Simulatsioonikoolitus ja reaalsetes teekatsetused täiendavad teineteist autonoomsete sõidukite arendamisel. Simulatsioon võimaldab miljonite stsenaariumide kiiret ja skaleeritavat testimist madalate kuludega, samas kui teekatsetused panevad sõidukid ettearvamatutesse tingimustesse ja kontrollivad, kas virtuaalne jõudlus tagab ohutu käitumise päris tänavatel.
Virtuaalsed keskkonnad, mida kasutatakse autonoomsete sõidusüsteemide treenimiseks ja hindamiseks enne nende kasutuselevõttu päris teedel.
Autonoomsete sõidukite füüsiline testimine avalikel teedel või kontrollitud radadel reaalsetes sõidutingimustes.
| Funktsioon | Isejuhtivate sõidukite simulatsioonikoolitus | Reaalse maailma teekatsetused |
|---|---|---|
| Testimiskeskkond | Virtuaalne maailm | Füüsilised teed ja rajad |
| Maksumus | Madalam stsenaariumi kohta | Kõrgemad tegevuskulud |
| Skaleeritavus | Äärmiselt kõrge | Piiratud laevastiku suuruse tõttu |
| Ohutus testimise ajal | Otsene avalik oht puudub | Nõuab rangeid ohutusmeetmeid |
| Korduvus | Väga korratav | Raske täpselt reprodutseerida |
| Äärmusjuhtumite testimine | Lihtne luua | Haruldane ja raskesti kohatav |
| Realism | Sõltub simulaatori täpsusest | Maksimaalne realism |
| Valideerimisväärtus | Arengule keskendunud | Juurutamisele keskendunud |
Simulatsioon kiirendab arendust märkimisväärselt, sest insenerid saavad samaaegselt käivitada tuhandeid stsenaariume ja hinnata muudatusi peaaegu koheselt. Reaalses maailmas testimine toimub füüsilise juhtimise tempos, mistõttu on see palju aeglasem, kui on vaja suuri andmemahtusid.
Üks simulatsiooni suurimaid tugevusi on võime luua ebatavalisi olukordi, nagu äkilised jalakäijate ülekäigukohad, rasked ilmastikuolud või ootamatu sõiduki käitumine. Seevastu reaalses maailmas testimine võib sarnaste sündmuste loomulikuks toimumiseks võtta kuid või aastaid.
Teekatsetused pakuvad kokkupuudet reaalsete liiklusmustrite, ebatäiusliku infrastruktuuri, andurite müra ja inimliku ettearvamatusega. Simulaatorid arenevad pidevalt, kuid isegi arenenud digitaalsed keskkonnad võivad kahe silma vahele jätta peened reaalse maailma tegurid, mis mõjutavad sõiduki käitumist.
Virtuaalsete testide läbiviimine nõuab üldiselt arvutiressursse, mitte suuri sõidukiparke ja turvajuhte. Reaalse maailma programmid hõlmavad sõidukeid, hooldust, kindlustust, personali, logistikat ja regulatiivset vastavust, mis muudab need oluliselt kallimaks.
Kaasaegsed autonoomsete sõidukite programmid valivad harva ühe lähenemisviisi teisele. Enamik organisatsioone kasutab simulatsiooni suuremahuliseks arenduseks ja stsenaariumide genereerimiseks ning seejärel tugineb teekatsetele, et kontrollida süsteemi ohutut käitumist väljaspool virtuaalset keskkonda.
Simulatsioon võib teekatseid täielikult asendada.
Isegi väga realistlikud simulaatorid ei suuda kõiki keskkonnamuutujaid ega inimkäitumist ideaalselt taasesitada. Enne kasutuselevõttu on vajalik reaalse maailma valideerimine.
Ohutuse tõestamiseks piisab ainuüksi teekatsetest.
Haruldased, kuid kriitilised sündmused võivad avalikel teedel liiga harva esineda. Simulatsioon aitab süsteeme kokku viia olukordadega, millega testimise ajal muidu kunagi kokku ei puutuks.
Simulaatorid testivad ainult lihtsaid stsenaariume.
