Cortesía de dSPACE GmbH
dSPACE impulsa avances en las pruebas con vehículos autónomos
10 de noviembre de 2022
Los vehículos autónomos (VA) ya no son un sueño futurista. Según Social Tables, ahora mismo existen más de 1400 vehículos autónomos tan solo en Estados Unidos. Se espera que dicha cifra aumente de manera considerable en todo el mundo durante los próximos años.
Por esta razón, dSPACE, una compañía líder tanto en el desarrollo como en la implementación de tecnologías que evalúan estos vehículos, ha creado AURELION. Esta tecnología es la clave para la simulación con sensores realistas. AURELION permite integrar una visualización de calidad superior y sensores de vanguardia en los procesos que desarrollan y validan las funcionalidades de la conducción autónoma.
dSPACE ha usado Unreal Engine para desarrollar gráficos realistas, simular de manera precisa los entornos de conducción y crear los modelos de los vehículos y sensores para AURELION.
Por esta razón, dSPACE, una compañía líder tanto en el desarrollo como en la implementación de tecnologías que evalúan estos vehículos, ha creado AURELION. Esta tecnología es la clave para la simulación con sensores realistas. AURELION permite integrar una visualización de calidad superior y sensores de vanguardia en los procesos que desarrollan y validan las funcionalidades de la conducción autónoma.
dSPACE ha usado Unreal Engine para desarrollar gráficos realistas, simular de manera precisa los entornos de conducción y crear los modelos de los vehículos y sensores para AURELION.
Cortesía de dSPACE GmbH
Holger Krumm, director estratégico de productos de la empresa, detalla que la evaluación más precisa de los vehículos autónomos es muy compleja. Ha afirmado lo anterior al compararla con la evaluación de los sistemas de asistencia en carril y crucero adaptativo de los vehículos convencionales en carreteras de verdad.
«Cuando nos referimos a la complejidad de los supuestos con vehículos autónomos, es decir, cuando un coche se mueve por sí mismo, es necesario evaluarlos en miles de kilómetros por carretera», afirma Krumm. «Sería prácticamente imposible hacerlo a mano. Por eso hemos pasado a las carreteras virtuales. Gracias a este cambio, podemos alcanzar nuestros objetivos junto con la ayuda de AURELION y Unreal Engine».
Existe también otro motivo por el que se llega a descartar la evaluación en una carretera de verdad: la seguridad. «Debemos imaginar y evaluar supuestos y maniobras al volante tremendamente variados y complejos», declara Caius Seiger, director de Productos de simulación de sensores en dSPACE. «Por lo general, se pueden evaluar haciendo pruebas de conducción en una carretera de verdad. Ahora bien, la seguridad se vería muy comprometida al usar vehículos autónomos. Por este y otros motivos, AURELION es la solución. Gracias a él, podemos crear datos de sensores sintéticos para cámaras, radar y LiDAR sin importar el tipo de situación. De esta manera, podemos evaluar algoritmos de manera sencilla antes de probarlos en la carretera».
«Cuando nos referimos a la complejidad de los supuestos con vehículos autónomos, es decir, cuando un coche se mueve por sí mismo, es necesario evaluarlos en miles de kilómetros por carretera», afirma Krumm. «Sería prácticamente imposible hacerlo a mano. Por eso hemos pasado a las carreteras virtuales. Gracias a este cambio, podemos alcanzar nuestros objetivos junto con la ayuda de AURELION y Unreal Engine».
Existe también otro motivo por el que se llega a descartar la evaluación en una carretera de verdad: la seguridad. «Debemos imaginar y evaluar supuestos y maniobras al volante tremendamente variados y complejos», declara Caius Seiger, director de Productos de simulación de sensores en dSPACE. «Por lo general, se pueden evaluar haciendo pruebas de conducción en una carretera de verdad. Ahora bien, la seguridad se vería muy comprometida al usar vehículos autónomos. Por este y otros motivos, AURELION es la solución. Gracias a él, podemos crear datos de sensores sintéticos para cámaras, radar y LiDAR sin importar el tipo de situación. De esta manera, podemos evaluar algoritmos de manera sencilla antes de probarlos en la carretera».
