La simulation joue un rôle essentiel dans la réduction des coûts et l’accélération du développement des voitures. Les véhicules modernes étant dotés de systèmes complexes et de normes de sécurité plus strictes, l’utilisation de la simulation devient encore plus importante. La simulation permet de tester virtuellement des modèles réalistes, ce qui réduit la nécessité de recourir à des prototypes physiques et à des essais approfondis en conditions réelles.
Prenons un premier exemple. L’étude des capteurs basés sur la physique nécessite de tester 3 cibles de véhicules à 3 vitesses différentes, ainsi que 3 configurations différentes de capteurs radar. Ce processus nécessite à lui seul 54 heures de simulation continue.
Autre cas, celui de la génération de données pour l’entraînement de l’IA. D’ici 2030, les données synthétiques devraient dépasser en importance les données réelles. La simulation de 50 000 images pour un capteur de caméra virtuel, y compris la segmentation et l’annotation, nécessite environ cinq jours de simulation continue.
Dernier exemple, le niveau d’autonomie des voitures augmente, et avec lui la nécessité de tester la sécurité et la fonctionnalité dans des scénarios connus et inconnus. Effectuer des tests physiques seuls n’est déjà pas pratique. En 2016, Akio Toyoda, PDG de Toyota, a estimé que « 14,2 milliards de kilomètres de tests sont nécessaires ». La simulation d’un million de scénarios sur un seul ordinateur prendrait environ cinq ans de simulation continue.
Exemple 1
Exemple 2 :
Exemple 3 :
Compte tenu de ces exigences croissantes, il est essentiel de trouver des moyens de répondre aux exigences de la simulation tout en limitant les coûts et les délais.
La simulation massive – ou Bulk Simulation – permet d’obtenir des résultats rapides, même avec des modèles avancés (lourds en calcul) et un kilométrage accru. Elle est réalisée en exécutant plusieurs simulations en même temps – en parallèle et séquentiellement, sur une plateforme de calcul à haute performance (HPC). Le HPC peut être construit localement, ou l’informatique en nuage peut être utilisée pour tirer parti d’une puissance de calcul évolutive et virtuellement illimitée disponible instantanément.
La suite logicielle SCANeR offre une gamme complète d’outils, garantissant un environnement unifié pour la préparation des scénarios. Les utilisateurs peuvent facilement concevoir des modèles, expérimenter des variables et tester localement avant de les déployer sur HPC ou sur le cloud.
SCANeR Studio permet de créer facilement des scénarios et de configurer des modèles : terrain, modèle de véhicule, capteurs, système testé.
SCANeR Explore est le pont magique vers la simulation massive. Il vous donne un contrôle étroit sur les contraintes des variables et les règles statistiques pour tirer des valeurs. Vous pouvez vous en tenir à un plan de validation, couvrant tous les ODD (Operating Design Domain) avec les proportions respectives (par exemple, plus de cas de soleil et de pluie que de neige).
- Supports all scenario parameters
- Parameters constraints
- Value distribution: Factorial, Statistical, custom distribution laws
- Customizable with Python scripting
- Scenarios generator
- SCANeR simulation launcher
- All functions are also accessible through an API available in C++ and Python
Exemples de répartition des valeurs
SCANeR Compute est l’outil de ligne de commande qui permet d’exécuter les nombreux (centaines, milliers) scénarios générés par SCANeR Explore. Vous pouvez l’utiliser pour créer un flux de travail qui exploite votre HPC local ou votre service Cloud.
SCANeR Cloud fournit son interface web conviviale pour envoyer et exécuter plusieurs scénarios directement sur Amazon Web Services (AWS). SCANeR Cloud rationalise le flux de travail de simulation et fournit une traçabilité des scénarios et des actifs envoyés pour exécution, ainsi qu’une surveillance pendant l’exécution.
Dès que la simulation du premier scénario est terminée, les résultats commencent à être compilés dans l’interface d’analyse.
- Graphique interactif de coordonnées parallèles
- Les paramètres sont énumérés dans les colonnes de gauche ; les critères sont énumérés dans les colonnes de droite.
- Les simulations qui ne satisfont pas à au moins un des critères sont représentées par des lignes rouges.
- Rappel des détails du scénario
- Exportation du scénario dans SCANeR studio
Cela permet de détecter si la loi de contrôle répond aux exigences et, si ce n’est pas le cas, de la corriger plus efficacement.
SCANeR Cloud est évolutif et permet d’augmenter le nombre de cas d’utilisation simulés. Cela permet de couvrir une très grande zone de test et de trouver plus facilement les anomalies, de rendre les systèmes plus robustes et d’homologuer les véhicules plus efficacement. Tout en n’augmentant pas les temps de calcul de manière exorbitante grâce à la parallélisation permise par la puissance du Cloud. Cette puissance est disponible à la demande, qu’elle soit petite ou grande. SCANeR Cloud offre donc une flexibilité sans précédent pour réaliser des campagnes de tests en masse.
En conclusion, SCANeR dispose de tous les outils nécessaires pour vous permettre de commencer à utiliser la simulation massive en partant de zéro ou en utilisant vos systèmes existants.
Les cas d’utilisation de la simulation sont infinis et évoluent avec les nouveaux systèmes, tout comme la simulation massive. Les nouveaux systèmes s’accompagnent de nouveaux besoins en matière d’expérimentation, de test et de validation à grande échelle.
Écrit par Guillaume ADAM