Путь к беспилотным транспортным средствам / ANSYS Autonomy

Аватар пользователя Денисов Дмитрий
0 245

Компания Ericsson прогнозирует, что сеть 5G вырастет в индустрию стоимостью в 1,2 триллиона долларов. Одной из наиболее очевидных отраслей, которые выиграют от внедрения 5G - это автомобильный сектор и беспилотный транспорт. Повышенная скорость и пропускная способность помогут инженерам создать передовые информационные системы и повысить безопасность автономных транспортных средств, путем сбора и анализа данных с датчиков, камер, лидаров и радаров. Intel привела цифры и оценила, что автономный автомобиль может генерировать 4 ТБ данных каждый день. Повышение пропускной способности и скорости связи позволит передавать, обрабатывать и возвращать данные в автомобиль достаточно быстро, чтобы он мог мгновенно реагировать на ситуацию на дороге:

Появление возможности быстрого реагирования на ситуацию на дороге привело к появлению беспилотных летательных аппаратов.

Беспилотные летательные аппараты

Ни для кого не секрет, что системы беспилотного управления уже реализованы в гражданской авиации. Автопилот обычно активируют через несколько минут после взлета и выключают за несколько минут до посадки. Однако, в условиях низкой видимости взлетно-посадочной полосы или в условиях турбулентности, пилоты должны контролировать работу автопилота и при необходимости взять управление на себя в случае возникновения чрезвычайной ситуации. Также работа пилотов заключается в том, чтобы обеспечить сохранение автопилота на курсе; если это не удается, они должны взять управление на себя.

Насколько же мы близки к созданию безопасного, полностью автономного беспилотного летательного аппарата?

Давайте прольем свет на часто невидимые автономные инновации в аэрокосмической промышленности. Полеты автоматизированы, но все еще требуются два опытных, хорошо обученных пилота. Современные системы автопилотирования выполняют входные команды, поступающие от компьютера или пилота. Автопилот удерживает самолет на заданной траектории на крейсерских высотах. Он может даже выполнять подъемы, спуски и повороты,  в соответствии с инструкциями.

Все идет к тому чтобы создать полностью автономное мобильное беспилотное транспортное средство, которое сможет свободно передвигаться по городу. В мегаполисах автономные летающие такси могут обеспечивать транспортировку пассажиров. Однако проектирование этих автономных летательных аппаратов для работы в такой загруженной среде создает технические проблемы. Чтобы работать в городских условиях, автономный самолет должен будет безопасно выполнять три очень важные функции, помимо полета по заранее определенному маршруту:

  • Взлет и посадка без взлетно-посадочной полосы;
  • Поиск препятствий (таких как транспортные средства, здания и птицы);
  • Изменение курса для управления непредсказуемыми ситуациями (например, порывами ветра, отказами двигателя);

Чтобы обеспечить такой уровень автономности, требуется наличие датчиков, встроенного программного обеспечения и систем искусственного интеллекта (ИИ), которые непрерывно воспринимают рискованные ситуации и планируют безопасный маршрут движения. Эти системы также должны быть достаточно умными, чтобы видеть разницу между зданиями, птицами и другими летательными аппаратами в любой окружающей среде или погодных условиях. Проектирование такой системы требует множества инженерных разработок, которые включают моделирование, программное и аппаратное тестирование.

Кроме того, городские транспортные средства будут небольшими, легкими и способными к вертикальному взлету и посадке (VTOL). В результате они могли бы перевозить около четырех пассажиров. Седует отметить, что многие признанные и начинающие компании в настоящее время борятся за право запуска городских автономных транспортных средств. При тестировании автономных транспортных средств (AV) инженеры должны обеспечить соответствие высоким стандартам. Обычное тестирование на основе реальных прототипов требует больше времени и бюджета. По статистике необходимо 8 миллиардов миль испытаний, чтобы доказать, что автомобили с автоматическим управлением будет безопасен для людей. Чтобы это доказать нужно произвести тестирование множества сценариев. Например, автомобиль, едущий на красный свет, не по той стороне дороги или выскакивающий на тротуар, - это недопустимые явления. Однако в реальном мире такие события происходят регулярно.

