Avant la simulation, la validation des nouveaux systèmes en test (véhicules complets, lois de commande ADAS, phares, etc.) se faisait uniquement par des tests physiques. Cela signifiait que nous déployions plusieurs versions de prototypes sur une piste afin de nous assurer que le comportement était celui attendu.
L’objectif de ces tests physiques est d’améliorer la qualité et les performances des systèmes en réalisant diverses situations de conduite dans des conditions spécifiques. Pour ce faire, chaque équipe de projet souhaite optimiser les coûts et réduire les délais de la phase de développement, tout en essayant d’accélérer les tests et la validation, tout en garantissant la sécurité des employés et des utilisateurs.
D’autre part, la simulation a apporté de nouveaux défis et possibilités depuis les années 90. La simulation aide les constructeurs automobiles, les équipementiers, les centres de recherche et d’autres acteurs à développer et à accélérer les systèmes et modèles de mobilité numérique en diversifiant les situations de conduite possibles (plus d’acteurs, différentes routes, etc.). Pour augmenter la vitesse des campagnes de tests et de validation, ainsi que pour assurer la sécurité des employés, la simulation permet l’utilisation de simulateurs de conduite. Elle facilite également la création de prototypes à chaque étape de la conception (de MiL à ViL) pour améliorer les performances et la qualité des systèmes, notamment en permettant de faire des choix technologiques et/ou ergonomiques plus pertinents dès le début du projet.
Depuis plus de 30 ans, les équipes d’AVSimulation développent un outil de simulation pour répondre à ces enjeux. Grâce à SCANeR, vous pouvez répliquer des jumeaux numériques de vos systèmes sous test (SUT) et bénéficier d’un environnement riche et représentatif pour les valider de manière itérative en boucles ouvertes et/ou fermées dans de nombreux domaines de l’industrie automobile. Par exemple, pour le développement d’un nouveau système de phare, les cycles de développement ne sont plus basés sur les saisons, car la simulation permet aux utilisateurs de contrôler l’environnement. Si vous devez effectuer des tests de conduite de nuit (ou sous la pluie), vous n’avez plus à attendre des conditions météorologiques spécifiques ; les équipes de phares peuvent tester, valider et régler leurs systèmes en plein jour ! L’efficacité, l’éblouissement ou le confort peuvent être mesurés dans la simulation (et/ou dans un simulateur de conduite). Cela permet également de tester des situations d’urgence ou complexes, en évitant tout risque et en mesurant les réactions du testeur sur une route ouverte. Enfin, le développement de prototypes, qui représente un investissement élevé (compte tenu du faible nombre créés) dans un projet, peut être réduit grâce à la simulation. Pour un projet de phare, nous mesurons une réduction de 3 à 5 maquettes grâce au pack Headlight pour SCANeR, et seule la dernière est utilisée pour valider les outils de montage et les performances. Cela affecte directement le retour sur investissement (ROI) du projet, avec une réduction des coûts de 600 000 à 1 million d’euros. Cela est également vrai pour d’autres systèmes composant un véhicule. Par exemple, les tests ADAS effectués lors d’une campagne NCAP peuvent également être optimisés. La photo ci-dessous montre l’expérience de Renault avec SCANeR et son pack NCAP Regulation. Lorsqu’on utilise la simulation, la détection des problèmes intermédiaires et le réglage du système se font avant le déploiement d’un prototype, ce qui peut conduire à un premier test réussi sur piste (sachant que le coût d’une campagne EuroNCAP complète est d’environ 350 000 €). Les réglementations de test ont également évolué ces dernières années. De bons exemples sont les scénarios SOTIF qui nécessitent des « scénarios inconnus ». Une manière de découvrir ces « scénarios inconnus » est de faire fonctionner des millions de scénarios en parallèle et de modifier les valeurs des différents paramètres du test. Le pack Massive Simulation pour SCANeR aide à déployer une architecture cloud pour SCANeR. L’architecture cloud permet l’utilisation d’une version en ligne de commande de SCANeR, ce qui permet de l’utiliser avec une configuration matérielle minimale et également d’exécuter rapidement des scénarios SCANeR en parallèle pour tester une large gamme de valeurs pour chaque paramètre. Il a été mathématiquement prouvé [cf. https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/research_reports/RR1400/RR1478/RAND_RR1478.pdf ] que pour un niveau d’autonomie élevé, il est impossible de réaliser un test physique pour chaque situation. Une manière de couvrir le maximum de situations est de laisser le système parcourir des millions, voire des milliards de kilomètres, ce qui est réalisable grâce à une plateforme de simulation massive. Néanmoins, la simulation ne sera jamais aussi fidèle que les tests réels, indépendamment de la richesse d’un environnement numérique. Il est toujours nécessaire de procéder à un véritable test physique d’un système complet ou partiel en raison des exigences de sécurité et de fiabilité. La simulation et les tests réels sont complémentaires ! Il faut garder à l’esprit que la simulation offre différents niveaux de description pour les instances fonctionnelles ou physiques. Cela signifie que la simulation accomplit ce que nous attendons d’elle ; les calculs physiques ou optiques sont basés sur la description des matériaux. Cependant, certaines propriétés physiques, descriptions de matériaux, et/ou certaines situations complexes de la réalité ne peuvent pas être simulées en totalité, ou ne peuvent pas être mises en œuvre en raison du caractère aléatoire ou de la complexité de la représentation (par exemple, les effets multiples d’une tempête de neige sur l’adhérence, la visibilité, l’accumulation d’eau, etc.).
Au-delà de la phase de test d’un produit, la simulation doit s’accompagner de tests physiques pour corréler la véracité des modèles mis en œuvre. En effet, la seule manière de numériser une loi physique est de confronter les résultats de la simulation aux tests réels sur le terrain pour s’assurer que l’environnement basé sur le modèle est correct et fiable.
Un dernier sujet que nous n’avons pas encore abordé concerne les nouveaux défis que posent les véhicules autonomes. Pour les prochaines années, l’industrie automobile devra assurer la continuité numérique entre les logiciels, les modèles et les véhicules déployés sur la route. Les projets Vehicle-In-the-Loop menés par AVSimulation depuis quelques années sont des exemples de la manière dont l’équipe d’AVSimulation relève ces nouveaux défis.
Par exemple, AVSimulation et UTAC déploient une voiture complète, identique à son jumeau numérique dans SCANeR. Cette approche a été utilisée pour tester et valider une loi de commande ADAS ; l’idée était de tromper les capteurs de la voiture avec des obstacles virtuels (piétons, infrastructures routières, etc.). La voiture sur la piste réagit en fonction de ce que les capteurs ont détecté virtuellement. Cela permet de tester des cas d’utilisation plus complexes avec davantage d’acteurs, un temps de conduite plus long, etc., et garantit la répétabilité et la reproductibilité de ces situations complexes.
| Ces projets illustrent bien la complémentarité entre la simulation et les tests sur piste. La simulation est un nouvel outil qui aide à accélérer les campagnes de tests et offre plus de flexibilité pendant les phases de développement et de réglage. Les résultats des projets montrent une réduction des coûts et la capacité de simuler des situations connues et inconnues. Cependant, il est important de garder à l’esprit que sans tests sur le terrain, la simulation ne peut pas être totalement fiable, et que l’industrie nécessitera toujours des tests réels (que ce soit pour tester et valider les systèmes ou pour valider la modélisation d’une loi physique). |
Écrit par Ludovic Pfeffer.
