In den autonomen Fahrzeugen von morgen:Vom Proof of Concept zur Realität

Die Automobilindustrie hat einen langen Weg hinter sich. Und die Technologie zum Bau selbstfahrender Autos und autonomer Fahrzeuge ist keine Science-Fiction mehr. Ich gebe zu, es ist sicherlich verlockend, sich die Welt von morgen voller Fahrzeuge des Weltraumzeitalters vorzustellen, die alle anmutig in sorgfältig orchestrierter Präzision den Globus durchqueren. Das einzige, was ich hoffe, dass es nicht eintrifft, ist, dass die Menschen in Zukunft alle gezwungen sind, denselben silbern glänzenden Overall zu tragen, wie in den Filmen. Wer hatte diese Idee?

Die Realität ist natürlich viel vielfältiger. Und das gilt sicherlich auch für die Technologieumgebungen der autonomen Fahrzeuge von morgen – insbesondere in der Phase des Proof of Concept. Neben einer einzigartigen und anspruchsvollen Entwicklungsumgebung werden Sie von einer kaleidoskopischen Vielfalt an maßgeschneiderten On-Premise- und Cloud-Anwendungen umgeben, die alle irgendwie nahtlos miteinander kommunizieren müssen. Es ist wirklich ein Projekt, das ein hochgradig autonomes Industrial Internet of Things (IIoT)-System erfordert, um das Konzept zum Leben zu erwecken. Und sicherzustellen, dass alles als Einheit und zuverlässig funktioniert, ist der Punkt, an dem RTI Ihnen helfen kann, Ihr Projekt auf Hochtouren zu bringen.

Meine Herren, starten Sie Ihre Motoren

Wie ich in früheren Blogs erwähnt habe, bin ich seit fast vier Jahren hier bei RTI. Und gerade in dieser Zeitspanne haben wir einen deutlichen Anstieg der Zahl der Hersteller erlebt, die kopfüber in den Bau autonomer Fahrzeuge eintauchen. Meine Aufgabe besteht darin, mit unseren Vertriebsteams, unseren Partnern und unseren strategischen Kunden zusammenzuarbeiten, um allen zum Erfolg zu verhelfen, denn RTI hat in diesem Bereich viel zu bieten.

Aber wann ist der richtige Zeitpunkt, uns um Hilfe zu bitten? Während Sie Ihre Proof-of-Concept-Phase durchlaufen, müssen Sie auf dem Weg gelegentlich Hindernisse überwinden. Ein System für autonome Fahrzeuge muss vor allem drei Dinge können:Die Umgebung wahrnehmen, Daten über diese Umgebung verarbeiten und dann auf diese Informationen innerhalb der Umgebung reagieren. Und das ist im Wesentlichen ein Kreislauf oder eine Schleife, die immer und immer wieder passiert. Aber die Menge der generierten Daten – und die Geschwindigkeit, mit der sie verarbeitet werden müssen – kann schnell überwältigend werden.

Häufige Herausforderungen auf der Systemseite autonomer Fahrzeuge

Um es ein wenig aufzuschlüsseln:Wenn wir uns ein selbstfahrendes Auto ansehen, muss es über ein Sensorpaket verfügen, das die Umwelt erfasst und das von einfacher Fahrerassistenztechnologie bis hin zu komplizierteren, hoch- oder vollständig autonomen Fahrzeugen reichen kann. Dies bestimmt, welche Genauigkeit und wie viele Daten Sie von LIDAR-Sensoren, Radarsensoren, Aktoren und anderen Eingabepunkten sammeln werden. Und wir nennen das Sensorfusion oder Datenfusion, da es wirklich nur funktioniert, wenn all diese Komponenten Daten miteinander teilen und sich auf die Genauigkeit der Schlussfolgerungen einigen können.

Und dann gibt es den Denkteil, bei dem das System KI verwenden muss, um Probleme zu lösen, wie zum Beispiel:"Okay, was mache ich mit diesen Informationen? Soll ich links abbiegen? Soll ich geradeaus fahren? Willst du rechts abbiegen? Was ist in der Umgebung los?" Die verschiedenen transienten Faktoren wie Menschen oder Fahrräder oder Autos analysieren und dann Entscheidungen treffen und planen. Und natürlich wird das Auto dann eine physische Aktion ausführen, die wiederum diese Umgebung verändert, sodass der Kreislauf von vorne beginnt.

