Phương tiện tự lái - giấc mơ hay công nghệ mới

Bởi Scott Stanton, Giám đốc giải pháp kỹ thuật, ANSYS

Trong nhiều năm qua, xe hơi và máy bay đã cho ra mắt một số tính năng trợ lái mà chúng ta vẫn tin dùng như hệ thống bay tự động hay hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS). Ngày nay, chính là thời điểm mà thị trường yêu cầu chất lượng và sự an toàn tối đa, đó là cuộc đua để xây dựng hệ thống lái xe tự động.

Đây là bước nhảy lớn đối với độ phức tạp kỹ thuật và những tiêu chuẩn an toàn được áp dụng.

Vì khi tiến hành thử nghiệm, hàng tỉ dặm đường là yêu cầu để chứng minh sự an toàn dẫn đến những trở ngại về mặt thời gian và chi phí. Việc các công ty chuyển sang sử dụng giải pháp mô phỏng vốn được coi là con đường duy nhất có thể thành công trong cuộc đua xây dựng hệ thống lái xe hoàn toàn tự động.

Các phương tiện tự lái đang tăng nhanh chóng không chỉ ở thị trường ô tô. Các công ty như Amazon đang đầu tư mạnh vào máy bay không người lái có khả năng giao hàng, trong khi các tổ chức quân sự đã sử dụng máy bay không người lái trong các tình huống chiến đấu trong nhiều năm qua.

Các nhà máy sản xuất sử dụng robot di động tại các cơ sở sản xuất của họ, trong khi các công ty vận tải phát triển hệ thống đầu kéo xe rơ mooc có thể chạy 24h/ngày, vận chuyển hàng hóa qua hàng ngàn dặm một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

Có rất ít nghi ngờ về các xe tự lái trong tương lai gần. Tuy nhiên, tồn tại không ít thách thức lớn về công nghệ cho các chuyên gia kỹ thuật.

Các công nghệ điển hình trong hệ thống lái xe tự động

Có nhiều lý do để vui mừng với xu hướng này do các xe tự hành và máy bay không người lái cam kết giảm thiểu các lỗi của người lái khi vận hành phương tiện, vốn là nguyên nhân gây ra 94% các vụ tai nạn được ghi nhận trong số 37,416 vụ tai nạn trên cao tốc xảy ra trong năm 2016 [1][2]. Khi mức độ tự động tăng lên, xác suất lỗi của con người sẽ giảm đi đáng kể.

Các phương tiện tự động hoàn toàn, được trợ giúp bởi trí tuệ nhân tạo và thuật toán mạng nơ-ron, sẽ mang đến góc nhìn 360° liên tục về môi trường xung quanh – và các thuật toán đó chắc chắn sẽ không bao giờ nghỉ ngơi để nhắn tin cho bạn bè.

Nếu chúng ta có thể loại bỏ sai lầm của con người với điều khiển tự động an toàn kết hợp với các khoản đầu tư giao thông – nó sẽ đem lại ý nghĩa lớn trong việc xây dựng hệ thống tự động hoàn toàn cho ô tô, máy bay không người lái và các máy móc khác.

Tuy nhiên, trước khi có thể hoàn thiện hệ thống này, một số những thách thức lớn về công nghệ vẫn cần phải được giải quyết.

Theo ước tính, để chứng minh an toàn cho các thiết bị tự lái có thể cần đến 8 tỉ dặm đường cho thử nghiệm vật lý.[3] Trong cuộc đua để đạt tới sự tự động hoàn toàn, điều đó là bất khả thi. Với tốc độ hiện tại, việc thử nghiệm như vậy cần hàng thế kỷ để hoàn thành.

Mô phỏng kỹ thuật chính là câu trả lời, nó cho phép các phương tiện tự động được kiểm tra và kiểm chứng trong môi trường ảo không rủi ro, chi phí thấp và tiết kiệm thời gian. Một báo cáo gần đây từ chương trình xe tự lái của Google đã mô tả cách các kỹ sư mô phỏng 25000 xe tự lái ảo vượt qua 8 triệu dặm đường mỗi ngày [4].

“ Mô phỏng kỹ thuật chính là câu trả lời, cho phép các phương tiện tự lái được kiểm tra và kiểm chứng trong môi trường ảo không rủi ro, với chi phí thấp và tiết kiệm thời gian.”

Chứng minh an toàn thông qua chu trình mô phỏng khép kín

Ở mức độ cao nhất, các mô phỏng phải mô tả được ứng xử của phương tiện trong môi trường thực của chúng. Điều này có thể thực hiện trong một mô phỏng giống như nó có thể “nhìn”, “suy nghĩ” và “thực hiện” được điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo.

