Garantir la sécurité des systèmes AD/ADAS : 3 clés pour éviter d'être submergé par vos données
Par David Boyker, IVEX
Pour les constructeurs automobiles, s'assurer que les systèmes AD/ADAS sont sûrs nécessite de collecter beaucoup de données. Pour développer, valider et améliorer les systèmes autonomes, le processus est souvent le même : il s'agit de les faire rouler de manière itérative dans différentes conditions et sur de nombreux kilomètres. Les enregistrements de conduite, qui proviennent de différentes sources (caméra, GPS, Lidar, simulation, etc.), sont ensuite traités et analysés afin de trouver des moyens d'améliorer la sécurité et les performances des systèmes. Avec un grand nombre de capteurs, de nombreux cas d'utilisation différents et un grand nombre de kilomètres parcourus, la quantité d'informations à traiter peut rapidement croître de manière exponentielle.
Avec une telle quantité d'informations à traiter, il est facile de se laisser submerger. Beaucoup d'éléments collectés peuvent être inutiles (pensez à tous les kilomètres parcourus sans que rien d'intéressant ne se produise) et certaines parties peuvent être perdues ou corrompues au cours du processus. En outre, la collecte de données ne suffit pas. Elle doit être gérée, interprétée et correctement analysée. Plus la masse de données est importante, plus la tâche peut être pénible et coûteuse.
Il existe trois clés, ou principes fondamentaux, pour éviter d'être submergé par les données et pouvoir en tirer le meilleur parti.
- Se concentrer sur les résultats pertinents en utilisant des métriques et des algorithmes
- Représenter les connaissances à l'aide d'outils de visualisation complets
- S'appuyer sur une architecture adaptée et évolutive
Apprenez-en plus sur ces 3 clés et découvrez quelques exemples de la façon dont elles sont liées à IVEX et aux solutions AD/ADAS de Siemens.
Clé n° 1 - Se concentrer sur les résultats pertinents en utilisant des mesures et des algorithmes
La première clé repose sur un principe simple : il faut réduire au maximum la masse de données en ne conservant que les informations les plus pertinentes. Moins il y a de contenu, plus le traitement et l'analyse sont rapides. En outre, le fait de se concentrer sur des ensembles de connaissances plus restreints réduit le coût de stockage et la charge de maintenance.
Pour réduire votre volume initial de contenu, l'idée est de créer des morceaux d'informations utiles, ou "métriques", qui les résument et les décrivent d'une manière plus courte et plus significative. Ces mesures peuvent se référer à plusieurs choses en fonction du cas d'utilisation : statistiques, événements ou même scénarios. Une fois définis en fonction des besoins de l'entreprise, ils doivent être générés par des algorithmes appropriés.
Imaginez que vous êtes une entreprise qui cherche à améliorer la sécurité et le confort de votre nouveau véhicule. Plus précisément, vous essayez de comprendre comment réduire les situations où le véhicule effectue un freinage brusque dangereux, c'est-à-dire les situations dans lesquelles le véhicule freine brusquement, ce qui crée un inconfort pour l'utilisateur ou les utilisateurs et un risque potentiel pour la sécurité. Au lieu d'inspecter manuellement les journaux de conduite dans l'espoir de trouver ces situations, il est plus approprié de construire un algorithme qui fera le travail. Un exemple d'algorithme pourrait itérer sur les mesures de conduite, calculer la décélération du véhicule et marquer les moments où elle est supérieure à la limite de confort que vous avez définie. En outre, l'algorithme pourrait calculer des paramètres supplémentaires, tels que la distance par rapport aux autres véhicules, ce qui permettrait de comprendre pourquoi cela s'est produit. Une fois que les données initiales sont marquées avec les indicateurs sélectionnés, vous pouvez concentrer vos efforts sur ces derniers.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont IVEX catégorise les scénarios intéressants ou découvrir le livre blanc SIEMENS-IVEX sur les mesures de sécurité pertinentes, vous pouvez consulter les ressources suivantes :
Clé n°2 - Représenter les connaissances à l'aide d'outils de visualisation complets
Une fois la première clé appliquée, l'ensemble des données brutes initiales est condensé en petits morceaux de contenu pertinent. Elles doivent être visualisées, analysées et partagées, afin d'être utiles au développement ou à la validation de nouveaux véhicules, capteurs ou logiciels. Tout cela est possible en connectant les résultats à une plateforme d'analyse puissante. Il s'agit d'un lieu centralisé où toutes les mesures sélectionnées sont résumées et où il est possible de contrôler le flux d'informations. Selon le contexte, il existe de nombreux exemples d'inspection visuelle : l'analyse des collisions rapprochées sur une carte, l'extraction de scénarios de queues de poisson sur un graphique de séries temporelles, la visualisation d'objets disparaissant sur des images de caméras, etc. Une visualisation utile facilite également l'analyse et permet de générer des rapports qui peuvent être partagés entre les équipes ou toutes les parties prenantes impliquées.
Pour illustrer cela, reprenons l'exemple de la sécurité et du confort décrit dans la section précédente. Une fois que vous avez trouvé toutes les situations intéressantes de freinage brusque dans votre journal de conduite initial, il est possible de comprendre comment, et surtout pourquoi, elles se sont produites. Une solution pourrait consister à afficher les situations sur une carte et à indiquer les informations relatives au véhicule concerné et aux obstacles environnants. Les résultats peuvent ensuite être transmis aux équipes concernées afin d'améliorer le système.
Siemens et IVEX fournissent tous deux les outils adéquats pour aider à visualiser des registres de conduite complexes, réels ou simulés. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples :
Clé n° 3 - S'appuyer sur une architecture adaptée et évolutive
Les clés précédentes nous indiquent que, pour tirer le meilleur parti des données collectées, il est nécessaire de les réduire en métriques utiles, puis de les afficher sur un outil d'analyse puissant qui permet une visualisation et un partage faciles. Cela n'est possible qu'avec une architecture adaptée. Cette dernière est la pierre angulaire du pipeline de traitement, qui permet aux algorithmes et aux outils de fonctionner sans heurts.
De nombreuses technologies existent pour faciliter la collecte et l'analyse d'une grande quantité d'informations. Elles constituent un pilier pour les logiciels de Siemens et d'IVEX et permettent également aux pipelines d'évoluer facilement. Un bon exemple est donné ici, où une architecture évolutive est utilisée dans Simcenter Prescan.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ces trois clés et découvrir comment le traitement adéquat des journaux de bord peut favoriser le développement et la validation des systèmes AD/ADAS, vous pouvez consulter le site web de Siemens ou le support IVEX. Le livre blanc Siemens-IVEX sur les mesures de sécurité est accessible ici : livre blanc.
À propos d'IVEX
IVEX est une équipe internationale qui travaille sur des problèmes techniques extrêmement difficiles et intéressants qui ont un impact considérable sur la société. La propriété intellectuelle unique d'IVEX et l'expérience de son équipe en matière de planification du comportement, de sécurité fonctionnelle et d'ingénierie des véhicules permettent le développement de véhicules autonomes sûrs https://www.ivex.ai/.