Die Herausforderung liegt also in der Konnektivität auf hohem Niveau:Ihr System ist nur so gut wie die Geschwindigkeit und Qualität, mit der Sie Daten erfassen und verarbeiten können. Und wenn Sie dann Dinge wie die Verbindung mit der Cloud und die Verbindung mit anderen Systemen hinzufügen, haben Sie jetzt auch externe Verbindungen, die ebenfalls Teil Ihrer Konnektivitätslösung sind. Es ist also wirklich ein sehr komplexes verteiltes System mit vielen Komponenten, alles in einem sehr engen Paket. Aber was verbindet das Ganze? Es muss auf einem flexiblen IIoT-Framework aufbauen, das massiv skalierbar ist, damit Sie mit Wettbewerbern, Branchenstandards und einer Vielzahl anderer Variablen Schritt halten können.

Wo RTI ins Spiel kommt:Connext DDS und das Konzept des geschichteten Datenbusses

Massive Skalierbarkeit ist die Kernprämisse jedes hochautonomen Systems. Und diese Binsenweisheit gilt besonders in der Welt der autonomen Autos, denn selbst die besten Entwicklerteams können durch den Komplexitätssprung beim Aufbau eines Systems, das unter kontrollierten Testbedingungen läuft, im Vergleich zu einem System, das wirklich einsatzbereit ist, überrumpelt werden. Markt. Auf den Markt zu gehen und mit all der Pressekontrolle und neuen Testfällen, die die breite Öffentlichkeit fordert, zu funktionieren, fügt normalerweise eine ganz neue Ebene geschäftskritischer Anforderungen an das System hinzu, die bisher noch niemand berücksichtigt hat.

Was ich den Leuten immer sage, ist, wenn man an dem Punkt ist, an dem man möchte, dass etwas zuverlässig funktioniert und in die Produktion kommt – dann können wir helfen. Denn RTI kann Ihnen eine sehr zuverlässige Grundlage bieten, auf der Sie Ihre Software aufbauen können. Und das schon seit vielen Jahren, wir arbeiten mit autonomen Systemen für das Militär, lange bevor es in der Automobilindustrie zum Schlagwort wurde. Es gibt nur minimale Vorteile, wenn Sie versuchen, alles selbst zu machen, insbesondere wenn Sie die Expertise von RTI nutzen können, um einige der schwierigen Herausforderungen wie Softwareinfrastruktur und Kommunikation zu bewältigen.

Unsere Connext DDS-Software ist ein großartiges Beispiel für diese Fähigkeit, da sie einen mehrschichtigen Datenbus verwendet, um die Kommunikation zu verwalten. Der Layered Databus ist ein Konzept und Begriff, der vom Industrial Internet Consortium (IIC) entwickelt wurde, dessen Mitglied RTI ist. Wir haben geholfen, einige der Dokumente und Spezifikationen zu schreiben. Eines der Dinge, die aus dieser Arbeit während der Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen hervorgegangen sind, war die Entwicklung des mehrschichtigen Datenbusses, mit dem Sie verschiedene Steuerungs- oder Informationsebenen innerhalb eines Systems identifizieren können. Neben der vollständigen Kontrolle über die Umgebung können Sie plötzlich die Quality of Service festlegen, die bestimmt, wie Daten zwischen Anwendungen für verschiedene Anwendungsfälle fließen müssen, einschließlich Zuverlässigkeit, Bandbreite und Latenz.

Dieses mehrschichtige Datenbuskonzept ermöglicht es uns, im gesamten Ökosystem denselben Standard zu verwenden. Und wir können unterschiedliche Bedingungen und unterschiedliche Regeln für die Verwaltung dieser Daten für verschiedene Teile des Systems festlegen. Dies ermöglicht uns eine sehr standardisierte Möglichkeit, zwischen verschiedenen Systemen zu kommunizieren, ohne neue Protokolle und Gateways oder andere Brücken hinzufügen zu müssen. Als Teil von Connext DDS ermöglicht Ihnen der geschichtete Datenbus natürlich, diese unterschiedlichen Bedingungen für die Verwendung von Daten zu finden, um sie zuverlässig und wiederholbar zu machen.

Am Ende des Tages wollen wir Ihrem Entwicklungsteam die Freiheit geben, sich auf den Bau der Autos von morgen zu konzentrieren. Aber warum das Rad neu erfinden, wenn es um das Konnektivitäts-Framework geht? Sehen Sie sich dieses Datenblatt an, um mehr über Connext DDS und seine Handhabung in der Automobilindustrie zu erfahren.