Ô tô sẽ có khả năng tự học !

Bernard Dion, Giám đốc kỹ thuật, ANSYS và Michael Wagner, chuyên gia nghiên cứu, Pittsburgh, Hoa Kỳ

"Việc lập trình một máy tính để có thể xử lý hết mọi tình huống trong quá trình lái xe là điều không thể. Vì vậy, trong các hệ thống xe tự lái ngày nay đều được tích hợp các chương trình có thể tự học và tư duy giống như con người để có thể đưa ra những quyết định đúng đắn cho hầu hết các tình huống. Tuy nhiên, làm thế nào để chứng tỏ rằng các chương trình này mang lại sự an toàn cho mọi người trên xe và các đối tượng xung quanh? Câu trả lời là một nền tảng mô phỏng để kiểm tra chương trình lái xe tự động với hàng tỉ các tình huống có thể xảy ra trong lúc lái xe để nhanh chóng xác định điểm yếu của chương trình lái xe tự động."

Hệ thống lái xe tự động an toàn là hệ thống hiểu được mọi tình huống có thể xảy ra trong khi lái xe và đưa ra quyết định đúng đắn để đảm bảo sự an toàn cho người lái xe và cả người đi bộ. Đó là một nhiệm vụ phức tạp và đòi hỏi đáp ứng những yêu cầu khắt khe. Ví dụ, thử thách của việc phát triển các tiêu chuẩn để xác định người đi bộ, xe hay đối tượng khác có thể xuất hiện trên đường phố. Các phương pháp lập trình thông thường không có khả năng làm chủ được số lượng lớn các tình huống tiềm ẩn có thể xảy ra trên đường phố hay đường cao tốc.

Hệ thống lái xe tự động không người lái được xây dựng dựa vào thuật toán tự học thông minh. Hệ thống này có thể đào tạo được để phát triển khả năng tư duy giống như con người, nó có thể nhận biến được các tình huống có thể xảy ra mà không cần phải trải nghiệm trong thực tế. Những hệ thống này thiếu các yêu cầu và cấu trúc chi tiết được xác định sử dụng để hợp thức hóa các tiêu chuẩn an toàn của phần mềm. Kiểm tra trên đường không phải là một phương pháp xác minh thực tế vì sẽ cần hàng tỉ dặm để có thể chứng minh được sự an toàn và độ tin cậy. Nền tảng mô phỏng mở ANSYS ADAS/autonomous vehicle tích hợp các trường vật lý, điện tử, hệ thống nhúng và phần mềm mô phỏng để mô phỏng chính xác các hệ thống tự lái hoàn chỉnh. Bằng cách liên kết nền tảng mô phỏng ANSYS và các công cụ phát triển dựa trên mô hình ANSYS SCADE với công nghệ kiểm tra độ bền tự động từ Edge Case Research (ECR), cùng với chức năng phân tích an toàn của ANSYS, nó thực sự đạt được sự an toàn của toàn hệ thống lái xe tự động, bao gồm cả những hệ thống tự học.

Từ ADAS đến lái xe tự động

Hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS) được sử dụng ngày càng nhiều trong xe ô tô ngày nay để cánh báo người lái xe về những vấn đề tiềm ẩn hoặc thậm chí là điều khiển xe để tránh va chạm. Các hệ thống an toàn này thường được xác nhận bằng cách sử dụng hệ thống và phần mềm nhúng trong chu kỳ sản phẩm V-model theo tiêu chuẩn ISO 26262. Bằng cách sử dụng V-model, các nhà phát triển thận trọng định nghĩa các cấu trúc và yêu cầu chi tiết của hệ thông và sau đó là các phương pháp kiểm tra tính ổn định của hệ thống trong từng yêu cầu. Giải pháp kỹ thuật (MBSE) dựa trên mô hình ANSYS SCADE Suite được sử dụng trong phát triển các hệ thống liên quan đến an toàn cho các nhà sản xuất xe tự lái hàng đầu.

