Vehículos conectados y autónomos
Realizamos el diseño y la validación a gran escala de algoritmos de planificación de trayectorias para vehículos conectados y autónomos (CAV).
Actuando como un complemento perfecto para las herramientas de prueba de sensores y el software de simulación de conducción, las soluciones de Aimsun pueden integrarse perfectamente en tu entorno de pruebas, proporcionando la generación de escenarios tanto para situaciones ordinarias como no ordinarias.
Ofrecemos pruebas seguras, repetibles y eficientes de planificación de trayectorias en cualquier cosa, desde una sola intersección hasta una ciudad entera: configura miles de escenarios sin necesidad de costosas pruebas de campo o laboriosos scripts.
Vehículos conectados y autónomos - Estudios de caso
¿A quién servimos?
- Proyectos de investigación financiados en colaboración con Innovate UK u Horizon Europe relacionados con la regulación, el despliegue y la seguridad de los CAV.
- Ayudamos a las nuevas empresas de IA y a los fabricantes de vehículos con la verificación y la validación basadas en la simulación durante el diseño y el desarrollo de la pila de AV, y en la prueba de nuevas versiones antes de desplegarlas en el campo.
- Ayudamos a los reguladores gubernamentales a probar y autorizar el despliegue de un AV en las vías públicas.
- Colaboramos con pistas de pruebas de AV para generar tráfico sintético para probar el AV en un entorno de realidad aumentada.
El equipo
Nuestro equipo, líder en el sector, ha trabajado en algunos de los retos de movilidad más complejos del mundo y puede apoyar tu programa de pruebas, tanto a distancia como in situ.
Hemos acumulado conocimientos de miles de millones de kilómetros simulados en 90 países durante 24 años.
Pruebas de planificación de rutas
En unas pocas horas, podemos crear una tipología completa de geometrías de rampas de acceso a autopistas, cargarlas con una demanda que va desde el flujo libre hasta el atasco, y variar la mezcla de agresión/cooperación de los conductores. Esta generación, ejecución y análisis sintéticos de decenas de miles de escenarios es exponencialmente más eficiente y de mayor alcance que cualquier metodología basada en datos de campo.
Más allá de las capacidades del análisis de trayectorias o de la creación de escenarios con guiones, podemos analizar casos límite: infracciones de tráfico como paradas en seco, saltarse semáforos en rojo, cruzar la calle sin mirar o exceder la velocidad, incluso el tan citado dilema moral de elegir a quién perdonar en un accidente mortal. No es necesario dar vueltas buscando las condiciones que quieres probar, ni guionizar laboriosamente el comportamiento de cada actor fotograma a fotograma: la escala y la velocidad son esenciales. Nuestra solución ofrece toda la rica complejidad operativa que supone trabajar en una red de ciudades o autopistas de gran extensión: los semáforos rotos, los carriles bloqueados, las casillas amarillas ocupadas y los límites de velocidad variables son parte integrante del entorno.
Casos de uso
El alcance de las pruebas es prácticamente ilimitado: transporte público, vehículos conducidos por personas reales, peatones, bicicletas y motocicletas en autopistas y entornos urbanos. El énfasis está en la escala de estos entornos virtuales; a diferencia de otras herramientas, un entorno virtual no se limita a una ruta fija, no tiene un número predeterminado de actores o secuencias, y puede variar el alcance de las pruebas sin una intervención extensa y laboriosa.
Las pruebas pueden incluir escenarios extraordinarios con actores deshonestos que serían prohibitivamente caros o imposibles de realizar sobre el terreno; también puedes realizar pruebas de regresión de área amplia para garantizar que una nueva versión de la pila de autonomía sigue cumpliendo los estándares de calidad anteriores. Nos esforzaremos por obtener estimaciones realistas sobre el tiempo total del trayecto, el perfil de las emisiones, el consumo de energía y la suavidad de la marcha en los viajes de puerta a puerta.
Trabajamos con herramientas de prueba de sensores y herramientas de simulación de la dinámica del vehículo, como Simcenter PreScan, para proporcionar un arnés de pruebas que sea completo, altamente automatizado e infinitamente escalable. Esto proporciona un entorno mucho más variado y realista para el vehículo de prueba, reflejando las condiciones de la vida real, donde los conductores no pueden anticipar sus interacciones con otros vehículos o usuarios de la carretera, o el estado de los semáforos aguas abajo.
Características principales
- Capaz de integrarse perfectamente con herramientas de simulación de sensores 3D como Simcenter PreScan y motores de visualización 3D como Unity y Unreal Engine.
- Ajustable para generar automáticamente modelos de simulación con áreas extensas, a partir de mapas de alta definición importados, ya sean propios o basados en estándares.
- Síntesis automática de la demanda de tráfico realista y de los tiempos de los semáforos, de modo que las pruebas se pueden realizar simplemente seleccionando un área geográfica con cobertura de mapa HD.
- Interfaz de 100 Hz con el AV stack para intercambiar las posiciones del vehículo y las intenciones transmitidas.
- Modelos de comportamiento de alta fidelidad basados en el espacio que incorporan la cinemática del vehículo.
- Lanzamiento, ejecución y control de miles de instancias en la nube privada y comercial en Linux o Windows.
- Apoyo a la definición directa, prescriptiva y semántica de comportamiento infractor, incluyendo el control directo de los actores, la prescripción de secuencias de acción y la definición de conjuntos de condiciones que deben cumplirse.
- Experimentos repetibles y deterministas con semilla aleatoria fija.
- Soporte de escenarios robusto y líder en la industria que permite almacenar y ejecutar miles de escenarios desde un único archivo.
- Configuración in situ y soporte de proyectos.
CAV Blog
Llevando lo micro a lo macro: evaluación del impacto a escala de los vehículos conectados y autónomos
¿Cómo podemos representar los resultados de la simulación microscópica a nivel macroscópico? Una forma es utilizar el concepto de Diagrama Fundamental Macroscópico (MFD)
