VeriCAV
Mejorar significativamente la eficacia de las pruebas al evaluar múltiples escenarios de conducción, replicando simultáneamente el comportamiento y las acciones ante los obstáculos de forma realista y coherente.
Innovate UK-funded
Aimsun, con Admiral, Alchera Technologies, Arcadis, Arrival, Ordnance Survey, Oxfordshire County Council, Thatcham Research, UK Atomic Energy Authority, WMG y XPI Simulation.
Oxfordshire
Diciembre 2018 – Noviembre 2021
AV
VALIDATION AND VERIFICATION
DIGITAL TWIN
TEST METRICS
Para hacer de puente entre la simulación y las pruebas en las pistas de ensayo y en la calle. Omni significa en latín “todo” o “cada”, y el proyecto tenía que ser “omni” en varios sentidos: omni en cuanto a las pruebas fuera y dentro de la calle; omni en cuanto a los tipos de carretera, desde las urbanas e interurbanas hasta las rurales, y omni en cuanto a los usuarios: vehículos, ciclistas y peatones.
Aimsun proporcionó el entorno de simulación de tráfico principal del proyecto, utilizado para identificar las áreas en las que es necesario realizar pruebas en el mundo real.
Utilizando tanto la pista de pruebas RACE (Aplicaciones Remotas en Entornos Desafiantes) en sus instalaciones de Culham, como una ruta de 32 km en la red de carreteras de Oxfordshire para permitir las pruebas en condiciones de tráfico mixto. Esto incluye la pista de pruebas, las carreteras urbanas, rurales e interurbanas.
Los socios de Ordnance Survey desarrollaron un estudio lidar de la ruta de 32 km de Oxfordshire que se introdujo en un entorno de simulación XPI junto con un modelo Aimsun Next para permitir la prueba y validación de una pila de pruebas AV en condiciones realistas. Las pruebas de validación garantizan que las simulaciones de Aimsun son fiables y un gemelo digital realista.
A continuación, WMG utilizó el entorno de simulación para ejecutar escenarios en el modelo, que luego se probaron en el mundo real, ya sea en la pista de pruebas o en la ruta de 32 km. Estos resultados se volvieron a introducir en el modelo para calibrarlo y mejorarlo.
La ejecución del entorno de simulación permitió realizar miles de simulaciones, lo que permitió identificar casos límite que requerían pruebas en el mundo real. Esto significa que, en lugar de dedicar tiempo y recursos a los más de mil millones de kilómetros de prueba de vehículos autónomos que los expertos estiman necesarios, podrían centrarse en los miles de kilómetros reales que necesitan pruebas en el mundo real en condiciones muy específicas.
La colaboración eficiente y centrada en el equipo entre los socios identificó las diferencias de enfoque en cuestiones como un sistema de referencia común para el gemelo digital 3D., Además, la cooperación de socios de distintos sectores permitió el desarrollo de un proceso modular, de principio a fin, que implicaba múltiples pilas de tecnología.
Mejorar significativamente la eficacia de las pruebas al evaluar múltiples escenarios de conducción, replicando simultáneamente el comportamiento y las acciones ante los obstáculos de forma realista y coherente.
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Aimsun Next 23
Aimsun Next 20.0.5
Aimsun Next 23
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Aimsun Next 20.0.5
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Aimsun Next 23
TY – COMP
T1 – Manual del usuario de Aimsun Next 23
A1 – Aimsun
ET – Aimsun Next Version 23.0.0
Y1 – 2023
Y2 – Acceso: Mes, Día, Año
CY – Barcelona, España
PB – Aimsun
UR – [En software]. Disponible en: https://docs.aimsun.com/next/23.0.0/
Aimsun Next 20.0.5
TY – COMP
T1 – Manual del usuario de Aimsun Next 20.0.5
A1 – Aimsun
ET – Aimsun Next Version 20.0.5
Y1 – 2021
Y2 – Acceso: Mes, Día, Año
CY – Barcelona, España
PB – Aimsun
UR – [In software]. Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/Intro.html