Dentro dos veículos autônomos de amanhã:da prova de conceito à realidade

A indústria automotiva já percorreu um longo caminho. E a tecnologia para construir carros autônomos e autônomos não é mais ficção científica. Devo admitir que é certamente tentador pensar no mundo de amanhã como sendo cheio de veículos da era espacial, todos cruzando o globo graciosamente com uma precisão cuidadosamente orquestrada. A única coisa que espero que não aconteça é que as pessoas no futuro sejam todas forçadas a usar o mesmo macacão prateado brilhante, como nos filmes. Quem teve essa ideia?

A realidade, é claro, é muito mais diversa. E isso certamente se aplica aos ambientes de tecnologia por trás dos veículos autônomos de amanhã - especialmente no estágio de Prova de Conceito. Além de um ambiente de desenvolvimento exclusivo e exigente, você estará cercado por uma variedade caleidoscópica de aplicativos personalizados e na nuvem, todos os quais de alguma forma precisam ser capazes de se comunicar uns com os outros perfeitamente. É realmente um projeto que requer um sistema Industrial Internet of Things (IIoT) altamente autônomo para dar vida ao conceito. E garantir que tudo funcione como um só e de forma confiável é onde a RTI pode ajudá-lo a colocar seu projeto em alta velocidade.

Senhores, liguem os motores

Como mencionei em blogs anteriores, estou aqui na RTI há quase quatro anos. E nesse período de tempo, testemunhamos um grande aumento no número de fabricantes que estão mergulhando de cabeça no processo de construção de veículos autônomos. Minha função é trabalhar com nossas equipes de vendas, nossos parceiros e nossos clientes estratégicos para ajudar todos a ter sucesso, porque é uma área onde a RTI tem muito a oferecer.

Mas quando é o momento certo para nos pedir ajuda? Conforme você avança em sua fase de prova de conceito, você terá que negociar um obstáculo ocasional ao longo do caminho. Em primeiro lugar, um sistema para veículos autônomos deve ser capaz de fazer três coisas principais:sentir o ambiente, processar dados sobre aquele ambiente e então agir com base nessas informações dentro do ambiente. E isso é essencialmente um ciclo ou loop que está acontecendo continuamente. Mas a quantidade de dados que está sendo gerada - e a velocidade com que precisam ser processados ​​- pode rapidamente se tornar opressora.

Desafios comuns no lado dos sistemas de veículos autônomos

Para resumir um pouco, quando olhamos para um carro que dirige sozinho, ele deve ter um pacote de sensores que olham para o meio ambiente, e que pode variar de tecnologia de nível de assistência ao motorista simples a veículos mais complicados, altamente ou totalmente autônomos. Isso determinará o nível de fidelidade e a quantidade de dados que você coletará dos sensores LIDAR, sensores de radar, atuadores e outros pontos de entrada. E chamamos isso de fusão de sensor, ou fusão de dados, porque realmente só funciona quando todos esses componentes podem compartilhar dados entre si e concordar sobre a precisão das conclusões.

E depois há a parte do pensamento, onde o sistema deve usar IA para resolver problemas, como:"Ok, o que eu faço com essa informação? Vou virar à esquerda? Vou direto? Vou vai virar à direita? O que está acontecendo no ambiente? " Analisar os diferentes fatores transitórios, como pessoas, bicicletas ou carros, e depois tomar decisões e planejar. E, claro, o carro vai realizar alguma ação física que, por sua vez, muda esse ambiente, de modo que o ciclo começa tudo de novo.

Portanto, o desafio é realmente sobre conectividade de alto nível:seu sistema é tão bom quanto a velocidade e a qualidade com que você pode capturar e processar dados. E então, quando você adiciona coisas como conectar-se à nuvem e conectar-se a outros sistemas, agora você tem conexões externas também, o que também faz parte da sua solução de conectividade. Portanto, é realmente um sistema distribuído muito complexo com muitos componentes, tudo em um pacote muito compacto. Mas o que está unindo tudo isso? Ele precisa ser construído em uma estrutura IIoT flexível e extremamente escalonável para que você acompanhe os concorrentes, os padrões da indústria e uma série de outras variáveis.

Onde entra o RTI:Connext DDS e o conceito de barramento de dados em camadas

Escalabilidade massiva é a premissa central de todo sistema altamente autônomo. E esse truísmo se aplica especialmente ao mundo dos carros autônomos, porque até mesmo as melhores equipes de desenvolvedores podem ficar cegas pelo salto na complexidade de construir um sistema que está sendo executado sob condições de teste controladas, versus um sistema que está realmente pronto para ir para mercado. Sair para o mercado e funcionar com todo o escrutínio da imprensa e novos casos de teste que o público em geral exigirá normalmente adiciona uma nova camada de requisitos de missão crítica ao sistema que ninguém contabilizou até agora.

O que sempre digo às pessoas é que quando você chega a esse estágio - onde você deseja que algo funcione de maneira confiável e entre em produção - então é aí que podemos ajudar. Porque o RTI pode fornecer uma base muito confiável para você construir seu software. E temos feito isso há muitos anos, trabalhando com sistemas autônomos para os militares, muito antes de se tornar uma palavra da moda na indústria automotiva. Há uma vantagem mínima em tentar fazer tudo sozinho, especialmente quando você pode aproveitar a experiência da RTI para cuidar de alguns dos desafios difíceis, como infraestrutura de software e comunicação.

Nosso software Connext DDS é um grande exemplo desse recurso, pois usa um barramento de dados em camadas para gerenciar as comunicações. O barramento de dados em camadas é um conceito e termo desenvolvido pelo Industrial Internet Consortium (IIC), do qual a RTI é membro. Ajudamos a redigir alguns dos documentos e especificações. E uma das coisas que saiu desse trabalho enquanto colaborava com outras empresas foi a criação do banco de dados em camadas que permite identificar diferentes planos de controle ou informações dentro de um sistema. Além do controle total do ambiente, de repente você pode especificar a Qualidade de Serviço que determina como os dados devem fluir entre os aplicativos para diferentes casos de uso, incluindo confiabilidade, largura de banda e latência.

Esse conceito de barramento de dados em camadas nos permite usar o mesmo padrão em todo o ecossistema. E podemos definir diferentes condições e diferentes regras sobre como esses dados são gerenciados para diferentes partes do sistema. Isso nos permite ter uma forma muito padronizada de comunicação entre diferentes sistemas, sem ter que adicionar novos protocolos e gateways ou outras pontes. Como parte do Connext DDS, o barramento de dados em camadas permite que você encontre essas diferentes condições de uso de dados para torná-los confiáveis ​​e repetíveis.

No final do dia, o que queremos é liberar sua equipe de desenvolvimento para se concentrar na construção dos carros de amanhã. Mas quando se trata da estrutura de conectividade, por que reinventar a roda? Confira esta folha de dados para saber mais sobre o Connext DDS e como ele funciona na indústria automotiva.