Simulando Neve: Testes Precisos de Radar e Lidar para Veículos Autônomos

Um carro autônomo contém uma multiplicidade de sensores, incluindo detectores de faixas, sinais de trânsito e espaço livre. Os componentes do sistema avançado de assistência ao motorista (ADAS) devem ser avaliados em uma gama de condições antes de oficialmente irem para a estrada.

Simulação: Test Drive Seguro da Mesa

Uma forma segura de fazer um test drive: recriar o mundo em simulação. Você pode dar uma volta da sua mesa, diz Warren Ahner, CEO da provedora de software de simulação RightHook, baseada em San Jose, CA.

"Ninguém morre no metaverso, pelo menos não ainda," Ahner disse a uma audiência este mês em uma apresentação liderada pela Tech Briefs intitulada Últimas Melhorias para Teste e Simulação de Sensores ADAS. "Torna realmente fácil explorar aqueles casos extremos que você acharia impossíveis de localizar no mundo real."

Ambientes Virtuais Baseados em Fenômenos Físicos

Empresas como a provedora de software de simulação RightHook, baseada em San Jose, CA, constroem seus ambientes virtuais baseados em fenômenos físicos bem compreendidos, bem como uma ajuda de empresas de escaneamento e mapeamento que fazem réplicas digitais do mundo real.

Desafio: Recriar Elementos Naturais como Chuva e Neve

Mas alguns elementos naturais são difíceis de recriar. E se você estiver dirigindo em tempo ruim, por exemplo?

Durante a apresentação ao vivo, um leitor teve a seguinte pergunta para Ahner:

"Para software de simulação de veículos, como vocês compensam a interação de tempestades de chuva ou neve em sensores lidar?"

Warren Ahner: Precipitação como chuva e neve definitivamente pode reduzir o desempenho de um sensor lidar. Eles são particularmente afetados devido à divergência do feixe e à curta duração do pulso. Ruído de detecção de neve é realmente concentrado perto daquele sensor e se manifesta nestes tipos de grandes aglomerados.

O que vemos é que ruído de aglomerado de neve realmente introduz falsa detecção, bem como obscurece obstáculos importantes, levando a situações de falso negativo realmente críticas, e você realmente entra nisso quando começa a se aproximar deste acúmulo de 3/4" de neve por hora.

Se você está abaixo disso [taxa], o ruído está lá, mas não se torna território de falso negativo crítico, então primeiro e foremost, esta é uma das áreas onde começamos a usar dados empíricos.

Poderíamos fazer uma simulação de partícula de fóton individual, mas você está falando de uma situação computacional enorme, enorme, que provavelmente o levaria a uma simulação de 30 segundos que provavelmente levaria algumas horas para calcular. Aplicamos um modelo de dados empíricos por cima. Aplicamos dados que coletamos, ou alguns de nossos parceiros de pesquisa em academia e governo coletaram, "por cima" de nosso modelo de sensor, então você especificaria, digamos, a taxa de neve e algumas outras características daquela situação climática, e colocaríamos isso como um modelo de ruído por cima dos dados originais.

Dito isso, ontem a Cruise teve sua primeira corrida de táxi autônomo sem operador de segurança . Eles estão operando em São Francisco, que nunca vê neve, e não rodam seus veículos na chuva. Ainda estamos trabalhando nisso com nossos clientes e parceiros para construir uma solução cada vez melhor. Agora, não é realmente o problema que temos que focar em resolver pesadamente, porque ninguém está lá ainda.