzowanego prowadzenia pojazdów: poziom 0 – brak jazdy automatycznej, poziom 5 to jazda w pełni automatyczna; cyfry pośrednie to pośrednie poziomy wspomagania kierowcy/ automatyzacji jazdy]. Przewiduje się, że narzędzia do wirtualnego testowania systemów jazdy autonomicznej (w pełni automatycznej), zdolne do przewidywania działania tych systemów i ich oceny (zgodnie ze scenariuszami wziętymi ze świata rzeczywistego) będą kluczowe dla prawidłowego wdrażania technologi automatycznego prowadzenia pojazdów. Opracowano już plan rozwoju oparty na umacnianiu wirtualnych narzędzi testowych i ich integracji z testami fizycznymi. Dopiero prawidłowe wykorzystanie różnych narzędzi, takich jak oprogramowanie do symulacji ruchu, symulatory jazdy, stanowiska do badania oprogramowania i sprzętu w pętli (SiL – Software in the Loop, HiL – Hardware in the Loop), testy na poligonie badawczym i badania operacyjne w terenie – pozwoli na zdefiniowanie takiego programu walidacji pojazdów autonomicznych, który będzie odpowiednio pewny, wydajny, a przy tym rozsądny z punktu widzenia czasu i kosztów. Podejście innowacyjne oraz współpraca z producentami samochodów i systemów są w centrum tego planu z pewnością przyczynią się do szybszego wprowadzenia pojazdów autonomicznych na rynek.
IDIADA jest otwarta na dalszą dyskusję nad treścią tego planu połączenia testów wirtualnych i fizycznych. Zapraszamy do kontaktu z nami:
Andrés Aparicio
Senior Manager, ADAS and Connected and Automated Vehicles
www.idiada.com
Tłumaczenie: Kamil Przewoski, 26.02.2018
[1] Zhao, D., Peng, H. (2017). From the lab to the street: Solving the challenge of accelerating automated vehicle testing.
[2] Winner, H. (2016) Safety Assurance for Highly Automated Driving. Automated Vehicle Symposium, San Francisco.
