Quand la simulation n’est-elle pas un jeu ? Si vous voulez gagner la course

Courir sur une piste de course professionnelle demande des années de pratique, d’expérience et de talent. Comment toute cette expertise peut-elle être imprégnée dans le logiciel d’intelligence artificielle (IA) qui contrôle une voiture de course autonome ? Une façon consiste à utiliser une simulation multiphysique de précision, qui permet à la course d’explorer une myriade de scénarios potentiels que les voitures rencontreront le jour de la course et d’augmenter leurs chances de gagner.

Pour en savoir plus sur les défis liés à l’utilisation de véhicules virtuels dans une simulation de course, Design News a rencontré John Zinn, directeur des solutions globales autonomes chez Ansys. Ce qui suit est une partie de cette conversation.

Design News : Créer un programme autonome pour faire fonctionner les véhicules virtuels dans une simulation de course a dû être délicat. Cela ressemble à une simulation dans une simulation. Est-ce exact?

John Zinn : Notre logiciel de simulation de course utilise notre simulateur de conduite alimenté par SCANeR. Avant cet événement, Ansys a développé des modèles virtuels de l’Indianapolis Motor Speedway et de la voiture de course autonome Dallara AV-21. Ils ont fait don de logiciels de simulation à toutes les équipes pour construire et tester leur technologie. En partenariat avec Microsoft, la course à la simulation se déroule sur des services cloud Azure donnés par Microsoft à l’aide d’une machine principale qui héberge la simulation et est connectée à des machines indépendantes, qui hébergent chacune un contrôleur logiciel d’équipe de course indépendant. Notre logiciel prend en charge diverses implémentations de contrôleurs utilisant cette architecture, y compris celles pour les systèmes embarqués et celles construites sur ROS ou utilisant du code C++ personnalisé. Ansys s’est également associée à RTI pour synchroniser toutes les machines à l’aide du service Connext DDS de RTI.

Nous avons également développé des améliorations au logiciel du simulateur de conduite pour capturer des effets uniques pour les courses de sport automobile. Par exemple, en utilisant les fonctionnalités de personnalisation du simulateur, nous avons ajouté un modèle d’usure des pneus qui tenait compte de la réduction du frottement des pneus au fil du temps et mis en œuvre un modèle de dessin qui réduit simultanément la traînée et la force d’appui pour poursuivre les voitures de course.

Les équipes universitaires ont soumis leurs algorithmes de contrôleur de voiture de course pour concourir dans cet environnement virtuel – le même environnement qu’ils ont utilisé pour développer et tester leurs algorithmes de contrôleur de voiture de course. L’événement a permis aux équipes d’évaluer leur maturité de conception logicielle pour mieux comprendre comment leurs contrôleurs pourraient fonctionner lors de la prochaine course IAC actuellement prévue pour octobre 2021.

Design News : « L’équipe a soumis ses contrôleurs… » Qu’est-ce que cela signifie ? Est-ce un contrôleur physique, ou une IA, ou autre chose ?

John Zinn : Dans l’Indy Autonomous Challenge, des équipes universitaires conçoivent des algorithmes logiciels de véhicule autonome (AV) spécifiquement pour cette application de course à grande vitesse. Le contrôleur logiciel a été développé par les équipes dans le même contrôleur qui fonctionnerait sur une voiture de course physique. Il reçoit les entrées des capteurs pour la caméra, le radar, le lidar et le GPS produits par l’environnement de simulation. Les algorithmes d’intelligence artificielle de l’équipe traitent ces données pour exécuter les fonctions AV nécessaires au fonctionnement de leurs voitures de course autonomes.

Chaque équipe doit concevoir un module de localisation pour déterminer sa position sur la piste, en commençant souvent par des données GPS couplées à une centrale inertielle. En plus de cela, ils doivent développer des algorithmes de perception pour reconnaître et positionner les autres voitures de course sur la piste en utilisant une combinaison de données de caméra, lidar et radar. Ensuite, les algorithmes de prédiction doivent capturer le comportement de conduite attendu des autres concurrents pour alimenter les algorithmes de planification qui contrôlent le comportement de leurs véhicules. Dans l’environnement de simulation en boucle fermée, les commandes de direction, d’accélération et de freinage produites par le contrôleur sont utilisées pour ajuster la position de la voiture de course virtuelle sur la piste.

Au-delà de ces domaines traditionnels de développement audiovisuel, les équipes universitaires doivent également former leur logiciel pour détecter les conditions de piste et les performances du véhicule, tout comme le fait un pilote de course professionnel. Alors que leurs véhicules sont poussés à la limite de la performance, les équipes doivent surveiller les effets tels que la dégradation des pneus et la quantité de sous-virage ou de survirage qui en résulte afin qu’elles puissent ajuster leur vitesse et leur trajectoire de course pour garder le contrôle tout en naviguant autour d’autres véhicules et en courant à grande vitesse.

Relever ces défis est un exploit impressionnant, mais cela ne garantit pas la victoire, seulement que le véhicule fonctionnera sur la piste. La stratégie de course est également un facteur essentiel. Les équipes doivent enseigner à leurs voitures de course autonomes différentes stratégies, telles que la meilleure ligne de course sur la piste, comment modifier une ligne de course si un véhicule prend un virage à l’intérieur ou les serre de l’extérieur, et comment utiliser le tirage pour accélérer et dépasser un véhicule de tête.

Design News : Qu’est-ce qu’Ansys espère réaliser ou démontrer en participant à ce concours ?

John Zinn : D’une manière générale, Ansys, les organisateurs de l’IAC et les partenaires de soutien partagent l’objectif de permettre le développement accéléré de logiciels capables de surmonter les obstacles à la commercialisation de véhicules entièrement autonomes et d’améliorer l’ADAS dans les voitures sous contrôle humain. Nous espérons que cet événement passionnant pourra également inspirer la prochaine génération de talents STEM.

Nous avons une longue tradition de progrès de la technologie des sports motorisés grâce à nos outils de simulation, et cela a été une aventure passionnante pour nous d’étendre la technologie au-delà de la simulation AV traditionnelle et dans la simulation AV pour les sports motorisés.

Ansys est le sponsor exclusif de la simulation de l’Indy Autonomous Challenge (IAC), fournissant aux équipes une puissance de simulation de conduite par SCANeR et Suite SCADE d’Ansys hébergé sur Microsoft Azure.