Simulation de l’avenir : les véhicules autonomes

La Society of Automotive Engineers (SAE International) définit cinq niveaux d’autonomie du véhicule.  Une bonne partie du travail est déjà fait dans les niveaux inférieurs, qui comprennent:le niveau 1(automatisation avec assistance au conducteur), niveau 2 (automatisation de conduite partielle) et niveau 3 (automatisation de conduite conditionnelle). Les niveaux supérieurs d’autonomie comprennent le niveau 4, qui est entièrement autonome dans presque toutes les situations de conduite, sauf pour les conditions extrêmes hors route, tandis que le niveau 5 est entièrement autonome dans toutes les conditions, y compris les extrêmes.

Les véhicules autonomes de niveau 5 ne seront probablement pas vus sur les routes de sitôt. Cependant les véhicules de niveau 4 commencent à apparaître sous forme de transports en commun comme la Navette Olli. Olli utilise  la détection et portée de la lumière(LiDAR) pour sa vision, par opposition aux véhicules de niveau inférieur comme le pilote automatique Tesla.Tesla utilise des caméras orientées vers l’avant et le radar. Bien qu’Olli fonctionne à faible vitesse en milieu urbain, la technologie utilisée pour la navette sera probablement à un moment donné dans l’avenir transférer à des véhicules individuels qui peuvent fonctionner à des vitesses plus élevées.

Imaginer les vehicules autonomes de l’avenir

En imaginant les véhicules autonomes de l’avenir,la personne moyenne ne pensera probablement pas à tous les scénarios qui influent sur la performance autonome. Par exemple, une route mouillée, glacée ou sale n’affecte pas la vision humaine. Cependant de telles conditions affecte la « vision » d’une voiture qui repose sur des capteurs externes, qui sont exposés aux éléments.Le logiciel de simulation peut prédire comment les capteurs seront affectés par les conditions routières et permettre aux ingénieurs de les repositionner en conséquence pendant que la conception du véhicule est encore à l’étape de la modélisation 3D.

Les conditions routières difficiles ne sont qu’un défi dans la conception des véhicules autonomes. Comment le brouillard affectera-t-il les performances? Comment un véhicule réagira-t-il à un piéton ou à un animal qui court devant lui? Comment la lumière et les ombres interagissent avec la vision et le rendement d’un véhicule? ce sont toutes des questions qui peuvent être abordées dans la simulation, qui est beaucoup plus efficace que les essais physiques.

Lorsque l’on discute de la prestation de solutions qui comprennent un système HILS complet et une simulation en temps réel, l’ajout de scénarios de conduite complexes sera nécessaire.Nous avons déjà vu certaines des réponses à cette demande avec l’ajout d’améliorations d’affichage de la pluie sur un pare-brise. Nous savons que la mise en commun de l’eau peut être visualisée, mais comment le véhicule réagira-t-il?

Quelles sont les futurs solutions

La capacité d’augmenter la fidélité des véhicules sera une nécessité, tout comme la bonne simulation de l’aquaplanage. Un véhicule doit également déterminer si une route est glissante ou simplement mouillée, et doit être en mesure de passer de deux à quatre roues motrices et de revenir en conséquence.

Il existe diverses solutions de simulation pour chacune de ces questions.La simulation électromagnétique détecte l’environnement à travers les ondes électromagnétiques, simulant les performances du radar.Une Suites logicielles telles que Dassault Systèmes’ Simpack simuler le comportement d’un véhicule en temps réel alors que PowerFLOW simule l’encrassement des capteurs, projetant les effets de la boue et de l’eau sur le véhicule et ses capteurs. Les phénomènes météorologiques violents peuvent être simulés au moyen de caractéristiques comme une soufflerie numérique, qui s’est révélée tout aussi efficace, sinon plus proche de la réalité, qu’une soufflerie physique, mais sans les coûts connexes.

La simulation pour les véhicules autonomes n’est pas une idée radicale. GM a prédit que 95% des futurs tests AV seront virtuels, pas physiques. Ce n’est pas surprenant compte tenu des milliards de kilomètres de tests qui sont estimés nécessaires avant de libérer ces véhicules sur la route. Les constructeurs voient des économies de temps et de coûts considérables grâce à l’utilisation de la simulation, car les problèmes auxquels les véhicules seront confrontés peuvent être abordés dans les premières étapes de la préproduction.

Ou nous en sommes actuellement?

Nous sommes sur la bonne voie pour être en mesure de soutenir des solutions qui identifient la physique correcte pour chaque sous-système et aider l’utilisateur à transférer la physique la plus importante aux scénarios de simulation en temps réel. La voie vers le succès exigera un processus étape par étape afin d’augmenter le niveau de détail pour la simulation en temps réel des véhicules autonomes.

Il est encore loin de la conception au produit lors du développement d’un véhicule autonome, mais les solutions de simulation actuellement en développement peuvent grandement aider à réduire le temps de mise sur le marché pour créer des VA sécuritaires.

Source: “Cet article original est paru dans le blog de Dassault Systèmes: Naviguer dans le futur”