Self-driving cars do not learn to drive on real roads first. سيكون ذلك محفوفًا بالمخاطر. وبدلاً من ذلك، يتعلمون داخل عوالم افتراضية قوية. تبدو هذه العوالم مثل المدن والطرق السريعة ومواقف السيارات. إنهم يتبعون الفيزياء الحقيقية. الإطارات تمسك بالطريق. المطر يجعل الأشياء زلقة. حساسات ستائر وهج الشمس. كل ذلك داخل جهاز كمبيوتر. في هذه المقالة، نستكشف ثلاث منصات برمجية لمحاكاة المركبات ذاتية القيادة تستخدم النمذجة القائمة على الفيزياء لتحقيق هذا السحر.

تلدر: تساعد منصات محاكاة المركبات ذاتية القيادة السيارات ذاتية القيادة على التعلم في بيئات افتراضية آمنة. أفضلها يستخدم النمذجة القائمة على الفيزياء لمحاكاة قوى العالم الحقيقي مثل الاحتكاك والجاذبية والاصطدامات. ثلاث منصات متميزة هي CARLA وNVIDIA DRIVE Sim وLGSVL (SVL Simulator). ولكل منها نقاط قوة، بدءًا من المرونة مفتوحة المصدر وحتى نمذجة أجهزة الاستشعار الواقعية للغاية.

لماذا تعتبر النمذجة المبنية على الفيزياء مهمة؟

قبل أن ننتقل إلى الأدوات، دعونا نوضح شيئًا واحدًا. ليست كل عمليات المحاكاة متساوية.

قد يقوم جهاز المحاكاة الأساسي بتحريك السيارات التي تتحرك. هذا جيد للألعاب. لكن بالنسبة للمركبات ذاتية القيادة، فهذا لا يكفي.

يجب أن تفهم أنظمة القيادة الذاتية ما يلي:

• قوى التسارع والكبح
• احتكاك الإطارات وزوايا الانزلاق
• نقل الوزن أثناء المنعطفات
• ضجيج الاستشعار والتشويه
• الاصطدامات وديناميكيات الكائنات

هذا هو المكان النمذجة القائمة على الفيزياء يأتي. إنه يحاكي كيفية تحرك الأشياء وتفاعلها في العالم الحقيقي. الجاذبية تسحب. الزخم يدفع. المطر يقلل من الجر. كل شيء يتصرف كما ينبغي.

وهذه الواقعية أمر بالغ الأهمية. لأن ما تتعلمه السيارة في المحاكاة يجب أن يعمل في الواقع.

1. كارلا

الأفضل لـ: البحث والتطوير الأكاديمي.

تعد CARLA واحدة من أشهر أجهزة محاكاة القيادة الذاتية مفتوحة المصدر. تم تطويره من قبل الباحثين. والباحثون يحبون ذلك.

يعمل على محرك غير واقعي. وهذا يعني أن الصور مثيرة للإعجاب. ولكن ما يجعل CARLA قوية هو العمود الفقري للفيزياء.

ما الذي يجعل كارلا مميزة؟

• مفتوح المصدر وقابل للتخصيص بدرجة كبيرة
• ديناميكيات السيارة واقعية
• محاكاة أجهزة الاستشعار المتقدمة
• دعم مجتمعي كبير

تصمم CARLA سلوك المركبة باستخدام معلمات فيزيائية مفصلة. يمكنك تعديل الكتلة ومنحنيات عزم الدوران وصلابة التعليق واحتكاك الإطارات.

هل تريد محاكاة طريق ثلجي؟ أنت تستطيع.

هل تريد اختبار الكبح في حالات الطوارئ على منحدر منحدر؟ أذهب خلفها.

كما يدعم العديد من أجهزة الاستشعار:

• الكاميرات (RGB والعمق)
• ليدار
• رادار
• نظام تحديد المواقع
• IMU

وتتصرف هذه المستشعرات بشكل واقعي. يعكس LIDAR الأسطح. تستجيب الكاميرات لتغيرات الإضاءة. يمكن حقن الضوضاء.

وهذا يجعل CARLA مثاليًا لتطوير خوارزميات الإدراك والتحكم.

من يستخدم كارلا؟

الجامعات. الشركات الناشئة. مختبرات البحوث. أي شخص يريد المرونة دون تكاليف ترخيص باهظة.

