Una cosa es cargar automóviles con sistemas de seguridad como ADAS (sistemas avanzados de asistencia al conductor), pero a medida que se vuelven más sofisticados, se vuelve más complicado asegurarse de que siempre hagan lo que se espera.
Por lo tanto, los fabricantes están recurriendo a las técnicas más avanzadas para validar los ADA y hacerlo lo más preciso posible. Volvo está utilizando entornos virtuales junto con pruebas del mundo real para el desarrollo de sistemas de seguridad, capacitación de software y validación.
Los ingenieros ahora pueden analizar los datos de incidentes recopilados de los sensores avanzados de los autos de producción más claramente utilizando una técnica de imagen llamada ‘Splating gaussiano’. El nuevo enfoque permite generar una gran cantidad de escenas 3D altamente realistas a partir de imágenes tomadas en el mundo real.
Estos se pueden ver desde diferentes ángulos y la escena, literalmente, explorados. Una vez que se crea, los ingenieros pueden manipular el entorno virtual modificando elementos como usuarios de la carretera u obstáculos y cambiar el resultado de un escenario.
El enfoque permite someter un software de seguridad a una amplia variedad de situaciones de tráfico mucho más rápidas y en una mayor escala que antes. Está demostrando ser particularmente útil para exponer los sistemas de seguridad a ‘casos de borde’ raros y, a veces, peligrosos en los días en lugar de meses.
Los entornos virtuales se desarrollan a través de una colaboración interna con Zenseact, una compañía de IA y software fundada por Volvo Cars. Porsche también ha desarrollado una nueva técnica para mejorar su software ADAS.
Validación manual, que involucra a un ingeniero de desarrollo sentado en el asiento del pasajero, comparando lo que ADAS cree que una señal de tráfico lee con lo que realmente dice, se está volviendo demasiado laborioso.
Si ADAS se equivoca, la discrepancia se registra en un registrador de datos (un tipo de disco duro) manualmente por el copiloto humano, junto con los datos reales de velocidad del vehículo.
Se necesita una gran cantidad de datos para eliminar esas raras instancias que pueden disparar ADAS, pero el equipo de medición automatizado es costoso y usarlo en flotas de prueba a gran escala no es realista.
La respuesta de Porsche es la aplicación Combox, desarrollada internamente, combinada con una aplicación de reconocimiento de imagen de la firma de inicio Peregrine.ai, que se ejecutan en un teléfono inteligente.
Si hay una discrepancia entre un signo de carretera reconocido por la aplicación Peregrine.ai y lo que el vehículo ‘piensa’, la aplicación Peregrine.ai fotografia el letrero y tanto los datos del vehículo como la imagen se almacenan en el registrador de datos.
