• Autonome Fahrzeuge sind stark auf Simulationssoftware angewiesen, um Tests aufgrund von Kosten-, Zeit- und Regulierungsbeschränkungen von Straßentests durchzuführen.
  • Die 8 in diesem Blog vorgestellten Simulationssoftwarelösungen für autonome Fahrzeuge sind CarSim, Carmaker, PreScan, PTV Vissim, SUMO, VIRES VTD, rFpro und Cognata, jede mit einzigartigen Funktionen und Fähigkeiten.
  • Diese Softwarelösungen ermöglichen umfassende Tests von Algorithmen für autonomes Fahren, Fahrzeugdynamik, Verkehrsszenarien und Sensorinteraktionen, was für den sicheren und effizienten Einsatz autonomer Fahrzeuge unerlässlich ist.

Autonome Fahrzeuge erfordern umfangreiche Straßentests vor ihrer kommerziellen Einführung. Dieser Prozess ist jedoch kostspielig und zeitaufwändig, und Tests auf offener Straße unterliegen regulatorischen Beschränkungen und Sicherheitsrisiken. Daher setzt die Industrie weitgehend auf Simulationstests für autonomes Fahren, die etwa 90 % der Algorithmustests ausmachen. Dieser Blog stellt 8 bestehende Simulationssoftwarelösungen für autonomes Fahren vor.

1.CarSim

CarSimsowie die zugehörigen Softwareprodukte TruckSim und BikeSim sind leistungsstarke dynamische Simulationssoftware, die vonMechanical Simulation, Inc. entwickelt wurden und weltweit von Herstellern und Zulieferern eingesetzt werden.

Das CarSim-Modell kann auf einem Computer 10-mal schneller als in Echtzeit ausgeführt werden und kann die Fahrzeugreaktion auf Fahrereingaben, die 3D-Fahrbahnoberfläche und aerodynamische Eingaben simulieren, wobei die Simulationsergebnisse denen eines realen Fahrzeugs sehr nahe kommen. Es wird hauptsächlich zur Vorhersage und Simulation der Fahrstabilität, des Bremsverhaltens, des Fahrkomforts, der Dynamik und des Kraftstoffverbrauchs eingesetzt. CarSim wird mit standardmäßigen Matlab/Simulink-Schnittstellen geliefert, die leicht zur Simulation der Fahrdynamik und des Fahrerverhaltens verwendet werden können.

CarSim verfügt über eine standardmäßige Matlab/Simulink-Schnittstelle, die die Co-Simulation mit Matlab/Simulink für die Entwicklung von Steuerungsalgorithmen erleichtert und gleichzeitig große Datenmengen für die spätere Analyse oder Visualisierung mit Matlab oder Excel generieren kann. Das System von DSpace und NI erleichtert die gemeinsame HIL-Simulation.

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2.Carmaker

Carmakersowie die zugehörigen Softwareprodukte TruckMaker und MotorcycleMaker sind dynamische Simulations-, ADAS- und autonome Fahrsimulationssoftware von IPG in Deutschland. Carmaker ist in erster Linie eine hervorragende dynamische Simulationssoftware, die präzise Modelle der Karosserie (Motor, Fahrwerk, Aufhängung, Antriebsstrang, Lenkung usw.) liefert. Darüber hinaus erstellt Carmaker auch Closed-Loop-Simulationssysteme, die das Fahrzeug, den Fahrer, die Straße und die Verkehrsumgebung umfassen. Carmaker erstellt auch ein Closed-Loop-Simulationssystem, das Fahrzeug, Fahrer, Straße und Verkehrsumgebung umfasst.

Als Plattformsoftware kann CarMaker in viele Drittanbieter-Software integriert werden, wie ADAMS, AVLCruise, rFpro usw., um die Stärken jeder Software für gemeinsame Simulationen zu nutzen. Gleichzeitig bietet die unterstützende Hardware von CarMaker eine Vielzahl von Kartenschnittstellen, die leicht für HIL-Tests mit Steuergeräten oder Sensoren verwendet werden können.