Cortesía de dSPACE GmbH
El realismo es la clave a la hora de evaluar vehículos autónomos durante las simulaciones, explica Seiger. «Necesitamos aproximarnos a la realidad todo lo que podamos. La razón es que, cuando enviamos datos que no son realistas a un algoritmo, no podemos asegurarnos de cómo funcionará este en el mundo real», nos cuenta. «El objetivo es garantizar que el algoritmo y la unidad de control actúen correctamente tanto en el mundo real como en la simulación».
dSPACE lleva trabajando con simulaciones de dinámica de vehículos y datos de tráfico durante mucho tiempo. Sin embargo, cuando un cliente solicitó ver todo el proceso, decidieron investigar nuevas formas de crear sus simulaciones. Al descubrir el gran potencial de mercado que escondía una petición como esta, desarrollaron una solución basada en OpenSceneGraph a la que llamaron Motion Desk. A partir de ahí, comenzaron a integrarle tecnologías de radar y LiDAR. Sin embargo, el mercado exigía una calidad visual mucho mayor que la que ofrecía su solución.
dSPACE lleva trabajando con simulaciones de dinámica de vehículos y datos de tráfico durante mucho tiempo. Sin embargo, cuando un cliente solicitó ver todo el proceso, decidieron investigar nuevas formas de crear sus simulaciones. Al descubrir el gran potencial de mercado que escondía una petición como esta, desarrollaron una solución basada en OpenSceneGraph a la que llamaron Motion Desk. A partir de ahí, comenzaron a integrarle tecnologías de radar y LiDAR. Sin embargo, el mercado exigía una calidad visual mucho mayor que la que ofrecía su solución.
Cortesía de dSPACE GmbH
«Podíamos trabajar perfectamente con OpenSceneGraph, pero habríamos tardado muchos años en conseguir la calidad visual que necesitábamos», afirma Seiger. «Por ello, decidimos probar con Unreal Engine para realizar unas comprobaciones iniciales y alcanzar la calidad visual que deseábamos».
Para Seiger, las características de Unreal Engine que permiten que sea la opción predilecta de dSPACE para AURELION son: Unreal Editor (el entorno de creación y desarrollo integrado del motor) y la disponibilidad de su código fuente.
Para Seiger, las características de Unreal Engine que permiten que sea la opción predilecta de dSPACE para AURELION son: Unreal Editor (el entorno de creación y desarrollo integrado del motor) y la disponibilidad de su código fuente.
Cortesía de dSPACE GmbH
«Es sumamente fácil añadir contenido en 3D en Unreal Engine con Unreal Editor. Tenemos mucha variedad de opciones para trabajar», nos comenta Seiger. «Tampoco podemos olvidar que Unreal Engine es de código abierto. En ocasiones hemos tenido que modificar el código fuente para satisfacer las exigencias del mercado. Tuvimos que cambiarlo para radar y LiDAR. Tras modificar unas pocas líneas de código, fuimos capaces de cumplir con las expectativas gracias a una solución más que efectiva».
«Pero lo que de verdad fue un punto de inflexión es la gran cantidad de recursos de biblioteca que podemos emplear en nuestro entorno», nos cuenta Krumm. «El mercado ha ayudado mucho en este aspecto. Cuando nos planteamos crear un mundo virtual, no podemos alcanzar esta meta solos. Disponemos de varios modeladores, pero también tenemos conversaciones con empresas que disponen de elementos que podemos importar. La interfaz nos permite añadir de manera sencilla los recursos externos en nuestro entorno y comprobar cuál es su comportamiento como una aplicación en tiempo de ejecución».
«Pero lo que de verdad fue un punto de inflexión es la gran cantidad de recursos de biblioteca que podemos emplear en nuestro entorno», nos cuenta Krumm. «El mercado ha ayudado mucho en este aspecto. Cuando nos planteamos crear un mundo virtual, no podemos alcanzar esta meta solos. Disponemos de varios modeladores, pero también tenemos conversaciones con empresas que disponen de elementos que podemos importar. La interfaz nos permite añadir de manera sencilla los recursos externos en nuestro entorno y comprobar cuál es su comportamiento como una aplicación en tiempo de ejecución».
