Le point de départ du processus de développement d'un véhicule est la sécurité des occupants. Le transfert de responsabilité du conducteur au constructeur automobile pour la prévention des accidents a un impact important sur le processus de développement. Les constructeurs automobiles devront prouver la rigueur de leurs processus de développement lorsque des personnes sont blessées ou tuées par des véhicules autonomes mal manœuvrés. Cela implique que les systèmes de conduite automatisés devront répondre en toute sécurité à tous les scénarios de trafic possibles, quelles que soient les conditions routières et météorologiques. La technologie pour cela est complexe. Cela nécessite un système intégré de systèmes, avec des composants mécaniques, électriques et logiciels. Pour une conception optimisée, ces composants ne peuvent pas être traités comme des artefacts distincts. Le logiciel et le matériel doivent être synchronisés pour atteindre les coûts matériels et les performances système requis. Une variable clé dans les systèmes de conduite automatisés est la configuration des capteurs. De nouveaux capteurs sont introduits à un rythme rapide et des algorithmes de fusion de capteurs plus avancés sont en cours de développement. Il existe un nombre infini de compositions possibles pour générer une image à 360 degrés de l'environnement autour du véhicule, prenant en charge différents types de capteurs, leurs nombres et leurs positions sur le véhicule. Les capteurs représentent généralement un facteur de coût important pour les véhicules, faisant de la sélection de la configuration un différenciateur potentiel sur le marché. Le principal défi, cependant, est la confiance que le véhicule répondra à ses spécifications. Non seulement pendant les phases de développement, mais en circulation réelle avec les occupants et pendant de nombreuses années. Cela nécessite un processus de validation et de vérification pour tester les performances dans diverses circonstances. Le processus doit être reproductible pour différents développements de voitures au fil du temps, permettant des comparaisons de performances à des fins d'exploration de conception. Enfin, les décisions de conception et les résultats de vérification pendant le processus de développement du véhicule doivent être traçables. Pour optimiser le processus de développement de véhicules, il est nécessaire de prendre en charge le développement matériel et logiciel intégré, avec des capacités d'optimisation instantanée pour les configurations de capteurs et un processus de validation et de vérification hautement automatisé et reproductible. Il n'est évolutif pour la production de masse que si les exigences, les architectures système et les simulations, les modèles et les résultats de validation des performances sont soigneusement gérés. Cela améliorerait continuellement le produit, répondrait aux réclamations en responsabilité et limiterait le travail redondant en maximisant la réutilisation des données numériques. Système sur puce L'époque où les unités de contrôle électroniques (ECU) étaient des composants standard est presque révolue. Des charges de calcul élevées et des exigences strictes pour réduire la consommation d'énergie, combinées à des conditions environnementales spécifiques, rendent inévitable le développement de puces spécifiques pour les applications de conduite autonome. Cela oblige le secteur automobile à travailler beaucoup plus étroitement avec les fabricants de puces et à mettre en place des processus de développement de produits parallèles avec de multiples interdépendances. Les longs cycles de développement et le coût élevé des puces à puce mettent à rude épreuve cette relation. Cependant, Mentor, une société Siemens, prend en charge le processus de développement de la puce avec des représentations virtuelles et émulées de la conception de la puce à un stade précoce. Cela permet une exploration de conception intégrée ainsi qu'une validation et une vérification précoces des performances futures du système avec des performances de calcul réalistes. De plus, les solutions de simulation Mentor peuvent être utilisées pour optimiser les performances thermiques et la durabilité des puces et des systèmes. (Image : © Ford) Plate-forme informatique AD La plate-forme indépendante couvre la configuration matérielle du système de contrôle. Les limites du système sont les capteurs du véhicule et les sorties des actionneurs sur le bus de communication du véhicule. Il s'agit d'un assemblage complexe de composants électroniques et de câblage qui nécessite une optimisation du temps de calcul, de la consommation d'énergie, des performances thermiques, de la capacité électromagnétique (EMC) et de nombreux autres attributs. Fonctionnellement, la plate-forme autonome traduit un environnement avec toutes sortes d'acteurs en signaux électriques aux sorties du système, permettant à la voiture de suivre sa trajectoire prévue. Bien que les solutions de conduite automatisée telles que le régulateur de vitesse adaptatif, l'assistance au maintien de voie et les systèmes de stationnement automatisé soient généralement fournies sous la forme d'un produit combiné de capteurs et de processeurs, on s'attend à ce que l'automobile du futur ait une architecture centralisée pour un réseau mixte. de fonctions. Un réseau de capteurs autour du véhicule sera utilisé pour créer une représentation à 360 degrés de l'environnement du véhicule qui peut être utilisée pour toutes les fonctions de conduite automatisées. Un processeur exécute des algorithmes de fusion de capteurs sur les données brutes des capteurs et génère une liste d'objets à partir de l'environnement du véhicule. Détermination du produit final Pour produire un grand nombre de voitures autonomes, il n'est pas possible d'ajouter des ressources supplémentaires aux équipes de développement de véhicules existantes et simplement d'élargir la gamme d'outils avec des solutions logicielles supplémentaires. Les exigences en matière d'efficacité énergétique, de confort, de maniabilité et de durabilité ne seront pas réduites. En fait, ils peuvent devenir plus difficiles lorsque les occupants font plus que simplement conduire. La conduite automatisée et la connexion à des réseaux plus vastes contribuent également à ce dilemme. L'équilibre entre les facteurs qui influencent les performances du véhicule dans des domaines souvent conflictuels est mieux réalisé dans un processus intégré et une chaîne d'outils. C'est la clé du développement de la mobilité partagée et autonome.