Phát triển một hệ thống lái xe tự động hoàn thiện có độ phức tạp rất cao và phải dựa trên một sự tổng hợp của hệ thống machine learning/deep learning và điều khiển logic để hoàn thiện vòng điều khiển xe tự động. Vòng điều khiển bao gồm nhận thức (những gì chiếc xe quan sát thấy), lập kế hoạch di chuyển (những ứng xử của chiếc xe) và thực hiện chuyển động (cách chiếc xe sẽ hoàn thành kế hoạch đề ra). Vòng điều khiển này được thực hiện tuần hoàn để chiếc xe có thể thích ứng với những thay đổi liên tục trong môi trường. Nhưng hệ thống xe tự lái dựa trên thuật toán machine learning có thể chỉ được chính thức đưa ra sau khi các nhà phát triển chứng minh được khả năng đạt được mức độ an toàn cực cao. Kiểm tra trên đường là một phần thiết yếu của quá trình phát triển xe, nhưng nó không phải câu trả lời cho việc xác thực độ an toàn. Vấn đề là kiểm tra trên đường chủ yếu bao gồm các sự cố thường xảy và không cho cho người lái hay hệ thống lại tự động. Hàng tỉ dặm kiểm tra trên đường được yêu cầu để xác nhận sự an toàn, và sau đó, một lỗi phát sinh hay một sự thay đổi mã lệnh có thể sẽ yêu cầu làm lại việc này từ đầu.

"Hệ thống lái xe tự động dựa trên thuật toán tự học có thể được chỉ dạy để nhận biết các mẫu mà không cần tiếp xúc với các tình huống có thể xảy ra."

VƯỢT QUA THỬ THÁCH VỀ XÁC THỰC ĐỘ AN TOÀN

Nền tảng mô phỏng mở ANSYS ADAS/autonomous vehicle có thể kiểm tra rất nhiều các tình huống trong một phần nhỏ thời gian và chi phí so với phương pháp kiểm tra trên đường bằng cách kết hợp:

• Mô phỏng các tình huống lái xe, bao gồm mô hình hóa cả thế giới ảo trong đó xe tự lái đang hoạt động và mô phỏng chiếc xe ảo với các sen-sơ thực tế (như ra-đa, li-đa, camera, GPS,…) cũng như động lực của xe.

• Các công cụ phát triển dựa trên tiêu chuẩn ISO 26262 cho phần mềm điều khiển và giao diện hiển thị (HMI)

• Tối ưu hóa tính toàn vẹn tín hiệu, nhiệt độ, kết cấu và điện từ của các chất bán dẫn và hệ thống điện tử.

Sự tích hợp của tất cả các trường vật lý, hệ thống nhúng, phần mềm mô phỏng và code điều khiển cho phép các nhà phát triển hệ thống tự lái mô phỏng vòng lặp điều khiển lái tự động trên một nền tảng duy nhất. Mô hình kịch bản di chuyển của xe thử nghiệm và các phương tiện và các đối tượng khác trong một thử nghiệm lái. Các mô hình cảm biến quan sát xung quanh thế giới ảo và các tín hiệu cảm biến đầu ra. Mô hình xử lý tín hiệu và “deep learning” xác định các đối tượng và điều kiện lái xe từ dữ liệu cảm biến. Các thuật toán điều khiển đưa ra quyết định kiểm soát, sinh ra các đầu vào truyền động và hiển thị thông tin cũng như quyết định cho hành khách/người điều khiển. Các mô hình thành phần xe sử dụng đầu vào thiết bị truyền động và tính toán các đáp ứng của hệ thống xe như tay lái và phanh. Các mô hình xe động tính toán vị trí, vận tốc và hướng của xe.

Cấu trúc mô phỏng xe tự lái của ANSYS

CẤU TRÚC AN TOÀN CHO XE AN TOÀN

Trong khi mô phỏng nhanh hơn và hiệu quả hơn kiểm tra trên đường, nhưng nó không trả lời cho câu hỏi về cách xác minh sự an toàn của các thuật toán điều khiển phức tạp được sử dụng cho các chức năng nhận diện, lập kế hoạch chuyển động và thực thi.

Để làm điều đó, đầu tiên các kỹ sư phải phân tách toàn bộ cấu trúc phần mềm điều khiển xe tự lái thành các thành phần dựa trên tiến trình nhận diện, lập kế hoạch và thực thi. Tiếp theo, họ phải thiết kế một cấu trúc mà sẽ đảm bảo độ an toàn cho từng thành phần. Cấu trúc này dựa trên nguyên lý DOER-CHECKER.

Cấu trúc chi tiết bao gồm một thuật toán chính (DOER) có thể cực kỳ phức tạp, trả qua các cập nhật thường xuyên và rất khó để xác thực. Thuật toán chính này được ghép nối với một cổng an toàn tương ứng (CHECKER) để xác thực các đầu ra của thuật toán chính là chính xác. Nếu cổng ra an toàn phát hiện sự cố, thuật toán kênh an toàn sẽ kiểm soát. Điều này có thể là cơ sở cho kênh kiến trúc thứ hai được phát triển bởi các thành viên của ECR tại đại học Carnegie Mello. Cấu trúc này bao gồm một kệnh chính tạo ra một nhiệm vụ dài hạn và một kênh an toàn tạo ra một nhiệm vụ ngắn hạn.