Cortesía de dSPACE GmbH
Seiger afirma que AURELION es el mejor producto del mercado gracias a su capacidad de validación. «El uso de datos de sensores sintéticos sigue ahora mismo en fase de pruebas para nuestros clientes», argumenta. «Si dijésemos que tenemos los mejores modelos, estaríamos mintiendo. Nuestra meta es validar todos y cada uno de ellos. Es decir, tenemos que comparar los datos de las simulaciones con los de la vida real. Y debemos compararlos en supuestos y con parámetros variados, como en situaciones con nevadas, lluvias y niebla. El objetivo final es demostrar que se pueden usar con todo tipo de parámetros. Nuestro ecosistema, junto con la validación, es una de las mejores ventajas que ofrece AURELION».
Cortesía de dSPACE GmbH
Krumm detalla las ventajas del enfoque integral de AURELION. «Aportamos una solución integral en la que AURELION desempeña un papel muy importante: ofrece al cliente una buena impresión y la certeza de que tiene a su disposición los mejores modelos de sensores en lo que respecta a radar, LiDAR, cámara y ultrasonidos, todo en un coche», nos afirma. «Por lo tanto, podemos evaluar el proceso de desarrollo de los vehículos autónomos desde el principio, con la simulación virtual, hasta el hardware, donde el código se introduce en un coche para que conduzca por la carretera como un prototipo».
En la actualidad, dSPACE está actualizando AURELION en Unreal Engine 5 e implementando nuevas herramientas para ofrecer ayuda a los clientes. Entre ellas se encuentra un complemento de dSPACE para Unreal Engine que permitirá a los clientes importar formatos como OpenDRIVE, el estándar para describir redes de carreteras. Una vez terminen la importación, podrán construir entornos en Unreal Editor, para después cargarlos en AURELION.
«Creo que hemos encontrado la mejor solución para el mercado gracias a Unreal Engine», afirma Seiger. «Si hubiésemos seguido trabajando con, por ejemplo, OpenSceneGraph en lugar de con Unreal Engine, aún estaríamos resolviendo problemas de iluminación y otros similares. ¡Y tampoco habríamos llegado a crear AURELION!».
Durante las décadas siguientes, a medida que los vehículos autónomos se convierten en la norma en las carreteras de todo el mundo, dSPACE tiene como objetivo quedarse a la vanguardia del entrenamiento simulado con VA. Descubre más información acerca del uso de la simulación con sensores realistas y de la visualización al más alto nivel para el desarrollo y validación de funcionalidades de conducción al visitar la página de simulación con Unreal Engine.
En la actualidad, dSPACE está actualizando AURELION en Unreal Engine 5 e implementando nuevas herramientas para ofrecer ayuda a los clientes. Entre ellas se encuentra un complemento de dSPACE para Unreal Engine que permitirá a los clientes importar formatos como OpenDRIVE, el estándar para describir redes de carreteras. Una vez terminen la importación, podrán construir entornos en Unreal Editor, para después cargarlos en AURELION.
«Creo que hemos encontrado la mejor solución para el mercado gracias a Unreal Engine», afirma Seiger. «Si hubiésemos seguido trabajando con, por ejemplo, OpenSceneGraph en lugar de con Unreal Engine, aún estaríamos resolviendo problemas de iluminación y otros similares. ¡Y tampoco habríamos llegado a crear AURELION!».
Durante las décadas siguientes, a medida que los vehículos autónomos se convierten en la norma en las carreteras de todo el mundo, dSPACE tiene como objetivo quedarse a la vanguardia del entrenamiento simulado con VA. Descubre más información acerca del uso de la simulación con sensores realistas y de la visualización al más alto nivel para el desarrollo y validación de funcionalidades de conducción al visitar la página de simulación con Unreal Engine.
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