Mô phỏng bao gồm các thành phố và hệ thống giao thông ảo, các cảm biến hoạt động như “mắt” và “tai” của phương tiện, chương trình điều khiển và các thuật toán đưa ra những quyết định quan trọng và hệ thống động lực học của xe sẽ hoạt động dựa trên hướng dẫn nhận được từ phần mềm và thuật toán.

Mô phỏng đó thể hiện một quá trình liên tục, khép kín theo thời gian, như chính các phương tiện cảm nhận, thực hiện và thao tác trong hành trình của nó.

Dĩ nhiên, các chu trình mô phỏng khép khín này chỉ có thể xem là tin cậy nếu nó mô tả được các điều kiện như các chi tiết của phương tiện cũng như môi trường xung quanh một cách chính xác. Có năm yếu tố quan trọng để hỗ trợ mô phỏng chính xác:

1. Cảm biến được thiết kế dựa trên điều kiện hoạt động trong thực tế
2. Tối ưu hóa linh kiện bán dẫn, cân bằng giữa hiệu năng cao với các rủi ro như mật độ điện tử hay sự tích nhiệt
3. Thiết kế điện tử hoạt động với độ tin cậy cao dưới các điều kiện vận hành thực tế
4. Phát triển các phần mềm tích hợp với sự học hỏi của máy móc và trí tuệ nhân tạo
5. Phân tích an toàn chức năng nhằm giảm thiểu tối đa các rủi ro liên quan đến các lỗi thành phần hoặc hệ thống.

Mỗi ứng dụng kỹ thuật quan trọng được trình bày cụ thể trong phần dưới đây.

Cảm biến tin cậy với khả năng nhận thức thế giới thực

Các cảm biến giống như tai mắt của bất kỳ phương tiện tự lái nào, vì vậy chúng là một trong các thành phần quan trọng nhất. Chúng cũng là bộ phận phức tạp nhất, có nhiệm vụ thu thập và xử lý khối lượng lớn dữ liệu môi trường theo thời gian thực và gửi dữ liệu này đến các thuật toán nhận thức. Các loại cảm biến thông thường cho phương tiện tự lái bao gồm radar, lidar, camera và siêu âm.

Thử nghiệm và kiểm chứng hiệu quả hoạt động của các cảm biến là thách thức kỹ thuật lớn. Ví dụ, cảm biến radar thường được gắn phía sau cản trước của ô tô tự lái. Trong khi các môi trường thử nghiệm hoàn hảo, như buồng không vang, có thể giúp kỹ sư thiết kế hệ thống này.

Tuy nhiên thực tế các mẫu bức xạ này sẽ bị lệch trong thế giới thực bởi đặc tính vật liệu và hình học của cản trước.

Để có thể vận hành và dự đoán chính xác trên đường, hệ thống radar phải được thiết kế để vận hành đằng sau cản trước với nhiều loại phương tiện khác nhau, mỗi loại có đặc tính hình học và vật liệu riêng.

Xây dựng mô hình vật lý và thử nghiệm đơn giản là phi thực tế do thời gian và chi phí liên quan đến mỗi thiết kế. ANSYS cung cấp đầy đủ các giải pháp mô phỏng radar và ăng – ten được thiết kế để tái hiện thế giới thực với độ trung thực cao.

Bằng cách sử dụng chương trình ANSYS, các kỹ sư điện có thể dự đoán chính xác hiệu suất của cảm biến – cho dù hệ thống cảm biến được nghiên cứu độc lập, gắn lên một chiếc xe, đặt trong môi trường tĩnh hay di chuyển.

ANSYS cũng cung cấp giải pháp cho các công nghệ cảm biến khác, như siêu âm, vốn được sử dụng ban đầu cho tính năng hỗ trợ đỗ xe.

Tối ưu hóa hoạt động của linh kiện bán dẫn

ANSYS cũng cho phép mô phỏng các linh kiện bán dẫn là nền tảng của hệ thống radar và hỗ trợ xử lý tín hiệu. Bằng cách sử dụng bộ sản phẩm ANSYS cho bán dẫn, các linh kiện bán dẫn này có thể được phân tích cùng với mạch xung quanh trong môi trường thiết kế tích hợp. Các linh kiện bán dẫn hỗ trợ rất nhiều cho chức năng tự lái của phương tiện, tuy nhiên số lượng thiết bị điện tử lớn yêu cầu nguồn điện với hiệu năng cao.