Bằng cách sử dụng cấu trúc này, kế hoạch có thể được kiểm tra độ an toàn trong giai đoạn lập kế hoạch. Thuật toán chính không cần đáp ứng các mục tiêu an toàn ở mức cao nhất (ASIL D trong ISO 26262); thay vào đó, trách nhiệm này được phân bổ cho cổng an toàn. Điều này giúp cho các yêu cầu về độ an toàn của cổng an toàn được thiết lập để chúng đáp ứng được các chỉ tiêu ASIL D trong ISO 26262. Điều này được mô tả trong ví dụ dưới đây, trong đó chiếc xe sẽ dừng lại do nó phát hiện ra có hai chiếc xe đang dừng lại.

Kênh chính đưa ra nhiệm vụ dài hạn không xác định trạng thái cuối cùng, trong khi kênh an toàn đưa ra nhiệm vụ ngắn hạn với trong trạng thái an toàn.

Thuật toán an toàn cho quá trình lập kế hoạch

“Quan hệ đối tác ANSYS/ECR có thể cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh để xác thực độ an toàn của các hệ thống xe tự lái tiên tiến nhất”

KIỂM TRA ĐỘ BỀN TỰ ĐỘNG VÀ CHUẨN ĐOÁN CÁC LỖI CHO NHẬN DIỆN

Đảm bảo sự an toàn cho thuật toán nhận diện phức tạp hơn; không thể tạo ra một cổng an toàn để kiểm tra đầu ra nhận diện là chính xác và an toàn. Do đó, sự an toàn của nhận diện phải được xác thực bằng các kỹ thuật khác nhau. ECR Switchboard giải quyết vấn đề này (và vài vấn đề khác) bằng cách cung cấp kiểm tra độ bền tự động để tìm lỗi.

Điều cần thiết để chứng minh sự an toàn của nhận diện là tiếp xúc với quy mô lớn với các tình huống khó để có thể thách thức các hệ thống xe tự lái. ECR Switchboard sử dụng thuật toán mới để cắt giảm số lượng kiểm tra để nhanh chóng tìm thấy các tình huống làm cho phần mềm bị lỗi và hiểu được lý do vì sao xảy ra lỗi. Nó sàng lọc các thông tin đầu vào để xác định các truy vấn đặc biệt có nhiều thông tin để thử nghiệm mô hình. Nó làm hỏng các hệ thống tự lái với một loạt các đầu vào danh nghĩa. Các lỗi sau đó được chẩn đoán bằng cách khái quát một đầu vào sinh ra lỗi duy nhất để tạo ra một tập hợp các đầu vào đóng vai trò gợi ý trong việc gán các trường giá trị gây ra lỗi. Cách tiếp cận này có hiệu quả cao trong việc tìm kiếm các trường hợp gây lỗi hệ thống.

Thách thức lớn nhất còn lại trong việc triển khai quy mô lớn các hệ thống xe tự lái là kiểm tra và gỡ lỗi máy học (machine learning) và các thuật toán học sâu (deep learning) để làm việc mà không cần phải xác định các yêu cầu và thiết kế để đảm bảo sự vững chắc và an toàn. ANSYS đã tận dụng kinh nghiệm của mình trong mô phỏng nhiều lĩnh vực vật lý và phần mềm mô phỏng tiêu chuẩn an toàn để đưa ra một nền tảng mô phỏng xe tự lái hoàn chỉnh. Nền tảng này đang là duy nhất trên thế giới đáp ứng được tiêu chuẩn ISO 26262. Nền tảng này cũng tích hợp với nền tảng mô phỏng độ bền ECR Switchboard, để có thể chạy số lượng lớn các tình huống thiên về các tình huống khó khăn để giảm số lượng xác thực còn lại. Sự hợp tác này có thể cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh để xác minh và xác nhận độ an toàn của các hệ thống xe tự lái tiên tiến nhất.

   

 


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

Lược dịch: Phạm Đình An - kỹ sư tại Advantech.

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

TUYỂN DỤNG

LIÊN HỆ

VĂN PHÒNG GIAO DỊCH:
Tầng 8, số 1 Đỗ Hành, Q.Hai Bà Trưng, Hà Nội
Tel: (84-24)36 649 066 Fax: (84-24)39 727 464
Email: info@advantech.vn

HỖ TRỢ KỸ THUẬT:
Email: support@advantech.vn

Họ tên
E-Mail