El punto de partida del proceso de desarrollo del vehículo es la seguridad de los ocupantes. La transferencia de la responsabilidad del conductor al fabricante de automóviles para la prevención de accidentes tiene un gran impacto en el proceso de desarrollo. Los fabricantes de automóviles tendrán que demostrar la minuciosidad de sus procesos de desarrollo cuando las personas resulten heridas o mueran por malas maniobras de vehículos conducidos de forma autónoma. Esto implica que los sistemas automáticos de conducción tendrán que responder de manera segura a todos los escenarios posibles de tráfico, independientemente de las condiciones climáticas y de la carretera. La tecnología para esto es compleja. Esto requiere un sistema integrado de sistemas, con componentes mecánicos, eléctricos y de software. Para un diseño optimizado, estos componentes no pueden tratarse como artefactos separados. El software y el hardware deben estar sincronizados para lograr los costos de hardware y el rendimiento del sistema requerido. Una variable clave en los sistemas de conducción automatizada es la configuración del sensor. Se están introduciendo nuevos sensores a un ritmo acelerado y se están desarrollando algoritmos de fusión de sensores más avanzados. Hay un número infinito de composiciones posibles para generar una imagen de 360 grados del entorno alrededor del vehículo, admitiendo diferentes tipos de sensores, sus cantidades y sus posiciones en el vehículo. Los sensores generalmente representan un factor de costo significativo para los vehículos, lo que hace que la selección de la configuración sea un diferenciador potencial en el mercado. El principal desafío, sin embargo, es la confianza de que el vehículo se reunirá de acuerdo con sus especificaciones. No solo durante las fases de desarrollo, sino en tráfico real con los ocupantes y durante muchos años. Esto requiere un proceso de validación y verificación para probar el rendimiento en una variedad de circunstancias. El proceso debe ser repetible para diferentes desarrollos de automóviles a lo largo del tiempo, permitiendo las comparaciones de rendimiento para propósitos de exploración de diseño. Finalmente, las decisiones de diseño y los resultados de la verificación durante el proceso de desarrollo del vehículo deben ser rastreables. Para optimizar el proceso de desarrollo del vehículo, es necesario admitir el desarrollo integrado de hardware y software, con capacidades de optimización instantáneas para configuraciones de sensores y un proceso de validación y verificación altamente automatizado y repetible. Es escalable para la producción en masa solo si los requisitos, las arquitecturas del sistema y la simulación, los modelos y los resultados de la validación del rendimiento se administran con cuidado. Esto mejoraría continuamente el producto, respondería a las reclamaciones de responsabilidad y limitaría el trabajo redundante al maximizar la reutilización de datos digitales. Sistema en chip El tiempo en que las unidades de control electrónico (ECU) son componentes estándar está a punto de finalizar. Las elevadas cargas informáticas y los estrictos requisitos para reducir el consumo de energía, combinados con condiciones ambientales específicas, hacen que el desarrollo de chips específicos para aplicaciones de conducción autónoma sea inevitable. Esto obliga al sector automotriz a trabajar mucho más estrechamente con los fabricantes de chips y configurar procesos de desarrollo de productos paralelos con múltiples interdependencias. Los largos ciclos de desarrollo y el alto costo de los chips de chips ponen una tensión en esta relación. Sin embargo, Mentor, una compañía de Siemens, respalda el proceso de desarrollo de chips con representaciones virtuales y emuladas del diseño de chips en una etapa temprana. Esto permite una exploración del diseño integrado, así como una validación y verificación tempranas del rendimiento futuro del sistema con un rendimiento computacional realista. Además, las soluciones de simulación Mentor se pueden utilizar para optimizar el rendimiento térmico y la durabilidad de los chips y sistemas. (Imagen: © Ford) AD Computing Platform La plataforma independiente cubre la configuración de hardware del sistema de control. Los límites del sistema son los sensores del vehículo y las salidas del actuador en el bus de comunicación del vehículo. Es un conjunto complejo de componentes electrónicos y cableado que requiere tiempo de computación, consumo de energía, rendimiento térmico, capacitancia electromagnética (EMC) y muchos otros atributos optimizados. Funcionalmente, la plataforma autónoma traduce un entorno con todo tipo de actores en señales eléctricas en las salidas del sistema, lo que permite que el automóvil siga el camino previsto. Aunque las soluciones de conducción automatizadas, como el control de crucero adaptativo, la asistencia para el mantenimiento de carriles y los sistemas de estacionamiento automatizados, generalmente se entregan en forma de un producto combinado de sensores y procesadores, existe una gran expectativa de que el automóvil del futuro tendrá una arquitectura centralizada para una red combinada. функций. Se utilizará un conjunto de sensores alrededor del vehículo para crear una representación de 360 grados del entorno del vehículo que se puede usar para todas las funciones de manejo automatizado. Una CPU ejecuta algoritmos de fusión de sensores en datos de sensores sin procesar y genera una lista de objetos del entorno del vehículo. Determinación del producto final Para producir grandes cantidades de automóviles de conducción autónoma, no es posible agregar recursos adicionales a los equipos de desarrollo de vehículos existentes y simplemente ampliar la gama de herramientas con soluciones de software adicionales. Los requisitos de eficiencia energética, confort, maniobrabilidad y durabilidad no se reducirán. De hecho, podrían volverse más difíciles cuando los ocupantes hacen algo más que conducir. La conducción automatizada y la conexión a redes más grandes también contribuyen a este dilema. El equilibrio entre los factores que influyen en el rendimiento del vehículo en áreas a menudo conflictivas se realiza de manera óptima en un proceso integrado y una cadena de herramientas. Esta es la clave para desarrollar la movilidad compartida y autónoma.