Сегодня инженерные отделы крупных автомобильных компаний используют моделирование при проведении виртуальных испытаний на этапе разработки новых конструкций автомобилей. Это включает в себя предварительный расчет физических свойств автомобилей, что значительно сокращает циклы испытаний, которые часто длились бы год, с реальными испытательными автомобилями. Например, это уже делается при тестировании пассивной безопасности, акустики, долговечности и надежности, а также в отношении энергоэффективности, расхода топлива и выбросов углерода. В настоящее время транспортное средство можно очень хорошо смоделировать с помощью программных средств.
Однако сложно смоделировать воздействия окружающей среды, которые оказывают существенное влияние на автомобиль во время движения, например, уличные условия, погодные условия и маневры при вождении. Эксперты часто работают с предположениями, а не с фактическими данными, потому что создание фактических данных и их релевантность для моделирования является сложным и дорогостоящим. «На протяжении многих лет мы тесно сотрудничаем с производителями автомобилей и грузовиков; мы осознали эту потребность и поставили перед собой задачу разработать экономически эффективные решения для включения дороги и окружающей среды в разработку транспортных средств на основе моделирования», — говорит доктор Клаус Дресслер из Институт промышленной математики им. Фраунгофера ITWM в Кайзерслаутерне.Опыт работы с большими данными позволяет контролировать большие объемы данных
На выставке Hannover Messe 2016 ученые из Института Фраунгофера представят систему, состоящую из испытательного автомобиля, базы данных с географической привязкой и симулятора транспортного средства (зал 7, стенд E11). Используя два 360-градусных лазерных сканера, Road Ровер для сбора данных об окружающей среде (REDAR) собирает огромные объемы данных об окружающей среде при нормальной скорости движения. «Мы называем это данными облака точек. Это означает, что для каждой трехмерной координаты у нас есть данные об окружающей среде», — говорит Дресслер. Исследователям ITWM удалось подготовить набор данных размером в терабайт, чтобы его можно было использовать в реальном времени в трехмерных интерактивных симуляторах вождения. «Объем данных настолько велик, что данные не могут быть легко загружены в память компьютерной системы.
Поэтому мы разработали метод вне ядра для обработки только данных, необходимых для работы в симуляторе».REDAR собирает данные с фасадов зданий слева и справа, а также с улиц впереди и позади транспортного средства на расстоянии 200 метров. Он также сканирует поверхность дороги с разрешением менее полсантиметра. Инерционная платформа исключает возможное движение транспортного средства из необработанных данных лазерного сканера, так что они могут быть объективно обработаны программным обеспечением. «Создание такой сложной системы измерения и последовательная обработка данных с помощью соответствующих алгоритмов было нашей самой большой проблемой», — добавляет Дресслер.
Тестовый автомобиль используется с 2015 года и уже собирает данные для различных проектов клиентов.Объединение мелкозернистых и крупнозернистых данныхСобственный симулятор вождения ITWM RODOS (Robot-based Driving and Operation Simulator) преобразует показатели, собранные REDAR.
Симулятор состоит из системы кабины, в которой можно управлять рулевым колесом, педалью газа и тормоза. Кабина водителя соединена с 6-осной роботизированной системой, которая реалистично имитирует ускорение, торможение или движение по крутым поворотам. «Водитель-испытатель перемещается по виртуальному миру, который кажется очень реалистичным уже через несколько минут», — объясняет Дресслер. Моделирование поддерживается данными из системы баз данных, известной как Virtual Measurement Campaign (VMC).
База данных предоставляет дорожную сеть мира с ее топографией, правилами, погодой и дополнительными данными с географической привязкой. «С данными, собранными с машины для сбора данных, мы объединяем реальные мелкие данные с крупнозернистыми данными из VMC. Слияние двух миров является важным шагом в разработке сценариев испытаний для разработки дорожных транспортных средств», — говорит Дресслер.
На объединенном стенде Общества Фраунгофера на Ганноверской ярмарке исследователи продемонстрируют, как мелкие данные REDAR импортируются в крупнозернистый мир трехмерного моделирования вождения.