À mesure que les véhicules s’engagent sur la voie de l’autonomie, l’industrie doit répondre au besoin croissant d’effectuer des tests HIL (Hardware-In-the-Loop) pour valider et vérifier les fonctionnalités des systèmes d’aide à la conduite (ADAS), qui joueront un rôle central dans la conduite autonome. Ce White Paper offre un aperçu du concept HIL pour les systèmes d'aide à la conduite automobile (ADAS) dotés de fusion de capteurs, dévoile les principales conclusions à tirer des premières initiatives de recherche, et met en avant les éléments clés de niveau système utilisés dans l'implémentation de la solution.
De nos jours, de nombreuses voitures sont dotées de systèmes ADAS basés sur divers capteurs comme le radar, les caméras, le LIDAR, ou les ultrasons. En général, chacun de ces capteurs remplit une fonction bien définie et ne partage que rarement des informations avec les autres capteurs. La quantité d'informations que le conducteur reçoit est proportionnelle au nombre de capteurs utilisés. Lorsque les capteurs fournissent suffisamment d’informations et que la communication est fonctionnelle, il est possible de créer un système autonome à l’aide d’algorithmes intelligents.
La fusion de capteurs correspond à la somme des informations transmises par les différents capteurs et permet de fournir une vision plus claire du milieu environnant. Cette technologie est indispensable pour atteindre l’objectif d’amélioration de la fiabilité des fonctions de sécurité et de l’efficacité des systèmes de conduite autonome.
Figure 1. Visualisation de l'environnement de la voiture
La fusion de capteurs peut se révéler utile quel que soit le type de capteur. L’exemple le plus caractéristique est celui de la fusion des informations provenant d’une caméra avant et d’un radar avant. Une caméra qui fonctionne dans le spectre visible subit une dégradation de ses performances en présence de pluie, de brouillard dense, de lumière éblouissante du soleil et en l'absence de lumière, mais ses performances sont très fiables lorsqu’il s’agit de reconnaître les couleurs (signalisation routière horizontale, par exemple). Le radar permet de détecter les distances, même avec une faible résolution, et ses performances ne sont pas sensibles aux conditions environnementales.
Les fonctions ADAS qui utilisent fréquemment la fusion des capteurs de la caméra avant et du radar comprennent :
Le freinage autonome d’urgence (AEB – Autonomous Emergency Braking) — il contrôle le système de freinage en réduisant la vitesse en cas de collision certaine ou en alertant le conducteur dans les situations critiques.
La validation de systèmes complexes requiert l’installation d’un environnement de test adéquat capable de simuler efficacement les capteurs pour contrôler le comportement du véhicule dans des conditions réelles.
À l’aide des technologies NI et d’un simulateur 3D de scénarios de routes virtuelles, la société Altran Italia a intégré un simulateur d’objets radar innovant dans une installation HIL, afin de créer un testeur (basé sur scenario) qui synchronise parfaitement les données caméra et radar pour valider des algorithmes de fusion de capteurs.
Figure 2. Solution de test HIL ADAS par ALTRAN-NI
Le scénario 3D est construit sur le moteur Unity 3D Graphic Engine, un moteur de jeu multi-plateforme développé par Unity Technologies. Totalement configurable, ce moteur permet la personnalisation de paramètres tels que le nombre de voies, les conditions d’éclairage et le type de piste. Un éventail d’autres environnements de modèles graphiques sont également présents sur le marché et peuvent être utilisés à des fins similaires (IPG Carmaker et TASS PreScan par exemple).
Le moteur graphique reproduit la scène du point de vue d’une caméra placée sur le pare-brise d’un véhicule. Il est possible de modifier la scène en jouant sur la hauteur par rapport au sol et sur le champ de vision de la caméra. Un obstacle peut également être inséré (un véhicule par exemple) à une distance donnée de la caméra, en lui donnant une vitesse prédéfinie.
Figure 3. Scénario du moteur graphique Unity
Pour assurer le contrôle du véhicule, le moteur graphique reçoit la position des pédales de frein et d’accélérateur en plus de l’angle de braquage. Un système PXI recueille les données en plus des signaux provenant du volant et des pédales (Logitech G29). Le modèle dynamique de véhicule, intégré au moteur graphique, est largement configurable.
Figure 4. Manœuvres standard
Conformément au scénario d’obstacles sélectionné (les exemples ci-dessus servent de base de départ), le moteur graphique transmet la vitesse du véhicule et les informations dont le VRTS a besoin pour produire un signal RF. Toutes les données d’entrée/sortie sont échangées avec le PXI à l’aide d’un protocole propriétaire qui peut être changé si nécessaire.
Pour récupérer les informations de cibles radar (distance, surfaces équivalentes radar, angle d’arrivée et vitesse) à partir du générateur de scénarios, ce système utilise le protocole CAN pour communiquer avec le PXI-8512/2. Le PXI-8512/2 est une interface CAN/CAN-FD avec 2 ports haute vitesse pour les systèmes PXI, qui permet d’émettre et de recevoir des trames de données de bus CAN à 1 Mbit/s. Les informations sont envoyées au générateur d’obstacles, seulement si les informations sur les cibles changent entre deux lectures consécutives.
