Внутри автономных транспортных средств завтрашнего дня:от проверки концепции до реальности

Автомобильная промышленность прошла долгий путь. А технологии создания беспилотных автомобилей и автономных транспортных средств больше не являются научной фантастикой. Я признаю, что, безусловно, заманчиво думать о мире завтрашнего дня как о полном транспортных средств космической эры, грациозно пересекающих земной шар с тщательно согласованной точностью. Единственное, что, надеюсь, не сбудется, - это то, что все люди в будущем будут вынуждены носить такие же блестящие серебряные комбинезоны, как в фильмах. Кому пришла в голову эта идея?

Реальность, конечно, намного разнообразнее. И это, безусловно, относится к технологической среде автономных транспортных средств завтрашнего дня, особенно на этапе подтверждения концепции. В дополнение к уникальной и требовательной среде разработки вы будете окружены калейдоскопическим разнообразием настраиваемых локальных и облачных приложений, все из которых каким-то образом должны иметь возможность беспрепятственно взаимодействовать друг с другом. Это действительно проект, для реализации которого требуется высокоавтономная система промышленного Интернета вещей (IIoT). Убедившись, что все работает как единое целое и работает надежно, RTI может помочь вам сдвинуть ваш проект с мертвой точки.

Господа, заводите двигатели

Как я уже упоминал в предыдущих блогах, я работаю в RTI почти четыре года. И как раз за этот промежуток времени мы стали свидетелями значительного роста числа производителей, которые с головой погрузились в процесс создания автономных транспортных средств. Моя роль - работать с нашими отделами продаж, нашими партнерами и нашими стратегическими клиентами, чтобы помочь всем добиться успеха, потому что это область, где RTI есть что предложить.

Но когда лучше обратиться к нам за помощью? По мере прохождения фазы подтверждения концепции вам придется время от времени преодолевать препятствия. Прежде всего, система для автономных транспортных средств должна уметь выполнять три основных задачи:воспринимать окружающую среду, обрабатывать данные об этой среде и затем действовать в соответствии с этой информацией в этой среде. По сути, это цикл или петля, которая повторяется снова и снова. Но объем генерируемых данных и скорость, с которой они должны обрабатываться, могут быстро стать ошеломляющими.

Распространенные проблемы, связанные с системами автономных транспортных средств

Вкратце, когда мы смотрим на беспилотный автомобиль, у него должен быть пакет датчиков, который смотрит на окружающую среду, и который может варьироваться от простой технологии уровня помощи водителю до более сложных, высоко или полностью автономных транспортных средств. Это будет определять, какой уровень точности и сколько данных вы собираетесь собирать с датчиков LIDAR, радарных датчиков, исполнительных механизмов и других точек ввода. И мы называем это объединением датчиков или объединением данных, поскольку оно действительно работает только тогда, когда все эти компоненты могут обмениваться данными друг с другом и соглашаться с точностью выводов.

А еще есть мыслительная часть, когда система должна использовать ИИ для решения таких проблем, как:«Хорошо, что мне делать с этой информацией? Собираюсь ли я повернуть налево? Я пойду прямо? собираешься повернуть направо? Что происходит в окружающей среде? " Анализ различных переходных факторов, таких как люди, велосипеды или автомобили, а затем принятие решений и планирование. И, конечно же, машина затем совершит какое-то физическое действие, которое, в свою очередь, изменит окружающую среду, так что цикл начнется заново.

Таким образом, проблема действительно связана с подключением высокого уровня:ваша система хороша ровно настолько, насколько хороша скорость и качество, с которыми вы можете собирать и обрабатывать данные. А затем, когда вы добавляете такие вещи, как подключение к облаку и подключение к другим системам, теперь у вас также есть внешние подключения, которые также являются частью вашего решения для подключения. Итак, это действительно очень сложная распределенная система с множеством компонентов, собранных в очень компактном корпусе. Но что все это связывает воедино? Он должен быть построен на гибкой платформе IIoT, которая обладает широкими возможностями масштабирования, чтобы вы могли идти в ногу с конкурентами, отраслевыми стандартами и множеством других переменных.

Где используется RTI:Connext DDS и концепция многоуровневой шины данных

Массовая масштабируемость - основная предпосылка любой высокоавтономной системы. И этот трюизм особенно применим в мире автономных автомобилей, потому что даже лучшие команды разработчиков могут оказаться в тупике из-за скачка сложности создания системы, работающей в контролируемых условиях тестирования, по сравнению с системой, которая действительно готова к работе. рынок. Чтобы выйти на рынок и функционировать со всем вниманием прессы и новыми тестовыми примерами, которые потребует широкая публика, как правило, добавляется совершенно новый уровень критически важных требований к системе, которые до сих пор никто не учел.

Я всегда говорю людям, что когда вы подходите к этой стадии - когда вы хотите, чтобы что-то работало надежно и запускалось в производство, - тогда мы можем помочь. Потому что RTI может предоставить вам очень надежную основу для создания вашего программного обеспечения. И мы занимаемся этим много лет, работая с автономными системами для военных задолго до того, как это стало модным словом в автомобильной промышленности. Если попытаться сделать все самостоятельно, есть минимальные преимущества, особенно когда вы можете использовать опыт RTI для решения некоторых сложных задач, таких как программная инфраструктура и коммуникация.

Наше программное обеспечение Connext DDS является отличным примером этой возможности, поскольку оно использует многоуровневую шину данных для управления связью. Многоуровневая шина данных - это концепция и термин, разработанный Консорциумом промышленного Интернета (IIC), членом которого является RTI. Мы помогли написать несколько документов и спецификаций. И одним из результатов этой работы во время сотрудничества с другими компаниями было создание многоуровневой базы данных, которая позволяет идентифицировать различные уровни управления или информации в системе. Помимо полного контроля над средой, вы внезапно можете указать качество обслуживания, которое определяет, как данные должны передаваться между приложениями для различных сценариев использования, включая надежность, пропускную способность и задержку.

Эта концепция многоуровневой шины данных позволяет нам использовать один и тот же стандарт во всей экосистеме. И мы можем установить разные условия и разные правила управления этими данными для разных частей системы. Это позволяет нам иметь очень стандартизированный способ связи между различными системами без необходимости добавлять новые протоколы, шлюзы или другие мосты. Как часть Connext DDS, многоуровневая шина данных естественным образом позволяет вам находить эти различные условия использования данных, чтобы сделать их надежными и воспроизводимыми.

В конце концов, мы хотим освободить вашу команду разработчиков, чтобы они могли сосредоточиться на создании автомобилей завтрашнего дня. Но когда дело доходит до инфраструктуры подключения, зачем изобретать велосипед? Ознакомьтесь с этим техническим описанием, чтобы узнать больше о Connext DDS и его использовании в автомобильной промышленности.