Avec l'aimable autorisation de dSPACE GmbH
dSPACE fait progresser les tests des véhicules autonomes
10 novembre 2022
Les véhicules autonomes (VA) n'ont plus rien d'un rêve futuriste. Selon Social Tables, plus de 1 400 véhicules autonomes circulent actuellement sur les routes des États-Unis et ce nombre devrait augmenter de façon exponentielle dans le monde entier au cours des prochaines années.
C'est pourquoi dSPACE, leader dans le développement et la mise en œuvre de technologies de test pour les VA, a créé AURELION, sa solution de simulation réaliste des capteurs. AURELION permet d'intégrer la visualisation de qualité supérieure et les capteurs de pointe aux processus visant à développer et à valider les fonctions de conduite autonome.
dSPACE utilise l'Unreal Engine pour développer des graphismes réalistes, simuler de manière précise les environnements de conduite et modéliser les véhicules et les capteurs pour AURELION.
C'est pourquoi dSPACE, leader dans le développement et la mise en œuvre de technologies de test pour les VA, a créé AURELION, sa solution de simulation réaliste des capteurs. AURELION permet d'intégrer la visualisation de qualité supérieure et les capteurs de pointe aux processus visant à développer et à valider les fonctions de conduite autonome.
dSPACE utilise l'Unreal Engine pour développer des graphismes réalistes, simuler de manière précise les environnements de conduite et modéliser les véhicules et les capteurs pour AURELION.
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Selon Holger Krumm, responsable des produits stratégiques dans l'entreprise, le test de l'aide au maintien dans la voie ou de la régulation des distances est possible dans des véhicules standard sur routes réelles, mais le test d'un véhicule véritablement autonome est bien plus complexe.
"Les scénarios des véhicules autonomes sont si complexes que, lorsqu'une voiture effectue entièrement ses manœuvres par elle-même, on doit la tester sur la route pendant des millions et des millions de kilomètres", explique-t-il. "C'est impossible de le faire vraiment, alors on le fait sur des routes virtuelles. C'est ce que nous accomplissons avec AURELION et l'Unreal Engine."
Les tests sur routes physiques sont également écartés pour une autre raison : la sécurité. "On doit imaginer et tester différentes manœuvres et situations dangereuses de conduite", commente Caius Seiger, chef de produit pour la simulation de capteurs chez dSPACE. "D'ordinaire, on effectue de véritables tests de conduite sur une route réelle. Toutefois, ce serait dangereux avec des véhicules autonomes. C'est en partie ce qui a motivé le développement d'AURELION : créer des données de synthèse pour les capteurs de type caméra, RADAR et LiDAR dans n'importe quel scénario envisageable afin de tester facilement les algorithmes avant leur utilisation sur la route."
"Les scénarios des véhicules autonomes sont si complexes que, lorsqu'une voiture effectue entièrement ses manœuvres par elle-même, on doit la tester sur la route pendant des millions et des millions de kilomètres", explique-t-il. "C'est impossible de le faire vraiment, alors on le fait sur des routes virtuelles. C'est ce que nous accomplissons avec AURELION et l'Unreal Engine."
Les tests sur routes physiques sont également écartés pour une autre raison : la sécurité. "On doit imaginer et tester différentes manœuvres et situations dangereuses de conduite", commente Caius Seiger, chef de produit pour la simulation de capteurs chez dSPACE. "D'ordinaire, on effectue de véritables tests de conduite sur une route réelle. Toutefois, ce serait dangereux avec des véhicules autonomes. C'est en partie ce qui a motivé le développement d'AURELION : créer des données de synthèse pour les capteurs de type caméra, RADAR et LiDAR dans n'importe quel scénario envisageable afin de tester facilement les algorithmes avant leur utilisation sur la route."
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Caius Seiger explique que le réalisme est essentiel pour tester les VA en simulation. "On doit être au plus proche de la réalité. En effet, lorsqu'on alimente un algorithme avec des données non réalistes, on ne peut pas garantir sa performance sur une route réelle", précise-t-il. "On doit s'assurer que l'algorithme et le module de commande se comporteront sur route réelle comme en simulation."
dSPACE simule la dynamique des véhicules et le trafic depuis longtemps, mais il a fallu attendre qu'un client demande une visualisation du processus pour que l'entreprise travaille sur la manière de donner vie aux simulations. Après avoir constaté l'ampleur des opportunités de marché derrière cette demande initiale, dSPACE a d'abord imaginé une solution basée sur OpenSceneGraph appelée Motion Desk, puis a commencé à y intégrer des données RADAR et LiDAR. Toutefois, le marché exigeait une qualité visuelle supérieure à celle qu'offrait la solution.
dSPACE simule la dynamique des véhicules et le trafic depuis longtemps, mais il a fallu attendre qu'un client demande une visualisation du processus pour que l'entreprise travaille sur la manière de donner vie aux simulations. Après avoir constaté l'ampleur des opportunités de marché derrière cette demande initiale, dSPACE a d'abord imaginé une solution basée sur OpenSceneGraph appelée Motion Desk, puis a commencé à y intégrer des données RADAR et LiDAR. Toutefois, le marché exigeait une qualité visuelle supérieure à celle qu'offrait la solution.
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"Nous pouvions tout faire avec OpenSceneGraph, mais il aurait fallu des années de développement pour que la qualité franchisse un cap", admet Caius Seiger. "Nous avons choisi l'Unreal Engine pour bénéficier d'un cadre de départ nous permettant d'atteindre un excellent niveau de qualité visuelle."