Kaasaegsed simulatsiooniplatvormid suudavad modelleerida tihedat liiklust, ebasoodsat ilma, andurite rikkeid ja paljusid keerulisi äärejuhtumeid, mida on füüsiliselt raske taasluua.
Simulatsiooni tulemused on mõttetud.
Hästi disainitud simulaatorid pakuvad väärtuslikku teavet ja avastavad paljud probleemid varakult. Väljakutse seisneb virtuaalsete tulemuste tõhusas ülekandmises reaalsetesse oludesse.
Reaalses maailmas testimine avastab alati rohkem probleeme.
Füüsiline testimine leiab unikaalseid probleeme, kuid simulatsioon paljastab vead sageli kiiremini, kuna insenerid saavad süsteeme kontrollitud tingimustes korduvalt koormata.
Simulatsioonikoolitus on kõige tõhusam viis autonoomsete sõidusüsteemide arendamiseks ja stressitestimiseks väga erinevates stsenaariumides. Reaalses maailmas tehtavad teekatsed on endiselt hädavajalikud, kuna need valideerivad toimivust tingimustes, mida simulatsioonid ei suuda ideaalselt taasesitada. Tugevaimad autonoomsete sõidukite programmid ühendavad mõlemad meetodid, selle asemel et tugineda ainult ühele.
Autonoomne navigeerimine tugineb sõidukite liigutamiseks anduritele, tarkvarale ja tehisintellektile vähese või olematu inimese sekkumisega, samas kui inimese juhitav navigeerimine sõltub inimese otsustusvõimest, kogemustest ja otsustusprotsessist. Mõlemal lähenemisviisil on tugevused, kusjuures automatiseerimine pakub järjepidevust ja skaleeritavust, samas kui inimese juhendamine tagab kohanemisvõime ja kontekstuaalse mõistmise.
Autonoomse sõidu taju tugineb anduritele, algoritmidele ja reaalajas andmetöötlusele teekeskkonna tõlgendamisel, samas kui inimese sõiduintuitsioon sõltub kogemusest, tajust ja instinktiivsest otsustusprotsessist. Mõlema lähenemisviisi eesmärk on tagada ohutu ja tõhus reisimine, kuid need erinevad põhimõtteliselt selle poolest, kuidas nad tõlgendavad ebakindlust, reageerivad ootamatutele olukordadele ja kohanevad keerukate liiklusoludega.
Automaastik nihkub traditsioonilisest käsitsi juhtimisest keeruka tarkvarapõhise liikuvuse poole. Kuigi inimeste juhitavad autod pakuvad tuttavat juhtimist ja kohanemisvõimet kaootiliste keskkondadega, lubavad autonoomsed sõidukid kõrvaldada õnnetuste peamise põhjuse – inimliku vea. See võrdlus uurib, kuidas tehnoloogia annab uue tähenduse ohutusele, tõhususele ja punktist A punkti B reisimise põhikogemusele.
Autonoomsete sõidukite ohutussüsteemide ja inimjuhtide ohutussüsteemide eesmärk on vähendada õnnetusi, kuid nad lähenevad probleemile erinevalt. Autonoomsed süsteemid tuginevad anduritele, tarkvarale ja pidevale jälgimisele, samas kui inimkeskne ohutus sõltub juhi teadlikkusest, otsustusvõimest, koolitusest ja abitehnoloogiatest, mis on loodud inimliku otsustusprotsessi toetamiseks, mitte asendamiseks.
Autode omamisest sõltuvus kirjeldab linnasüsteeme, mis on üles ehitatud erasõidukite ümber ning vajavad igapäevaste vajaduste rahuldamiseks infrastruktuuri ja pikamaareise. Jalakäijatesõbraliku linna kujundamisel seatakse esikohale kompaktsed planeeringud, segakasutusega linnaosad ja jalakäijasõbralik infrastruktuur. Mõlemad lähenemisviisid kujundavad liikuvust, elukallidust, keskkonnamõju ja elustiilivalikuid tänapäevastes linnaarengu mudelites põhimõtteliselt erinevalt.
