Como garantir a segurança da tecnologia ADAS de ponta

Jeff Phillips da National Instruments
Os sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) aumentam a segurança do carro, ajudando nas tarefas de monitoramento, advertência, frenagem e direção. Esses sistemas devem crescer na próxima década, impulsionados em parte pelos avanços nas tecnologias de detecção e laser e por mudanças regulatórias.

Como Jeff Phillips, chefe de marketing automotivo, National Instruments escreve, a UE determina que, até 2020, os veículos terão de ser equipados com sistemas de travagem de emergência autónomos e sistemas de aviso de colisão dianteira.

Embora as aplicações ADAS ainda estejam em seus primeiros dias, seus recursos de segurança podem eventualmente se tornar o principal diferencial para marcas automotivas, especialmente quando se trata de criar veículos autônomos.

Hoje, OEMs e marcas de tecnologia estão competindo entre si neste espaço amplamente não regulamentado para capturar participação de mercado e desenvolver os veículos mais seguros na estrada. No entanto, uma vez que quase 1,3 milhão de pessoas morrem em acidentes rodoviários em todo o mundo a cada ano, e com o número de pessoas mortas nas estradas do Reino Unido em um máximo de cinco anos (1.792), é fundamental que garantamos e gerenciámos a segurança da tecnologia ADAS.

Cenário de pesadelo

Uma consequência é que as inovações do ADAS estão criando um cenário de pesadelo para os engenheiros de teste. Todas essas ideias em evolução significam testes contra desconhecidos - regulamentação, tecnologia, arquiteturas desconhecidas, até mesmo algoritmos desconhecidos criados por redes neurais, em vez do código linha por linha que os engenheiros de software desenvolvem.

Além disso, o peso da segurança recai sobre as novas tecnologias. Cada batida de um carro que dirige sozinho traz mais escrutínio e dúvidas sobre a tecnologia - apesar do fato de ter havido apenas um pequeno número de acidentes de trânsito autônomo documentados. Como acontece com qualquer nova tecnologia, os consumidores precisarão de garantias sobre a segurança da tecnologia antes de colocar vidas em risco.

E esta é a última palavra desconhecida para os engenheiros de teste. Quantos testes serão necessários para provar que esses sistemas são seguros - tanto para os padrões governamentais quanto legais - e para atender aos padrões de confiança dos consumidores?



O número de milhas necessárias para provar o desempenho do veículo autônomo atende ou excede o desempenho do motorista humano de acordo com a análise estatística da corporação Rand em comparação com as milhas reais percorridas em janeiro de 2018. Obviamente, novas estratégias de teste precisarão ser desenvolvidas para atender a esses números quase impossíveis em qualquer cronograma razoável.

A história do aprendizado de máquina

É comum pensar que a única maneira de os veículos autônomos se tornarem realidade é aplicando o aprendizado de máquina. Os cenários possíveis que um veículo pode encontrar são essencialmente infinitos e é impossível codificar os algoritmos para negociar com sucesso todos eles. Em vez disso, grandes conjuntos de dados são registrados em como os humanos reagem a cenários de condução, que são então alimentados em redes neurais.

Embora os engenheiros de projeto possam lidar de forma mais razoável com o problema do projeto do algoritmo, isso torna o trabalho do engenheiro de teste difícil. Os algoritmos se tornaram essencialmente uma caixa preta. Testes mais extensos são necessários porque você não tem uma compreensão fundamental do código que pode ser usado para gerar cenários de teste. Em vez disso, você precisa testar quase todos os cenários concebíveis para garantir que os algoritmos funcionem corretamente.

Um novo roteiro

A tecnologia está evoluindo, tornando-se cada vez mais competitiva em termos de custos. Como tal, os engenheiros de projeto estão atualizando seus sistemas ADAS para incluir tipos de sensores novos e diferentes e, às vezes, até arquiteturas de sistema em evolução. No entanto, existem escolas de pensamento concorrentes sobre arquiteturas de processamento centralizadas e distribuídas. A computação em nuvem aumentará a complexidade, pois a tecnologia de rádio 5G ajuda a suportar os requisitos de largura de banda necessários para os fluxos de dados massivos criados a partir de sistemas de sensores.

No momento, os engenheiros de teste precisam de flexibilidade. Ainda não se sabe quais tipos ou quantos sensores as plataformas dos veículos terão um ou dois anos no futuro. Além disso, a maioria das organizações de teste não tem orçamento ou tempo para lançar novos sistemas de teste todos os anos para atender a essas necessidades. Em vez disso, eles precisam de sistemas de teste adaptáveis ​​que possam adicionar mais câmeras ou sensores de radar e incluir LiDAR e outros novos tipos de sensores.

Construindo para a mudança

À medida que as capacidades autônomas em veículos forem sendo produzidas, a regulamentação governamental precisará estar pronta para garantir a segurança do consumidor e aumentar sua confiança. Estamos vendo isso surgir com os padrões de segurança funcional ISO 26262 e os padrões de teste de seguro EURO-NCAP. Enquanto isso, a Alemanha lançou recentemente um padrão ético para veículos autônomos que rege as decisões de carros autônomos.

Embora os testes padrão ajudem a garantir a segurança da tecnologia ADAS de ponta, as organizações ainda irão adicionar sua própria abordagem para ajudar a se diferenciar neste mercado de rápido crescimento. E como a regulamentação ainda está se recuperando, uma infraestrutura de teste aberta e adaptável dará aos engenheiros de teste a flexibilidade necessária para gerenciar a evolução dos padrões internos e externos.

O autor deste blog é Jeff Phillips, chefe de Marketing Automotivo, National Instruments