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3.PreScan

PreScanist eine ADAS-Testsimulationssoftware, die von TassInternational entwickelt und im August 2017 von Siemens übernommen wurde. PreScan ist eine Simulationsplattform, die aus einem auf einer grafischen Benutzeroberfläche basierenden Präprozessor zur Definition von Szenarien und einer Laufzeitumgebung zu deren Ausführung besteht. Die wichtigsten Schnittstellen, die Ingenieure zum Erstellen und Testen von Algorithmen verwenden, sind MATLAB und Simulink. PreScan kann für Anwendungen von modellbasiertem Reglerentwurf (MIL) bis hin zu Echtzeittests mit Software-in-the-Loop (SIL) und Hardware-in-the-Loop (HIL) eingesetzt werden.

PreScan kann sowohl im offenen als auch im geschlossenen Regelkreis sowie im Offline- und Online-Modus betrieben werden. Es handelt sich um eine offene Softwareplattform mit einer flexiblen Schnittstelle zu Drittanbieter-Fahrzeugdynamikmodellen (z. B. CarSIM und dSPACE ASM) und Drittanbieter-HIL-Simulatoren/-Hardware (z. B. ETAS, dSPACE und Vector).

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4.PTV Vissim

Vissimist die weltweit renommierteste mikroskopische Verkehrsflusssimulationssoftware von PTV in Deutschland. Vissim kann problemlos eine Vielzahl komplexer Verkehrsumgebungen erstellen, darunter Autobahnen, große Kreisverkehrer, Parkplätze usw., und kann auch zur Simulation von Interaktionen zwischen Kraftfahrzeugen, Lastkraftwagen, Schienenverkehr und Fußgängern in einem einzigen Simulationsszenario verwendet werden. Es ist ein effektives Werkzeug für die professionelle Planung und Bewertung von städtischen und vorstädtischen Verkehrsinfrastrukturen und kann auch zur Simulation der Auswirkungen von lokalem Einsatzfahrzeugverkehr und der Evakuierung einer großen Anzahl von Fußgängern eingesetzt werden.

Die Simulationen von Vissim können ein hohes Maß an Genauigkeit erreichen, einschließlich mikroskopischer Einzelfahrzeugfolge- und Spurwechselverhalten sowie Gruppenkooperation und -konflikte. Vissim verfügt über eine breite Palette integrierter Analysetools, die sowohl eine breite Palette szenariospezifischer Datenergebnisse liefern als auch durch die hochwertige 3D-Visualisierungs-Engine ein intuitives Verständnis ermöglichen. Algorithmen für autonomes Fahren können auch unter Verwendung simulierter dynamischer Verkehrsumgebungen über den Zugriff auf Vissim simuliert und getestet werden.

5.SUMO

SUMOist eine Open-Source-Software zur mikroskopischen kontinuierlichen Verkehrssimulation, die vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt entwickelt wurde. Es wird mit einem Editor für Verkehrssimulationsnetzwerke geliefert, mit dem interaktiv Straßen hinzugefügt, Fahrspurverbindungen geändert, Kreuzungsbereiche bearbeitet, Signalzeiten geändert usw. werden können. Straßennetzwerke von Vissim, OpenStreetMap, OpenDrive können auch über ein separates Konvertierungsprogramm konvertiert werden. Die Routen für jedes Fahrzeug können durch Bearbeiten einer Routendatei angegeben oder mit Parametern zufällig generiert werden. Zur Laufzeit kann es mehrere Quadratkilometer und bis zu Zehntausende von Fahrzeugen gleichzeitig für kontinuierliche Verkehrssimulationsanforderungen verwalten und bietet auch eine OpenGL-basierte Visualisierung zur Anzeige der Verkehrssimulationsergebnisse in Echtzeit.

