Испытание виртуальностью

В центре виртуальных испытаний Porsche Engineering программисты создают виртуальную реальность для тестирования и обучения систем помощи водителю и автономного вождения. Здесь рождаются виртуальные миры с реалистичными физическими эффектами, неотличимые от условий дорожного движения.

Ни один человек на свете не в состоянии быть так внимателен на дороге, как вспомогательные системы современного высокотехнологичного автомобиля. Благодаря оптическим и радарным датчикам компьютер «видит» окружающее пространство лучше самого опытного водителя. Получая данные от многочисленных систем, объединенных в единую сеть, компьютерные алгоритмы за доли секунды определяют, как действовать, чтобы наилучшим образом контролировать автомобиль в опасных ситуациях. И делают это с невероятной точностью. Неудивительно, что передовые системы помощи водителю, которые сокращенно называют ADAS (от Advanced Driver Assistance Systems), значительно снижают риск аварий на дорогах. Каждая дополнительная ADAS-система – это еще один шаг к идеальному дорожному движению с нулевой аварийностью. Но путь к этой цели очень непрост.

«Заниматься этим на реальных дорогах попросту невозможно» Фрэнк Сейер, старший менеджер по виртуальным разработкам в Porsche Engineering

Особенно сложно разрабатывать системы автономного вождения. В отличие от электронных «помощников» с четко определенными задачами, автономный автомобиль должен знать, как действовать в любой ситуации, чтобы всецело заменять водителя. Чтобы такая замена стала реальностью, этим системам еще предстоит пройти множество испытаний. Ученые из американского исследовательского центра RAND считают, что полностью автономные транспортные средства должны будут проехать сотни миллионов, а то и миллиардов километров, чтобы провести исчерпывающее тестирование каждой из множества систем и их взаимодействия между собой. Например, для снижения вероятности аварии со смертельным исходом в автономном режиме на 20% по сравнению с человеком за рулем нужно провести испытания суммарной протяженностью более 17 миллиардов километров. Если бы в таких тест-драйвах были задействованы 100 тестовых автомобилей 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, они заняли бы около 500 лет при средней скорости 40 км/ч или примерно 250 лет при 80 км/ч.

«Заниматься этим на реальных дорогах попросту невозможно», – объясняет старший менеджер по виртуальным разработкам в Porsche Engineering Фрэнк Сейер. Он прекрасно понимает, что подобные испытания экономически неоправданны, не говоря уж об огромной опасности, которую они создали бы для других участников движения. Но можно перенести эти миллионы километров в лабораторию при помощи оцифровки реальности и компьютерных симуляций, то есть в виртуальный испытательный центр. В ближайшие годы в нем появятся виртуальные миры, отражающие всевозможные ситуации на дороге, в которых и будут проводиться испытания компьютерных алгоритмов и датчиков для систем помощи водителю и автономного вождения.

Воссоздание критических ситуаций

Тест-драйвы в виртуальной реальности обходятся дешевле, занимают меньше времени и проще в организации. Важнее всего то, что они позволяют воспроизводить всевозможные вариации критических ситуаций, возникающих на дороге. Компьютерная симуляция может помочь обнаружить новые опасности, которые вообще не осознаются человеком, но имеют решающее значение для безопасности автономного вождения.

Сотрудники, Центр виртуальных испытаний Porsche Engineering, Клуж, 2020, Porsche AG
Эксперты по компьютерным мирам: сотрудники играют решающую роль в разработке программного обеспечения для Центра виртуальных испытаний Porsche Engineering

Реалистичность требуется не только от дорожной ситуации. Воссозданные в цифровом виде объекты – такие, как дороги, тротуары, стены домов и другие автомобили, – должны иметь те же характеристики, что и реальные. Только тогда в ходе виртуальных испытаний камеры, лазерные дальномеры, радары и ультразвуковые датчики будут получать данные, соответствующие действительности. Чтобы добиться этого, используется так называемый физически корректный рендеринг. В отличие от обычного компьютерного рендеринга, при котором такие характеристики, как структура поверхности, градиент цвета и освещенность, воссоздаются в упрощенном виде, физически корректный рендеринг позволяет реалистично воспроизводить отражение и преломление света на трехмерных объектах.

Чтобы свести к минимуму различия между реальными и виртуальными испытаниями, инженеры стараются максимально точно воссоздавать физические характеристики объектов, а также совершенствуют алгоритмы, имитирующие реальные условия освещенности. Это нужно, чтобы системы помощи водителю правильно оценивали дорожную ситуацию даже при многократном отражении радиоволн радара от посторонних объектов или при загрязнении объектива видеокамеры. В ходе виртуальных испытаний инженеры добавляют различные искажения одним нажатием кнопки. «Мы можем воссоздавать эффекты, возникающие при низком солнце, при блестящем от влаги асфальте, при заснеженном дорожном покрытии», – объясняет Сейер.

Добавление динамических объектов

В будущем даже мельчайшие неровности дорожного покрытия можно будет воссоздавать в виртуальных мирах так же реалистично, как сейчас имитируются последствия загрязнения объектива видеокамеры. Возможность управлять окружающим пространством позволяет делать тест-драйвы на компьютере более разнообразными, чем реальные. Для полноты картины в распоряжении разработчиков имеются всевозможные виртуальные объекты – например, деревья и другие элементы, наполняющие наш мир. Они позволяют еще больше повысить реалистичность виртуальных миров, ведь автономным автомобилям нужно будет распознавать опасности в любой, даже самой запутанной дорожной ситуации. Для этого в компьютерную симуляцию также добавляются динамические объекты – пешеходы, велосипедисты и другие автомобили, которые должны естественно двигаться в цифровом трехмерном мире.

В будущем даже мельчайшие неровности дорожного покрытия можно будет реалистично воссоздавать в виртуальных мирах.

Еще одна важная задача инженеров – это классификация объектов. Она необходима для того, чтобы датчики даже в самых сложных условиях «видели» в дорожном знаке именно дорожный знак, а в пешеходе – пешехода. Компьютерные программы распознавания изображений самообучаются благодаря искусственному интеллекту, используя как реальные, так и симулируемые данные. Для этого системе показывают огромное количество вариаций изображений или видеороликов, чтобы она научилась корректно классифицировать объекты и ситуации. Этот процесс называется маркировкой, которую в автоматическом режиме производят мощнейшие компьютеры.

Информация

Текст: Андреас Беркерт
Авторы: д-р Клара Мартина Мартинес, Фрэнк Сайер
Фотографии: Майкл Онака

Связанный контент

От обычного руля до многофункционального контроллера всего за 20 лет

От обычного руля до многофункционального контроллера всего за 20 лет

Автогонки экстра-класса как стимул для развития техники – именно этим правилом на протяжении многих десятилетий руководствуется Porsche, принимая активное участие в мировых гоночных сериях.

Porsche продемонстрировал автономное управление автомобилем

Porsche продемонстрировал автономное управление автомобилем

В рамках глобального сотрудничества с компанией Kopernikus Automotive Porsche продемонстрировал автономное управление автомобилем на специальном испытательном полигоне в Людвигсбурге. Разработчики обратились к технологиям искусственного интеллекта, что позволило сократить количество необходимых сенсорных датчиков на автомобиле, а также снизить стоимость самой системы.