Как обеспечить безопасность передовой технологии ADAS

Джефф Филлипс из National Instruments

Усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS) повышают безопасность автомобиля, помогая выполнять задачи мониторинга, предупреждения, торможения и рулевого управления. Эти системы будут расти в течение следующего десятилетия, отчасти благодаря достижениям в области сенсорных и лазерных технологий, а также изменениям в законодательстве.

Как заявил Джефф Филлипс, глава отдела автомобильного маркетинга, National Instruments Евросоюз требует, чтобы к 2020 году автомобили были оснащены автономными системами экстренного торможения и системами предупреждения о лобовых столкновениях.

Хотя приложения ADAS все еще находятся на начальной стадии, их функции безопасности могут в конечном итоге стать основным отличием для автомобильных брендов, особенно когда речь идет о создании автономных транспортных средств.

Сегодня производители оригинального оборудования и технологические бренды конкурируют друг с другом в этом в значительной степени нерегулируемом пространстве, чтобы захватить долю рынка и разработать самые безопасные автомобили на дороге. Однако, поскольку во всем мире ежегодно в дорожно-транспортных происшествиях погибает около 1,3 миллиона человек, а количество погибших на дорогах в Великобритании достигло пятилетнего максимума (1792 человека), крайне важно, чтобы мы обеспечивали безопасность технологии ADAS и управляли ею.

Кошмарный сценарий

Одним из следствий этого является то, что инновации ADAS создают кошмарный сценарий для инженеров-тестировщиков. Все эти развивающиеся идеи означают тестирование на соответствие неизвестным - неизвестным правилам, технологиям, архитектурам, даже неизвестным алгоритмам, созданным нейронными сетями, а не построчным кодом, который разрабатывают инженеры-программисты.

Кроме того, бремя безопасности ложится на новые технологии. Каждая авария беспилотного автомобиля вызывает больше внимания и сомнений в отношении технологий - несмотря на то, что было зарегистрировано лишь небольшое количество задокументированных ДТП. Как и в случае с любой новой технологией, потребители должны будут убедиться в безопасности технологии, прежде чем ставить на карту жизни.

И это абсолютное неизвестное для инженеров-испытателей. Сколько испытаний потребуется, чтобы доказать, что эти системы безопасны - как по государственным, так и по юридическим стандартам - и соответствуют стандартам доверия потребителей?

Количество миль, необходимое для подтверждения того, что характеристики автономного транспортного средства соответствуют характеристикам водителя-человека или превосходят их, согласно статистическому анализу, проведенному Rand Corporation . по сравнению с фактическим количеством пройденных миль по состоянию на январь 2018 года. Очевидно, что потребуется разработать новые стратегии тестирования, чтобы соответствовать этим почти невозможным цифрам в любой разумный срок.

История машинного обучения

Принято считать, что единственный способ стать реальностью автономных транспортных средств - это применить машинное обучение. Возможные сценарии, с которыми может столкнуться транспортное средство, по существу бесконечны, и невозможно жестко запрограммировать алгоритмы для успешного согласования всех из них. Скорее, массивные наборы данных регистрируются в том, как люди реагируют на сценарии вождения, которые затем передаются в нейронные сети.

Хотя инженеры-проектировщики могут более разумно решать проблему разработки алгоритмов, это затрудняет работу инженера-испытателя. По сути, алгоритмы превратились в черный ящик. Требуется более обширное тестирование, поскольку у вас нет фундаментального понимания кода, который можно использовать для создания сценариев тестирования. Скорее, вам нужно протестировать почти все мыслимые сценарии, чтобы убедиться, что алгоритмы работают должным образом.

Новая дорожная карта

Технологии развиваются и становятся все более конкурентоспособными. Таким образом, инженеры-конструкторы обновляют свои системы ADAS, добавляя в них новые и различные типы датчиков, а иногда даже изменяющиеся системные архитектуры. Однако существуют конкурирующие концепции относительно централизованной и распределенной архитектуры обработки. Облачные вычисления усложнят ситуацию, поскольку технология радиосвязи 5G помогает поддерживать требования к полосе пропускания, необходимые для больших потоков данных, создаваемых сенсорными системами.

Прямо сейчас инженерам-тестерам нужна гибкость. Пока неизвестно, какие типы и сколько датчиков будут иметь автомобильные платформы даже через год или два в будущем. Кроме того, у большинства тестовых организаций нет бюджета или времени, чтобы каждый год выпускать новые тестовые системы для удовлетворения этих потребностей. Скорее, им нужны адаптируемые испытательные системы, которые могут добавлять больше камер или радарных датчиков, а также включать LiDAR и другие новые типы датчиков.

Строительство для перемен

По мере того, как автономные возможности транспортных средств становятся продуктом, государственное регулирование должно быть готово к обеспечению безопасности потребителей и укреплению доверия потребителей. Мы видим, как это проявляется в стандартах функциональной безопасности ISO 26262 и стандартах тестирования страхования EURO-NCAP. Между тем, Германия недавно выпустила этический стандарт для автономных транспортных средств, который регулирует решения о беспилотных автомобилях.

Хотя стандартное тестирование поможет обеспечить безопасность передовых технологий ADAS, организации по-прежнему будут добавлять свой собственный подход, чтобы выделиться на этом быстрорастущем рынке. А поскольку регулирование все еще неуклонно приближается, открытая и адаптируемая инфраструктура тестирования предоставит инженерам-тестировщикам гибкость, необходимую для управления развивающимися внутренними и внешними стандартами.

Автор этого блога - Джефф Филлипс, глава отдела автомобильного маркетинга, National Instruments