Sistemas de ayuda a la conducción (ADAS)

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Sistemas de Ayuda a la Conducción para alcanzar la autonomía

IXION trabaja activamente para tener un sistema embebido,  calificado para Automoción, y altamente configurable para los mercados de  los Sistemas de Ayuda  a la Conducción (ADAS) y Conducción Altamente  Automatizada  (niveles 2-4 NHTS).

A través de la combinación de las últimas técnicas de co- diseño HW/SW y una herramienta SW de configuración de alto nivel, fácil de usar y con gran escalabilidad, se pretende dar una solución única a los retos  de la fusión inteligente de información heterogénea a partir de un número elevado de sensores propio y exteroceptivos. Para ello, se combinarán, de manera transparente al usuario, elementos funcionales de localización, la percepción, comprensión de la situación, y evaluación del riesgos, bajo un entorno probabilístico y ”agnóstico” a los sensores, generando funciones ADAS optimizadas y adaptables  a las necesidades y limitaciones del cliente.

Percepción

La utilización combinada de los sensores de rango más utilizados en automoción (ultrasonidos, radar) y de lo que están llegando a producción estable (visión estereoscópica y Lidar) permite  la creación de mapas de ocupación. Estos mapas, dentro de un marco probabilístico avanzado fusionan la información de todos los sensores disponibles para crear una representación del entorno y una predicción de evolución de todos los agentes móviles de la escena. IXION trabaja en el diseño e implementación de esta solución, combinada con componentes necesarios para la identificación de la escena mediante  la visión artificial (caracterización de carriles, detección y clasificación de señales y semáforos).

Localización

La mayoría de las aplicaciones en Automoción para ADAS y para vehículos autónomos fusionan diferentes tipos de sensores para una mejor estimación del estado del vehículo, en particular para la localización y el map-matching. Como los entornos en los que los sistemas de GNSS proporcionan posicionamientos con baja integridad, es necesaria la utilización de sensores inerciales embarcados, de la información proporcionada por el bus CAN (velocidad, ángulo volante), de mapas digitales y de información proporcionada por las cámaras embarcadas (ancho y curvatura del carril). Para tener en cuenta todas esas fuentes sensoriales de manera coherente y optimizada, IXION  trabaja con diferentes variantes de Filtros de Partículas, adaptables a la configuración sensorial disponible.

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ciudad inteligente

Estimación de riesgos en Automoción

El enfoque más popular para la estimación del riesgo de colisión es el basado en una predicción de la trayectoria, generada en base a modelos de comportamiento más o menos complejos, seguida de una detección de colisiones. La limitación fundamental de estos métodos es el coste computacional de calcular todas las posibles trayectorias y las probabilidades de pares existentes en situaciones como las intersecciones o las rotondas. Para paliar semejante coste computacional, IXION está desarrollando un enfoque basado en la transformación del problema en una Red Dinámica Bayesiana, y resolverla como un problema de inferencia, donde la correlación entre intención y expectativas sirve para identificar el nivel de riesgo de la escena de conducción. Este enfoque presenta a priori grandes  oportunidades de paralelización, y por tanto de gestión de situaciones complejas y altamente dinámicas en sistemas embarcables en automoción.

Sistema de decisión

Los vehículos automatizados actuales funcionan razonablemente bien en los entornos para que los que son diseñados. Sin embargo, sus sistemas de decisión requieren la intervención humana cuando se enfrentan a situaciones nuevas e imprevistas. Por tanto, todavía hay una falta de madurez en las soluciones para coches completamente autónomos, de hecho, en la escala 0-4 de la NHTSA, apenas existen soluciones comerciales para el nivel 2. Para paliar estas carencias, IXION trabaja intensamente en enfoques  que contemplen las 2 características siguientes:

  • Flexibilidad y elasticidad de objetivos a través de un razonamiento, una planificación y una toma de decisiones basados en restricciones sobre la base del contexto situacional.
  • Capacidad para interactuar con los seres humanos y otros sistemas cognitivos artificiales para resolver conjuntamente una tarea compleja, gestionando para ello las incertidumbres impredecibles en las tareas de conducción autónoma.

Co-diseño HW/SW

El escalado en prestaciones predicho por la Ley de Moore viene mostrando síntomas de agotamiento durante la última década. Esto ha obligado a los fabricantes de silicio a integrar en un mismo chip los tradicionales procesadores y multi-cores junto con arquitecturas “exóticas” como los arrays de puertas reconfigurables (FPGAs) o los procesadores gráficos multi-núcleo (GPUs), para conformar Sistemas on Chip heterogéneos (MPSoC heterogéneos). Estas nuevas arquitecturas, que comienzan a utilizarse en prototipos sobre aplicaciones ADAS combinan paralelismo temporal y espacial a distintos niveles y granularidad, lo que les permite adaptarse a las necesidades de las aplicaciones más exigentes en automoción y exprimir al máximo el paralelismo de éstas.

IXION está trabajando en el desarrollo de una arquitectura de  referencia para sistemas ADAS que además cuente con una librería optimizada de cores hardware, consiguiendo así una mejora notablemente en los tiempos de desarrollo. Las soluciones implementadas explotarán al máximo la naturaleza paralelizable de los componentes en función del tipo de plataforma (CPU-GPU o CPU-FPGA) y la definición e implementación de una metodología de desarrollo que no suponga una ruptura drástica con los flujos de diseño tradicionales.

e-awake y la conducción autónoma

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