Selon Caius Seiger, dSPACE a choisi l'Unreal Engine pour AURELION en raison de l'Unreal Editor (l'environnement de création et de développement intégré du moteur) et de la disponibilité du code source.
Selon Caius Seiger, dSPACE a choisi l'Unreal Engine pour AURELION en raison de l'Unreal Editor (l'environnement de création et de développement intégré du moteur) et de la disponibilité du code source.
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"Il est très facile d'ajouter du contenu 3D dans l'Unreal Engine avec l'Unreal Editor. Il propose un grand nombre de fonctionnalités", ajoute-t-il. "Autre fonctionnalité importante pour nous : l'Unreal Engine est ouvert. Nous devions parfois modifier le code source pour répondre aux besoins du marché. Ces changements s'appliquaient aux modèles RADAR et LiDAR. Après avoir modifié quelques lignes de code, nous pouvions répondre aux besoins du marché et fournir une solution fonctionnelle."
"Ce qui a vraiment changé la donne, c'est le grand nombre de ressources en bibliothèque utilisables dans notre environnement", souligne Holger Krumm. "Les contributions de l'écosystème sont considérables. En termes de création d'un monde virtuel, il est impossible de tout faire par nous-mêmes. Nous employons plusieurs modélisateurs, mais nous sommes également en contact avec certaines entreprises qui proposent des ressources à importer. L'interface nous permet d'importer facilement ces éléments externes dans notre environnement et de voir comment ils se comportent en fonctionnement."
"Ce qui a vraiment changé la donne, c'est le grand nombre de ressources en bibliothèque utilisables dans notre environnement", souligne Holger Krumm. "Les contributions de l'écosystème sont considérables. En termes de création d'un monde virtuel, il est impossible de tout faire par nous-mêmes. Nous employons plusieurs modélisateurs, mais nous sommes également en contact avec certaines entreprises qui proposent des ressources à importer. L'interface nous permet d'importer facilement ces éléments externes dans notre environnement et de voir comment ils se comportent en fonctionnement."
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Caius Seiger affirme qu'AURELION est le meilleur produit sur le marché en raison de sa capacité de validation. "L'utilisation de données synthétiques pour les capteurs n'en est qu'à ses débuts pour nos clients", indique-t-il. "C'est une erreur de dire que l'on dispose des meilleurs modèles. On doit valider ces modèles. On doit comparer les données simulées aux données réelles. Et on doit le faire pour différents scénarios et paramètres comme la neige, la pluie et le brouillard. Nous démontrons que ces modèles sont utilisables sous ces différentes conditions. Notre écosystème, combiné au processus de validation, est l'un des principaux arguments de vente d'AURELION."
Avec l'aimable autorisation de dSPACE GmbH
Holger Krumm cite les avantages de l'approche de bout en bout d'AURELION. "Nous proposons une solution de bout en bout dans laquelle AURELION garantit au client qu'il dispose des meilleurs modèles de capteurs RADAR, LiDAR, caméra et ultrasoniques regroupés en un seul endroit", affirme-t-il. "On peut donc tester ce processus de développement de VA, depuis la simulation virtuelle jusqu'à la partie matérielle où le code réel est intégré dans un prototype pilotable sur une route."
Actuellement, dSPACE met à jour AURELION vers l'Unreal Engine 5 et déploie de nouveaux outils destinés aux clients, notamment un plug-in dSPACE prévu pour l'Unreal Engine. Il permettra aux clients d'importer des formats tels que la norme de description des réseaux routiers OpenDRIVE, de créer des environnements dans l'Unreal Editor, puis de les charger dans AURELION.
"Je crois que l'Unreal Engine est la meilleure solution pour le marché", affirme Caius Seiger. "Si nous avions continué à utiliser OpenSceneGraph, par exemple, au lieu de l'Unreal Engine, nous serions encore en train de résoudre des soucis d'éclairage et d'autres problèmes du même type, et AURELION n'aurait pas vu le jour."
Dans les décennies à venir, à mesure que les véhicules autonomes se multiplient sur les routes du monde entier, dSPACE prévoit de rester à la pointe de leur entraînement par simulation. Pour découvrir comment améliorer le réalisme des simulations de capteurs et la qualité des visualisations dans le développement et la validation des fonctions de conduite, visitez la page Simulation de l'Unreal Engine.
Actuellement, dSPACE met à jour AURELION vers l'Unreal Engine 5 et déploie de nouveaux outils destinés aux clients, notamment un plug-in dSPACE prévu pour l'Unreal Engine. Il permettra aux clients d'importer des formats tels que la norme de description des réseaux routiers OpenDRIVE, de créer des environnements dans l'Unreal Editor, puis de les charger dans AURELION.
"Je crois que l'Unreal Engine est la meilleure solution pour le marché", affirme Caius Seiger. "Si nous avions continué à utiliser OpenSceneGraph, par exemple, au lieu de l'Unreal Engine, nous serions encore en train de résoudre des soucis d'éclairage et d'autres problèmes du même type, et AURELION n'aurait pas vu le jour."
Dans les décennies à venir, à mesure que les véhicules autonomes se multiplient sur les routes du monde entier, dSPACE prévoit de rester à la pointe de leur entraînement par simulation. Pour découvrir comment améliorer le réalisme des simulations de capteurs et la qualité des visualisations dans le développement et la validation des fonctions de conduite, visitez la page Simulation de l'Unreal Engine.
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