6.VIRES VTD

VTD (Virtual Test Drive)ist eine vollständige modulare Simulations-Toolkette für ADAS, aktive Sicherheit und autonomes Fahren, die von VIRES in Deutschland entwickelt wurde. VIRES wurde 2017 von der MSC Software Group übernommen. VTD läuft derzeit auf der Linux-Plattform und seine Funktionen umfassen die Modellierung der Straßenumgebung, die Modellierung von Verkehrsszenen, die Wetter- und Umgebungssimulation, die einfache und physikalisch realistische Sensorsimulation, die Verwaltung von Simulationsszenarien und das hochpräzise Echtzeit-Rendering. VIRES unterstützt vollständige Entwicklungsprozesse von SIL über HIL bis VIL, und sein offenes modulares Framework ermöglicht eine einfache Co-Simulation mit Drittanbieter-Tools und Plugins. VIRES ist auch ein Hauptbeitragender zu den weit verbreiteten offenen Formaten für die automatisierte Fahrsimulation, OpenDrive, OpenCRG und OpenScenario, und die Funktionalität und Speicherung von VTD basieren ebenfalls auf diesen offenen Formaten. Der Simulationsprozess von VTD besteht hauptsächlich aus drei Schritten: Aufbau des Straßennetzes, dynamische Szenarienkonfiguration und Simulationsausführung.

7.rFpro

rFproist ein britisches Unternehmen, das 2008 gegründet wurde, ursprünglich ein Projekt zur Streckenrekonstruktion und -simulation innerhalb eines F1-Teams, was von Anfang an hohe Anforderungen an Geschwindigkeit, Echtzeitfähigkeit und Genauigkeit der Simulation stellte. rFpro verwendet ein hochpräzises Phasenmethode-LIDAR, um Fahrbahn- und Bankettdaten zu digitalisieren, wodurch ein extrem genaues digitales Modell der Straßenoberfläche mit einer Auflösung von 1 cm erstellt wird, sowie TOF-LIDAR, um Straßen und umgebende Szenen zu digitalisieren. Gleichzeitig verwendet rFpro TOF-LIDAR, um Straßen und Szenen am Straßenrand zu digitalisieren. rFpro kann virtuelle Szenen für dynamische Simulation, ADAS-Tests und automatisierte Fahrtests bereitstellen, die hochkompatibel mit der realen Umgebung sind. rFpro hat mit dieser Methode hochpräzise virtuelle Szenen für viele Rennstrecken und Testszenarien erstellt, darunter F1, NASCAR und IndyCar.

8.Cognata

Cognataist ein israelisches Startup für Simulation von autonomen Fahren, das 2016 gegründet wurde und Ende 2018 eine Serie-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 18,5 Millionen US-Dollar abschloss. Cognata verwendet eine Kombination aus künstlicher Intelligenz, Deep Learning und Computer Vision, um Städte auf seiner 3D-Simulationsplattform nachzubilden und seinen Kunden eine Vielzahl von Testszenarien zu bieten, die reale Probefahrten nachahmen.

Die Technologie von Cognata gliedert sich in drei Hauptbereiche. Für statische Umgebungen verwendet die TrueLife3DMesh-Engine von Cognata Computer-Vision- und Deep-Learning-Algorithmen, um automatisch virtuelle Simulationsumgebungen mit Gebäuden, Straßen, Fahrbahnmarkierungen und Verkehrsschildern aus Karten und Satellitenbildern zu generieren. Für die dynamische Simulation erstellt Cognata präzise und skalierbare Verkehrssimulationsmodelle sowie Wetter- und Beleuchtungsmodelle auf der Grundlage historischer Verkehrsdaten und simuliert eine breite Palette von Fahrzeugen und Fußgängern in realen Umgebungen.

Die gesamte virtuelle Simulations-Engine kombiniert statische und dynamische Simulationsmodelle, um die Interaktion der Sensoren mit den Änderungen der simulierten Umgebung zu simulieren und so eine vollständige Rückkopplungsschleife für das zu testende autonome Fahrsystem zu schaffen.