En plus d’envoyer les données au simulateur d’obstacles et de recueillir les signaux des pédales et du volant, le PXI simule également les messages CAN que le radar et la caméra envoient et reçoivent sur un réseau privé du véhicule.
Les messages CAN sont synchronisés avec le scénario virtuel 3D et le générateur de cibles RF pour produire l’environnement approprié permettant de valider les données de caméras et radar modernes.
Voici de brèves descriptions de chaque composant du système et de la connexion/bus de communication :
Figure 5. Émulation des communications du véhicule
Ce simulateur a été développé à l’aide du moteur Unity 3D Graphic Engine, un moteur de jeu multi-plateforme de la société Unity Technologies. Le scénario vidéo peut être intégré à n’importe quelle plate-forme, plugin ou matériel de tiers (tels que le Logitech G29 illustré ci-dessus), en utilisant une approche modulaire.
Figure 6. Environnement de test HIL ADAS
Le simulateur d’objets radar permet d’effectuer des tests et des mesures dans le système HIL. Les utilisateurs peuvent tirer parti de la flexibilité, la modularité et l'évolutivité du système NI pour l’intégrer facilement à d’autres systèmes d’E/S dans le cadre de la création d’un testeur HIL complet d’applications de conception et de test de radar, et pour pouvoir utiliser un même système afin d'émuler la cible et mesurer le système radar, réduisant ainsi le coût des tests du matériel et du système.
Le système est capable de :
Figure 7. Architecture d’un système pour deux cibles et angle unique
Dans la Figure 7, l’installation composée d’un transcepteur de signaux vectoriels (VST) PXIe-5840 et d’une tête à ondes millimétriques (mmWave) permet de générer deux cibles qui présentent le même angle d’arrivée. Souple de conception, la plate-forme PXI permet d’étendre facilement le système pour traiter plusieurs cibles avec de multiples angles d’arrivée. Dans la Figure 8, la configuration avec quatre transcepteurs PXIe-5840 et quatre têtes à ondes millimétriques permet de simuler jusqu’à huit cibles différentes et quatre angles d’arrivée.
Figure 8. Architecture d’un système pour huit cibles et quatre angles d’arrivée
L’intégration du châssis de simulation d’objets radar peut s’effectuer via des bus de communication automobiles standard (CAN ou LIN) et d'autres types de communications industrielles requis pour le système HIL. Les constructeurs automobiles peuvent tirer parti de la modularité de la solution pour tester des scénarios complexes du monde réel, avec la possibilité de gérer plusieurs angles d’arrivée. Des manœuvres standard fournies par les directives du New Car Assessment Program (NCAP) peuvent être testées automatiquement, ce qui réduit le temps de test et les efforts consacrés.
La société Altran a montré qu’il est désormais possible de valider en laboratoire des systèmes (RADAR et caméras) autonomes ou intégrés.
Ces deux composants étant critiques pour la sécurité, la réalisation de ces tests en laboratoire, avant les tests sur le véhicule, représente une étape cruciale.
Valider de cette manière offre les avantages suivants :
Bien que la suite ADAS HIL Test Environment ait été créée par Altran basé sur les logiciels et le matériel NI pour la vérification et la validation, son utilisation ne se limite pas à ces domaines ; en fait, elle peut être utilisée pour étalonner les ECU afin de découvrir les paramètres des tests de véhicules.
Le système ADAS s’intègre totalement dans d'autres matériels HIL de NI, tels que le matériel SLSC (switch load signal conditioning) pour la standardisation et le routage des signaux, la commutation de charges et le conditionnement des signaux. Avec le logiciel de test temps réel VeriStand, il est possible d’intégrer chaque composant dans un framework qui interagit avec des systèmes HIL temps réel.
Figure 9. L’intégration du SLSC dans un système HIL
En outre, NI a étendu sa plate-forme avec un écosystème de partenaires leaders de l’industrie dans le secteur de la voiture connectée et des technologies automobiles avancées, telles que le test des systèmes d’infotainment, le test de systèmes de gestion de batterie, la communication V2X, les analyses de bruit et de vibrations des véhicules.
Figure 10. VX2, Lidar et GNSS pour la voiture connectée
Auteurs
Mario Amoruso (National Instruments)
Stefano Caiola (National Instruments)
Giuseppe Doronzo (Altran Italia)
Marino Difino (Altran Italia)
Réviseurs
Ram Mirwani (National Instruments)
Matteo Moriotti (Altran Italia)
Davide Palandella (National Instruments)
Leader mondial du conseil en ingénierie avancée, Altran propose à ses clients d’innover autrement en les aidant à développer, ou en développant pour eux les produits et les services de demain. Le Groupe accompagne ses clients sur l’intégralité de la chaîne de valeur du cycle de vie d’un projet, de l’idée à l’industrialisation.
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En 2016, le groupe Altran a réalisé un chiffre d’affaires de 2120 milliards d’euros. Il compte actuellement plus de 30 000 collaborateurs dans plus de 20 pays.
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