En los ultimos años, un número creciente de investigadores y empresas de todo el mundo han estado desarrollando técnicas para la conducción automatizada. Antes de que los vehículos autónomos puedan introducirse en carreteras reales, sin embargo, será necesario comprobar su eficacia y seguridad.

Las plataformas de simulación han demostrado ser particularmente efectivas para entrenar y probar herramientas de conducción automatizada antes de integrarlas en vehículos reales. Entre otras cosas, Estas plataformas se pueden utilizar para facilitar los procesos de ingeniería de seguridad. evaluando el desempeño y las limitaciones de un modelo en una variedad de escenarios dinámicos.

Dos investigadores del KTH Royal Institute of Technology en Suecia, liderando un equipo de desarrolladores de software, recientemente desarrollaron una plataforma de co-simulación que los ingenieros pueden usar para evaluar decisiones de diseño y refinar los requisitos de seguridad funcional (FSR) de las herramientas para la conducción automatizada. La nueva plataforma, apodado AD-EYE, se introdujo en un artículo publicado previamente en arXiv.

"El núcleo del problema que resuelve AD-EYE se relaciona con la complejidad de la conducción automatizada y las posibilidades casi infinitas en el diseño, "Naveen Mohan, uno de los investigadores que realizó el estudio, dijo a TechXplore.

La complejidad de la conducción automatizada como tarea computacional se manifiesta de múltiples formas. Para arquitectos, por ejemplo, implica averiguar cuántos sensores se deben utilizar, qué tipo de sensores son ideales, y el campo de visión que debería tener cada uno de estos sensores para un dominio de diseño operativo dado.

Ingenieros de seguridad, por otra parte, necesidad de determinar qué escenarios deben considerarse dentro de este dominio de diseño operativo, responder preguntas como la probabilidad de que un animal cruce la calle, o que un niño salte delante del vehículo en un embotellamiento. Finalmente, Los expertos técnicos deben identificar los algoritmos de planificación que sean más efectivos para cada escenario.

"En las primeras etapas de desarrollo, cuando la tecnología subyacente no ha madurado lo suficiente para cuantificar, Se deben hacer suposiciones para que el trabajo se pueda paralelizar, es decir., los roles en los ejemplos pueden progresar, "Mohan dijo." Cualquiera de las suposiciones hechas en los ejemplos anteriores al diseñar una función de conducción automatizada podría cambiar en presencia de fallas y cambios realizados demasiado tarde en el proyecto para sistemas automotrices críticos para la seguridad, y podría terminar siendo insosteniblemente caro ".

AD-EYE, la plataforma desarrollada por Mohan y su colega Martin Törngren, puede ser utilizado tanto por arquitectos como por ingenieros de seguridad. En una etapa temprana de desarrollo, puede ayudar a los arquitectos a tomar decisiones técnicas que sean factibles y efectivas, al mismo tiempo que permite a los ingenieros de seguridad crear datos de simulación que pueden incorporarse en sus evaluaciones de riesgos.

La mayoría de las herramientas actuales para la conducción automatizada se centran en un solo aspecto de la tarea, a costa de otros. AD-EYE tiene una estructura modular, por lo que permite a los investigadores probar estas herramientas tanto individualmente como combinadas con otras técnicas.

"Para mejorar el realismo de las decisiones impulsadas por la simulación sobre seguridad funcional, es importante tener cadenas de herramientas en lugar de herramientas, donde las herramientas se pueden conectar (y desconectar) de forma modular, "Mohan dijo." La flexibilidad fue un principio clave que usamos en el diseño ".

La plataforma de co-simulación desarrollada por Mohan y Törngren tiene varias ventajas importantes sobre otras técnicas de simulación. Más destacado, es extremadamente flexible y utiliza código fuente abierto, permitiendo así a los arquitectos evaluar diferentes decisiones de diseño basadas en información conocida.

En AD-EYE, por ejemplo, los arquitectos pueden probar modelos de sensores de diferentes fidelidades y evaluar herramientas con diferentes dinámicas de vehículos. Es más, la plataforma se puede utilizar para probar código en diferentes plataformas informáticas.

Hasta aquí, los investigadores han demostrado la eficacia y flexibilidad de su plataforma en varios proyectos de estudiantes, así como a través de colaboraciones de la industria con empresas tecnológicas de renombre, como Scania, QRTECH y Nvidia. En su artículo reciente, se centraron específicamente en la necesidad de una verificación temprana de los denominados conceptos de seguridad funcional (FSC) en la conducción automatizada, presentando su plataforma como una posible solución.

"Nuestro principal hallazgo es que no existe una fórmula mágica, el camino hacia vehículos automatizados seguros es más largo de lo que sugieren varios prototipos en todo el mundo, "Mohan dijo." Nos ha quedado claro que existe la necesidad de una nueva metodología de diseño (métodos y herramientas) que sean capaces de manejar un nuevo nivel de complejidad para un sistema autónomo inteligente altamente integrado. Nuestro trabajo con Scania, sin embargo, ha demostrado que se puede lograr un progreso constante modelando explícitamente los supuestos y la información incierta en el diseño ".

Como parte de dos proyectos financiados por la UE denominados Prystine y AutoDrive, Mohan y Törngren trabajaron en estrecha colaboración con Scania y otras empresas en Europa, investigando soluciones que podrían mejorar la seguridad de los vehículos automatizados. Con AD-EYE, probaron algunas de las herramientas desarrolladas por estas empresas, evaluar su viabilidad e intentar identificar oportunidades para un mayor desarrollo. Los investigadores ahora continúan sus investigaciones, utilizando su plataforma para realizar más evaluaciones arquitectónicas y funcionales basadas en la seguridad.

"También queremos trasladar nuestras pruebas al mundo real, "Törngren, dijo a TechXplore. "Hemos comenzado el proceso con las autoridades de transporte por carretera en Suecia y estamos en camino de convertirnos en el primer equipo con licencia universitaria en participar en pruebas de carreteras públicas en Suecia. Este es nuestro próximo paso inmediato".

En el futuro, Mohan y Törngren planean seguir colaborando con varias empresas de tecnología, incluyendo Siemens, Nvidia, Scania, Coches Volvo, AVL, y QRTECH. Ya han comenzado a realizar nuevas pruebas utilizando AD-EYE, dirigido específicamente a determinar cuál de la enorme cantidad de casos de prueba posibles ofrece el mayor rendimiento en el menor tiempo posible.

"Finalmente, también nos interesa investigar cómo el comportamiento de otros actores, particularmente de naturaleza maliciosa puede afectarnos. es decir, la interacción de la seguridad y la protección ".

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