Тестирование реакции автономного автомобиля на эти сценарии с использованием прототипов было бы нецелесообразным. Вместо этого тестирование и проверка автономных транспортных средств в этих уникальных сценариях могут быть выполнены с помощью моделирования. Этот способ будет быстрым и экономически эффективным, а также позволит устранить риски для прототипов, водителей и пешеходов. Инженеры смогут изучить алгоритмы действия автономного транспортного средства с помощью параметризации, моделирования и средств виртуальной реальности.

Автономные транспортные средства нуждаются в широком спектре датчиков, чтобы получить четкое представление об окружающем мире с помощью камер, лидаров, радаров, тепловизоров и так далее. Одна из проблем заключается в тестировании этих устройств в реальных ситуациях, когда один или несколько датчиков выходят из строя.
Имитационные расчеты могут моделировать неисправные датчики, чтобы определить, как автономное транспортное средство будет обрабатывать, например, отказ фронтальной камеры. Так инженеры и разработчики смогут быстро определить, является ли автономное транспортное средство функционально безопасным.
 

Средства моделирования беспилотных летательных аппаратов / ANSYS Autonomy

Датчики потребуют множества тестов, чтобы сделать автономный летательный аппарат реальностью. Вы не можете просто поставить камеру на самолет и ожидать, что теперь можно увидеть все в городской среде. Подобно человеческому глазу, камеры будут бесполезны в сложных погодных условиях, таких как туман или при ярком свете.


Поэтому необходимо будет оснастить беспилотник десятками радаров, лидаров, камер, звуковых и инфракрасных датчиков для анализа окружающего пространства. Затем нужно будет объединить информацию от этих устройств, используя методы синтеза датчиков, чтобы получить точную картину окружающей среды для каждого полета и погодных условий.


Воспринимаемая информация затем должна быть передана во встроенное программное обеспечение беспилотника и системы искусственного интеллекта, чтобы они могли планировать безопасный полет. Эти системы также должны быть разработаны и испытаны для обеспечения функциональной безопасности. Другими словами, инженерам необходимо убедиться, что автономный аппарат примет самое безопасное решение в любой мыслимой ситуации. Без моделирования эти испытания могут занять десятилетия.


Чтобы сделать автономные транспортные средства реальностью, существует ряд компаний, которые занимаются комплексным инженерным моделированием. Так, например, ANSYS запустила проект ANSYS Autonomy, которая предлагает комплексные средства моделирования и разработки программного обеспечения для проектирования и тестирования автономных транспортных средств на практике. ANSYS Autonomy может помочь инженерам сконструировать и испытать:

  • Аппаратуру наблюдения;
  • Встроенное программное обеспечение;
  • Платформы транспортного средства;
  • Функциональную безопасность;
     

Рынок автономных трансферов от аэропорта и до него оценивается в 500 миллиардов долларов. Кроме того автономные беспилотники с вертикальным взлетом и посадкой могут быть использованы для выполнения широкого спектра задач задач, в том числе: инспекции инфраструктуры; опыления растений; Транспортировки пассажиров; Военных операций и так далее. Эти варианты практического применения являются важными движущими факторами развития автономных самолетов. Чтобы выйти на рынок, нужно убедиться, что автономный беспилотник сможет справиться с любой возможной ситуацией без взаимодействия с человеком.

Тестирование самолета для любой мыслимой ситуации невозможно с помощью физических испытаний. Поэтому инженеры могут протестировать эти сценарии и обеспечить безопасность своих проектов, используя среду моделирования ANSYS. ANSYS предоставляет комплексное решение, которое может создавать виртуальные модели, сценарии эксплуатации, моделирование динамики транспортного средства, моделирование датчиков, встроенное программное обеспечение и функциональную безопасность.

Добавить комментарий

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы отправлять комментарии