Generare scenari di test per ADAS e veicoli autonomi
Con la diffusione dei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e la crescente automazione dei veicoli, si rende necessario definire opportune condizioni di test per lo sviluppo e la validazione. Sta diventando sempre più difficile identificare tutti i potenziali scenari per le funzionalità ADAS e AV attualmente in fase di sviluppo.
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Ridurre i tempi e i costi di validazione nel processo di sviluppo
La simulazione viene utilizzata per anticipare il processo di sviluppo dei sistemi ADAS e dei veicoli autonomi e consente di accorciare i tempi della fase di verifica e validazione (V&V). Prima di testare i prototipi, vengono utilizzati simulatori in tempo reale per verificare il funzionamento dei sistemi fisici, man mano che vengono resi disponibili.
Tra i principali vantaggi offerti dall'uso dei modelli virtuali rientrano la semplificazione delle attività di test e un minore dispendio in termini di tempo e denaro in fase di verifica. Un'ampia gamma di scenari viene valutata facendo ricorso ai modelli virtuali, e vengono definiti gli scenari critici impiegati in fase di verifica e validazione dei sistemi fisici. Questo consente di creare un programma di test fisici gestibile.
Definire scenari di prova adeguati per ADAS e AV mediante un approccio MBD
La progettazione basata su modelli (MBD) è un framework che utilizza casi di test per sottoporre il sistema a verifica durante il processo di sviluppo. I casi di test vengono definiti sulla base dell'analisi dei requisiti a livello di veicolo e di sistema e degli standard di sicurezza funzionale, come ISO 26262 e ISO 21448. Questo aiuta a progettare casi di test in modalità di errore.
L'obiettivo è fornire un'ampia copertura per le situazioni che possono verificarsi durante l'utilizzo del veicolo e identificare gli scenari critici e non sicuri.
Scenari di prova basati su condizioni di guida reali
Un veicolo viene testato su una strada pubblica con la strumentazione corretta per identificare scenari reali. Molte aziende automobilistiche hanno registrato grandi quantità di dati su strada in diverse condizioni di traffico e meteorologiche. Per ampliare la copertura, è necessario identificare un insieme più vasto di scenari possibili a partire dai dati sulle condizioni di guida reali.
Una volta identificati gli scenari, è possibile importarli nei modelli di simulazione per anticipare il processo di sviluppo. La valutazione dei sistemi è supportata da strumenti di simulazione dedicati, quali il software Simcenter.