Sau buổi trình diễn chung tại Embedded World (ngày 10–12 tháng 3), RemotiveLabs và Vayavya Labs đã công bố một thiết lập xác thực hệ thống cấp ADAS, mang kiến trúc điện tử của toàn bộ xe vào phần mềm trong vòng lặp (SIL). Bằng cách kết hợp Autoware, CARLA và kiến trúc E/E ảo được đại diện bởi RemotiveTopology, các công ty đã chứng minh cách các OEM và Tier 1 có thể xác thực hành vi lái xe tự động cùng với kiến trúc điện tử của xe – ngay từ giai đoạn SIL, trước khi có sẵn các ECU vật lý, bàn thử HIL hoặc nguyên mẫu xe. Thách thức: ADAS trong môi trường biệt lập so với thực tế xe Trong hầu hết các quy trình xác minh ADAS/ADS ngày nay, các công cụ mô phỏng xác thực thuật toán bằng cách sử dụng các trình tạo kịch bản, mô hình cảm biến và động lực học xe. Những gì thường thiếu là mạng lưới xe xung quanh – thời gian tín hiệu, sự phụ thuộc chéo giữa các ECU, kết hợp giao tiếp CAN/Ethernet/LIN và các tương tác cấp hệ thống. Để tái tạo lại toàn bộ sự phức tạp đó, các nhóm phải chuyển sang bàn thử HIL hoặc xe vật lý – cả hai đều tốn kém, bị hạn chế về năng lực và phụ thuộc vào các nhóm tích hợp chuyên biệt. Điều này thường tạo ra thời gian chờ đợi ban đầu của dự án và các vòng phản hồi dài. Thay vì xác thực ngăn xếp ADAS một cách biệt lập, bản trình diễn được giới thiệu lần đầu tại Embedded World chạy ngăn xếp AD hoạt động như một phần của mạng lưới xe thực tế trong mô phỏng vòng kín. Từ vài tháng xuống vài tuần: đưa mạng xe vào SIL Vayavya Labs chuyên xây dựng các môi trường SIL và xác thực hệ thống cấp sản xuất. Với sự tích hợp tham chiếu được trình diễn tại Embedded World, họ tận dụng RemotiveTopology để giới thiệu cách các nhóm có thể thiết lập một thiết lập cấp hệ thống thực tế trong một phần nhỏ thời gian truyền thống. Họ đã trình bày một tích hợp tham chiếu vòng kín, nơi hành vi của toàn bộ xe trở nên rõ ràng ngay trong SIL – không được tái tạo sau đó trên phần cứng. Một thiết lập tham chiếu vòng kín: (ngăn xếp lái xe tự động Cấp 4) chạy dưới dạng một nút bên trong RemotiveTopology Autoware cung cấp động lực học xe, kịch bản và trực quan hóa CARLA truyền lệnh ga, phanh và lái qua kiến trúc E/E ảo Tín hiệu mạng vào mạng lưới, cho phép hành vi cấp hệ thống được quan sát, ghi nhật ký và gỡ lỗi trong SIL Trạng thái xe được phản hồi "Việc kiểm tra ECU ADS trong mạng lưới EE của xe thường tốn nhiều công sức, yêu cầu thiết lập HIL hoặc bàn thử phức tạp, dây cáp vật lý và mô phỏng môi trường ADAS – thường tiêu tốn hàng chục người-tháng và vẫn chỉ cho kết quả kiểm tra bán tự động." Nitin Swamy, Giám đốc Hệ thống Ô tô, Vayavya Labs Sự hợp tác giữa Vayayva Labs và RemotiveLabs là một sự thay đổi mô hình, giảm nỗ lực kiểm tra cấp hệ thống xuống một phần nhỏ so với nỗ lực cấp bàn thử truyền thống bằng cách cho phép cấu hình mạng EE ảo, mô phỏng ADAS tích hợp và xác thực có thể mở rộng dựa trên đám mây. Điều này cho phép kiểm tra cấp hệ thống sớm hơn nhiều trong chu kỳ phát triển – mà không cần chờ đợi các ECU vật lý – tiết kiệm cả thời gian và chi phí cho các OEM. - Nitin Swamy Bằng cách kết hợp chuyên môn xác thực của Vayavya Labs với nền tảng xe ảo của RemotiveLabs, các nhóm có thể bắt đầu kiểm tra tích hợp ngay từ tuần đầu tiên và tăng dần độ sâu khi dự án phát triển. Không bị khóa công cụ Không giống như các môi trường xác thực tập trung vào phần cứng truyền thống, kiến trúc này không phụ thuộc vào bộ mô phỏng và hỗ trợ tích hợp các công cụ từ nhiều nhà cung cấp. Các OEM và Tier 1 không bị ép buộc vào một hệ sinh thái độc quyền duy nhất. Các công cụ mô phỏng hiện có có thể được tích hợp vào cấu trúc liên kết, mạng có thể được cấu hình lại khi kiến trúc phát triển và các trường hợp kiểm tra cấp hệ thống có thể được tái sử dụng trên các nền tảng SIL, HIL và tương lai. Per Sigurdson, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập, RemotiveLabs "Từ quá lâu, việc xác thực cấp hệ thống đã bị giới hạn bởi sự sẵn có của phần cứng. Với sự tích hợp này, chúng tôi đang chứng minh rằng mạng lưới của toàn bộ xe có thể là một phần của vòng lặp ngay từ tuần đầu tiên. Đó không phải là một cải tiến gia tăng – đó là một cách làm việc khác." Vì cấu trúc mạng vẫn khả dụng trong suốt vòng đời, môi trường cấp hệ thống tương tự tiếp tục mang lại giá trị vượt ra ngoài giai đoạn phát triển ban đầu, hỗ trợ kiểm tra hồi quy, cập nhật nền tảng và tái sử dụng cho các chương trình tương lai. Sự tự tin sớm hơn, giá trị lâu dài Đối với phát triển ADAS và ADS, mô phỏng là cách duy nhất có thể mở rộng để khám phá các trường hợp biên và kịch bản hiếm một cách an toàn. Việc đưa toàn bộ mạng xe vào SIL cho phép: Phát hiện sự cố sớm hơn Giảm sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng kiểm tra vật lý Tích hợp hệ thống nhanh hơn Môi trường xác thực có thể tái sử dụng trên các nền tảng https://www.youtube.com/watch?v=cE76Qkp2uoU&embedable=true Kết quả là ít phải chờ đợi hơn khi bắt đầu chương trình và các môi trường xác thực tiếp tục mang lại giá trị trong suốt vòng đời của xe. Tích hợp được xây dựng bởi Vayavya Labs sử dụng công cụ của RemotiveLabs được thiết kế để mở rộng trên các môi trường tính toán – từ máy trạm GPU cục bộ đến cơ sở hạ tầng đám mây. Nó cũng có thể mở rộng để bao gồm các miền xe bổ sung trong cùng một cấu trúc liên kết ảo. Bước tiếp theo được lên kế hoạch là bao gồm Android chạy trong Cuttlefish, đưa nút giải trí vào cùng một môi trường với ngăn xếp ADAS và kiến trúc E/E của xe. Về Vayavya Labs là đối tác kỹ thuật từ Silicon đến Hệ thống, chuyên phát triển vECU, SIL và xác minh, xác thực cấp hệ thống cho ADAS và hệ thống tự động: RemotiveLabs cung cấp một cách đơn giản hơn để tạo mẫu, xây dựng và kiểm tra phần mềm xe với RemotiveTopology, cho phép phát triển xe theo mô-đun trên SIL và HIL: https://vayavyalabs.com/ https://remotivelabs.com/