Punktem wyjścia procesu rozwoju pojazdu jest bezpieczeństwo pasażerów. Przeniesienie odpowiedzialności z kierowcy na producenta samochodu za zapobieganie wypadkom ma duży wpływ na proces rozwoju. Producenci samochodów będą musieli udowodnić dokładność swoich procesów rozwojowych, gdy ludzie zostaną ranni lub zabici w wyniku niewłaściwego obchodzenia się z autonomicznymi pojazdami. Oznacza to, że zautomatyzowane systemy jazdy będą musiały bezpiecznie reagować na wszystkie możliwe scenariusze ruchu, niezależnie od warunków drogowych i pogodowych. Technologia tego jest złożona. Wymaga to zintegrowanego systemu systemów z komponentami mechanicznymi, elektrycznymi i programowymi. W przypadku zoptymalizowanego projektu komponenty te nie mogą być traktowane jako oddzielne artefakty. Oprogramowanie i sprzęt muszą być zsynchronizowane, aby osiągnąć koszty sprzętu i wymaganą wydajność systemu. Kluczową zmienną w zautomatyzowanych systemach jazdy jest konfiguracja czujników. Nowe czujniki są wprowadzane w szybkim tempie i opracowywane są bardziej zaawansowane algorytmy łączenia czujników. Istnieje nieskończona liczba możliwych kompozycji do generowania 360-stopniowego obrazu otoczenia wokół pojazdu, obsługujących różne typy czujników, ich liczbę i rozmieszczenie w pojeździe. Czujniki zazwyczaj stanowią istotny czynnik kosztowy dla pojazdów, przez co wybór konfiguracji jest potencjalnym wyróżnikiem na rynku. Głównym wyzwaniem jest jednak pewność, że pojazd będzie spełniał Twoje specyfikacje. Nie tylko w fazach rozwoju, ale w rzeczywistym ruchu z mieszkańcami i przez wiele lat. Wymaga to procesu walidacji i weryfikacji w celu udowodnienia wydajności w różnych okolicznościach. Proces ten musi być powtarzalny dla różnych samochodów rozwijanych w czasie, co umożliwia porównywanie osiągów w celu eksploracji projektu. Wreszcie, decyzje projektowe i wyniki weryfikacji podczas procesu opracowywania pojazdu muszą być identyfikowalne. Aby usprawnić proces rozwoju pojazdu, konieczne jest wsparcie zintegrowanego rozwoju sprzętu i oprogramowania, z możliwością natychmiastowej optymalizacji konfiguracji czujników oraz wysoce zautomatyzowanym i powtarzalnym procesem walidacji i weryfikacji. Jest skalowalny do masowej produkcji tylko wtedy, gdy wymagania, architektury systemu oraz symulacje, modele i wyniki walidacji wydajności są starannie zarządzane. Pozwoliłoby to na ciągłe ulepszanie produktu, odpowiadało na roszczenia z tytułu odpowiedzialności i ograniczało zbędną pracę poprzez maksymalizację ponownego wykorzystania danych cyfrowych. System-on-chip Czas, w którym elektroniczne jednostki sterujące (ECU) były standardowymi komponentami, dobiega końca. Wysokie obciążenia IT i surowe wymagania dotyczące zmniejszenia zużycia energii, w połączeniu ze specyficznymi warunkami środowiskowymi, sprawiają, że opracowanie specjalnych układów scalonych do zastosowań związanych z jazdą autonomiczną jest nieuniknione. Zmusza to branżę motoryzacyjną do bliższej współpracy z producentami chipów i ustanowienia równoległych procesów rozwoju produktów z wieloma współzależnościami. Długie cykle rozwojowe i wysokie koszty układów scalonych stanowią obciążenie dla tej relacji. Jednak Mentor, firma należąca do Siemensa, wspiera proces opracowywania chipów za pomocą wirtualnych i emulowanych reprezentacji projektu chipa na wczesnym etapie. Pozwala to na eksplorację projektu wbudowanego, a także wczesną walidację i weryfikację przyszłej wydajności systemu z realistyczną wydajnością obliczeniową. Ponadto rozwiązania symulacyjne Mentor mogą być wykorzystywane do optymalizacji wydajności termicznej i trwałości układów scalonych i systemów. (zdj.: © Ford) Platforma obliczeniowa AD Niezależna platforma obejmuje konfigurację sprzętową systemu sterowania. Granice systemu to czujniki pojazdu i wyjścia elementów wykonawczych na magistrali komunikacyjnej pojazdu. Jest to złożony zespół elektroniki i okablowania, który wymaga zoptymalizowania czasu obliczeń, zużycia energii, wydajności termicznej, pojemności elektromagnetycznej (EMC) i wielu innych atrybutów. Funkcjonalnie autonomiczna platforma przekształca środowisko z wszelkiego rodzaju aktorami na sygnały elektryczne na wyjściach systemu, umożliwiając samochodowi podążanie zamierzoną ścieżką. Chociaż rozwiązania zautomatyzowanej jazdy, takie jak tempomat adaptacyjny, asystent utrzymania pasa ruchu i automatyczne systemy parkowania, są zwykle dostarczane w postaci połączonego produktu złożonego z czujników i procesorów, istnieje wielkie oczekiwanie, że samochód przyszłości będzie miał scentralizowaną architekturę dla połączonego sieć. funkcji. Wokół pojazdu zostanie zastosowany szereg czujników, aby stworzyć 360-stopniową reprezentację otoczenia pojazdu, którą można wykorzystać we wszystkich zautomatyzowanych funkcjach jazdy. Procesor przetwarza algorytmy łączenia czujników na nieprzetworzonych danych z czujników i generuje listę obiektów w otoczeniu pojazdu. Określenie produktu końcowego Aby wyprodukować dużą liczbę samojezdnych samochodów, nie można dodać dodatkowych zasobów do istniejących zespołów rozwoju pojazdów i po prostu rozszerzyć zakres narzędzi o dodatkowe rozwiązania programowe. Wymagania dotyczące efektywności energetycznej, komfortu, zwrotności i trwałości nie ulegną zmniejszeniu. W rzeczywistości mogą stać się trudniejsze, gdy pasażerowie robią coś więcej niż tylko jazdę. Zautomatyzowana jazda i połączenie z większymi sieciami również przyczyniają się do tego dylematu. Równoważenie czynników wpływających na osiągi pojazdu w często sprzecznych obszarach najlepiej przeprowadzać w zintegrowanym procesie i łańcuchu narzędzi. Jest to klucz do rozwoju współdzielonej i autonomicznej mobilności.