Les fonctions de conduite automatisées et la conduite autonome influencent fondamentalement la façon dont nous évoluerons à l’avenir. La validation de ces fonctions nécessite des systèmes qui, lors des essais routiers, reconnaissent les différents scénarios du trafic, les évaluent et les préparent pour les développeurs. FEV, en tant que développeur mondial de véhicules, relève ce défi central avec un système de gestion et d’évaluation des données développé en interne, qui utilise la puissance de calcul de la plateforme Microsoft Azure, une plateforme de cloud computing.
Selon les estimations actuelles, 240 millions à 16 milliards de kilomètres* sont nécessaires pour valider une fonction de conduite automatisée. Cependant, ce n’est pas la quantité d’essais qui détermine la maturité d’un système, mais le nombre de situations de circulation « vécues » dans lesquelles les algorithmes doivent prendre une décision active – par exemple, lors d’une manœuvre de dépassement sur autoroute.
A cet égard, le système de gestion des données V2I (Vehicle-to-Infrastructure) mis en place par FEV est une solution efficace pour le développement et la validation de ces fonctions de conduite. En effet, outre la durée et le nombre d’essais, les quantités de données obtenues constituent également un défi majeur en matière de validation. Le jeu de capteurs installé dans le véhicule, composé de caméras, de lidars (détection et télémétrie) et de radars (détection et télémétrie radio), génère rapidement jusqu’à 40 téraoctets de données en une seule journée.
C’est précisément de cela qu’il s’agit avec la solution de gestion de données de FEV. Tout d’abord, un enregistreur de données en réseau, développé en interne, prend en charge la collecte des signaux sélectionnés du véhicule et les envoie en temps réel en arrière-plan pendant l’essai routier. Pour ce faire, FEV a de nouveau coopéré avec Microsoft. Grâce à la combinaison des produits Azure Cloud Microsoft et du hub IOT (Internet of Things) responsable du transfert des données. FEV a pu compter sur une chaîne d’outils performante et bien établie. Les données envoyées par le véhicule sont stockées dans le Cloud, tandis que des algorithmes analysent ces signaux en fonction de scénarios pertinents. Il est ainsi possible d’envoyer un retour d’information aux ingénieurs concernés, même pendant les essais routiers, et de coordonner de manière flexible des flottes entières selon un plan prédéfini.
Un horodatage standardisé simplifie considérablement le nettoyage et la préparation de toutes les données du véhicule. Ce pré-filtrage basé sur des scénarios permet également un stockage économique des données dans le cloud. Seuls les paquets de données ou les scénarios préalablement détectés sont chargés dans le cloud hot storage, qui est la couche disposant de la plus grande puissance de calcul et de la meilleure gestion des accès. Les sections moins importantes sont sauvegardées dans des zones du cloud moins performantes mais aussi plus abordables.
En tant que partenaire d’intégration et de développement dans des projets de production en série de divers constructeurs automobiles, l’évaluation et la validation des données des capteurs ont rapidement fait leurs preuves. Afin de minimiser le temps d’essai général sur les routes réelles et les coûts associés, FEV transfère de plus en plus d’essais aux environnements de simulation et aux laboratoires.
La solution d’enregistrement de données, en combinaison avec le logiciel intégré au Cloud de FEV, constitue une étape importante pour la construction d’un environnement de développement holistique pour les environnements ADAS/AD. La préparation des données à l’aide d’une reconnaissance et d’une classification automatisées en fonction de la situation de conduite est à la base de toutes les autres étapes du processus.
Alors que les systèmes d’assistance à la conduite en série reposent encore aujourd’hui sur des règles prédéfinies, FEV estime qu’à l’avenir, cela sera également possible grâce à l’apprentissage automatique. L’objectif de FEV est de permettre à l’intelligence artificielle de gérer les situations les plus complexes et d’anticiper avec précision le comportement des usagers.
Le partenariat avec Microsoft en est un élément important. La collaboration interdisciplinaire entre les secteurs de l’industrie automobile et les technologies de l’information donne naissance aux innovations interentreprises qui offrent des avantages décisifs en termes de temps et de développement. Lors du salon IAA de cette année à Francfort, les visiteurs ont eu l’occasion de voir les résultats de la coopération sur le stand de Microsoft.
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*Sources:
How many Miles of driving would it take to demonstrate Autonomous Vehicle Reliability? Nidhi Kalra, Susan Paddock
Prof. Hermann Winner, Head of Vehicle Technology, Project Leader Pegasus
FEV en France 