Mất điện, sự phóng tĩnh điện, nhiễu điện từ và nhiệt ứng suất có thể ảnh hưởng tiêu cực đến độ tin cậy và tính toàn vẹn của sản phẩm. Ví dụ, cứ mỗi 25 ℃ tăng lên thường làm giảm tuổi thọ của thiết bị từ 3 đến 5 lần so với tuổi thọ thiết kế.

ANSYS cung cấp một số giải pháp chuyên biệt, bao gồm ANSYS RedHawk 3DIC và PowerArtist có thể tối ưu hóa thiết kế mạch tích hợp.

Những giải pháp này có thể giúp các kỹ sư quản lý mật độ linh kiện và tạo ra sự cân bằng giữa kích thước sản phẩm với sự tích tụ nhiệt trong toàn bộ sản phẩm. Đội phát triển sản phẩm có thể khởi động các phương tiện và tự tin rằng các linh kiện bán dẫn sẽ hoạt động như mong đợi trong môi trường thực tế.

Độ tin cậy điện tử: Xây dựng phần cứng

Phần cứng điện tử tiên tiến là một trong những thành phần quan trọng nhất của bất kỳ phương tiện tự lái nào, hỗ trợ các chức năng chính như kết nối, thu thập hình ảnh và dữ liệu, điều khiển hệ thống, trí tuệ nhân tạo và tính di động. Phần cứng phải đủ mạnh để chịu được điện áp, nhiệt, rung động và ứng suất cơ học.

Thay vì đưa các nguyên mẫu vào các thử nghiệm vật lý, các kỹ sư có thể áp dụng một loạt các công cụ của ANSYS bao gồm Icepak, Siwave và Mechanical – để phân tích các khối, bo mạch và hệ thống trong môi trường thiết kế ảo. Mô phỏng thông qua ANSYS có thể tiết lộ những khía cạnh khác nhau như tính bảo toàn năng lượng, tiêu thụ năng lượng, phóng tĩnh điện, nhiễu từ, khả năng tương thích, hiệu suất nhiệt và độ bền kết cấu.

Dựa trên những phân tích đó, các kỹ sư có thể thực hiện các biện pháp khắc phục – như thêm quạt hoặc tản nhiệt – ngay trong giai đoạn đầu khi phát triển sản phẩm, trước khi chi phí cuối cùng được tính toán.

Mô phỏng thông qua ANSYS không chỉ tăng tốc quá trình thiết kế phần cứng và cắt giảm chi phí, nó còn giúp các kỹ sư có thể tránh khỏi những vấn đề tiềm ẩn của thế giới thực liên quan đến sự lãng phí năng lượng, quá nhiệt, biến dạng kết cấu và một loạt các hỏng hóc tiềm ẩn khác.

“Khi các công ty chạy đua để giải quyết những thách thức kỹ thuật còn lại và khởi động các phát minh phương tiện tự lái, nhưng thực tế, mô phỏng là một phần bắt buộc để cạnh tranh”

Phát triển phần mềm nhúng an toàn

Trong khi vô hình, phần mềm máy tính và các thuật toán liên quan là nền tảng cho sự an toàn và tin cậy của mỗi phương tiện tự lái. Để phương tiện thu thập dữ liệu và đưa ra những quyết định sáng suốt, số hóa dựa trên chức năng, từ quy trình xử lý tín hiệu đến chức năng nhận dạng đối tượng – đều phải thực hiện hoàn hảo. Có nghĩa là phần mềm nền tảng cũng phải hoàn hảo.

Để giúp loại bỏ lỗi do con người, ANSYS cung cấp các giải pháp trong nhóm SCADE cho phát triển và kiểm chứng phần mềm. Bằng cách mô hình số hóa và kiểm soát tất cả các hoạt động mà phần mềm đưa ra, giải pháp SCADE trang bị cho các kỹ sư phần mềm để đáp ứng tiêu chuẩn an toàn công nghiệp và mang lại hiệu suất cao.

Để hỗ trợ phát triển sản phẩm tự lái, giải pháp SCADE được thiết kế để dễ dàng tương thích với mạng nơ – ron của bên thứ ba và phần mềm giúp máy móc học tập.

Thêm nữa, để cải thiện độ tin cậy của phần mềm, ANSYS SCADE mang lại những cải tiến đáng kể về thời gian và chi phí phát triển so với phương pháp viết chương trình thủ công. Một số báo cáo của khách hàng cho thấy thời gian phát triển phần mềm đã giảm xuống ba lần khi sử dụng ANSYS SCADE, khi so sánh với quá trình thủ công.

Tính năng an toàn: Cách tiếp cận tự động

Dù cho quá trình kỹ thuật ban đầu có nghiêm ngặt như thế nào, bất kỳ hệ thống điện nào cũng có thể gặp trục trặc. Thật không may, điều này cũng đúng với các phương tiện tự lái, vốn đặc biệt khi có bất kỳ lỗi hệ thống nào đều có thể dẫn đến thảm họa. Các kỹ sư cần xây dựng chức năng an toàn mức độ cao, nhằm đảm bảo rằng toàn bộ hệ thống có phản ứng thích hợp khi một phần của hệ thống thất bại.

Bởi vì các phương tiện tự lái có rất nhiều các bộ phận cơ khí, điện tử, phần cứng và phần mềm, nên quá trình phân tích những chức năng an toàn có thể rất phức tạp. Quy trình xác minh thủ công không những là công việc buồn chán và tốn kém mà còn chứa những lỗi do con người tạo ra.

Để giải quyết vấn đề này, ANSYS cung cấp bộ giải pháp phân tích MEDINI, tự động phân tích các chức năng an toàn và tích hợp với các hoạt động quan trọng cho phát triển tổng thể sản phẩm.

Thay vì làm việc với các giả định về cách phương tiện sẽ thực hiện khi có lỗi, các kỹ sư có thể đánh giá các lỗi tiềm ẩn dựa trên thực tế. Sau đó, họ có thể thiết kế phản hồi ở mức hệ thống nhằm giảm thiểu tác động của lỗi và bảo vệ an toàn cho người bên trong.

Chiến thắng trong cuộc đua

Ngày nay, câu hỏi xuất hiện không phải là “Liệu chúng ta có thể thấy các phương tiện tự lái hoàn toàn biến đổi các ngành công nghiệp trong tương lai không xa?” mà là “ Ai sẽ là người đầu tiên làm được điều đó?”

Khi các công ty chạy đua để giải quyết những thách thức kỹ thuật còn lại và khởi động phát minh các phương tiện tự lái, nhưng thực tế, mô phỏng là điều bắt buộc để có thể cạnh tranh. ANSYS đang xây dựng một giải pháp toàn diện để mô phỏng các phương tiện tự lái so với hàng tỷ dặm đường thực tế mà chúng phải vượt qua.

Cho dù bạn đang phát triển một chiếc xe tự lái hay một bộ phận của nó thì mô phỏng sẽ giúp giải quyết những thách thức kỹ thuật của bạn.

ANSYS cung cấp một nền tảng mà bạn có thể xây dựng và kiểm chứng khả năng hoạt động của xe với các yêu cầu an toàn. Tính chất mở tích hợp với thiết kế các phương tiện tự lái trong một hệ sinh thái thân thiện, không giới hạn, nghiên cứu vật lý với độ trung thực cao, mô hình cảm biến đa dạng, động lực học, các kịch bản trung thực, phát triển mã nguồn nhúng, tối ưu hóa các kết nối, phân tích dữ liệu và phân tích an toàn.

Phần mềm mô phỏng từ ANSYS có thể được cấu hình cho phát triển một môi trường nhất định, yêu cầu phần cứng và kiến trúc độc đáo của phương tiện tự lái. Bất kể thách thức nào mà bạn đang phải đối mặt liên quan đến các phương tiện tự lái, chúng tôi hy vọng rằng bạn sẽ được truyền cảm hứng từ ANSYS Advantage, chúng tôi mô tả một số mô phỏng đột phá đang được thực hiện bởi các khách hàng trên toàn thế giới, những người đang theo đuổi mục tiêu chiến thắng trong cuộc đua này.

Tham khảo:

[1] USA Today. usatoday.com/story/money/cars/2017/10/06/ nhtsa-2016-deadly-crashes/739842001/ (02/18/2018)

[2] NPR. npr.org/2016/10/20/498406570/tech-human-errors-drive- growing-death-toll-in-auto-crashes (02/18/2018)

[3]RAND.Corporation. rand.org/content/dam/rand/pubs/ research_reports/RR1400/RR1478/RAND_RR1478.pdf (02/18/201)

[4] Waymo. waymo.com/safetyreport/ (02/18/2018)

 

Nguồn: ANSYS Advantage volume-xii-issue-1-2018

Làm ơn ghi rõ "Nguồn Advantech, Jsc." hoặc "Theo www.advantech.vn" nếu bạn muốn phổ biến thông tin này