الجانب السلبي؟ يتطلب مهارة فنية. يمكن أن يكون الإعداد معقدًا. ليس بالضبط التوصيل والتشغيل.

ولكن إذا كنت تحب التحكم والتخصيص، فإن CARLA هي شركة قوية.

2. نفيديا درايف سيم

الأفضل لـ: التطوير على مستوى المؤسسات ومحاكاة أجهزة الاستشعار عالية الدقة.

يبدو NVIDIA DRIVE Sim وكأنه استوديو هوليوود لمنصات المحاكاة.

إنه مبني على NVIDIA Omniverse. وهذا يعني رسومات مذهلة وفيزياء دقيقة للغاية.

ولكن هذا لا يتعلق بالمرئيات الجميلة. يتعلق الأمر بالدقة.

ما الذي يجعل بطاقة NVIDIA DRIVE Sim مميزة؟

• محاكاة أجهزة الاستشعار دقيقة جسديا
• نماذج LIDAR وكاميرات تتبع الأشعة
• بيئات التوأم الرقمية
• محاكاة على نطاق السحابة

إحدى المزايا الرئيسية هي استخدامه تتبع الأشعة. وهذا يسمح لإشارات الضوء والليزر بالارتداد عن الأسطح تمامًا كما يحدث في الحياة الواقعية.

لماذا يهم ذلك؟

لأن أنظمة الإدراك تعتمد على كيفية تفاعل الضوء مع الأشياء. الشاحنات العاكسة. الأسفلت الداكن. ضباب. المباني الزجاجية. يقوم DRIVE Sim بإعادة إنشاء هذه التفاصيل بدقة متناهية.

كما أنه يدعم الاختبارات واسعة النطاق. يمكن تشغيل آلاف السيناريوهات بالتوازي في السحابة.

وهذا أمر بالغ الأهمية للتحقق من صحة السلامة. يجب أن تقطع المركبات ذاتية القيادة ملايين الأميال الافتراضية قبل أن تصل إلى الطرق الحقيقية.

التوائم الرقمية

يسمح NVIDIA DRIVE Sim للشركات ببناء توائم رقمية لمدن حقيقية.

التوأم الرقمي هو نسخة طبق الأصل افتراضية من البيئة المادية.

تخيل نسخ وسط مدينة سان فرانسيسكو إلى جهاز محاكاة. نفس الشوارع. نفس إشارات المرور. نفس المنحدرات.

ثم اختبر حالات الحافة مرارًا وتكرارًا.

هذا قوي.

من يستخدم NVIDIA DRIVE Sim؟

كبرى شركات السيارات. شركات التكنولوجيا الكبرى. فرق ذات ميزانيات جادة.

انها ليست مفتوحة المصدر. إنها تركز على المؤسسة. لكن الواقعية هي المستوى التالي.

3. LGSVL (محاكي SVL)

الأفضل لـ: اختبار التكامل مع مكدسات مستقلة حقيقية.

LGSVL، المعروف الآن باسم SVL Simulator، هو منافس قوي آخر.

لقد تم تصميمه مع وضع تكامل برامج الحكم الذاتي في الاعتبار.

بكلمات بسيطة، فإنه يلعب بشكل جيد مع الآخرين.

ما الذي يجعل محاكي SVL مميزًا؟

• التكامل المدمج مع Autoware وApollo
• بيئات واقعية قائمة على الوحدة
• فيزياء مفصلة للمركبة وأجهزة الاستشعار
• واجهة سهلة الاستخدام

تركز SVL بشكل كبير على محاكاة الجسر والنشر في العالم الحقيقي.

يمكنك توصيله مباشرة بمكدسات القيادة الذاتية الحقيقية. وهذا يعني أن نفس البرنامج الذي يتم تشغيله في السيارة يمكن تشغيله داخل جهاز المحاكاة.

وهذا يجعل الاختبار أكثر سلاسة.

محرك الفيزياء الخاص به يحاكي:

• حركة الجسم الصلبة للمركبة
• أنظمة التعليق
• الظروف البيئية
• سلوك المشاركين في حركة المرور

قد لا يكون لديه تتبع الأشعة الواقعي للغاية لـ NVIDIA. لكنه يحقق التوازن بين الواقعية وسهولة الاستخدام.

من يستخدم SVL؟

يعمل المطورون مع مكدسات مستقلة مفتوحة. فرق الروبوتات. تقوم الشركات باختبار خطوط أنابيب البرامج الكاملة.

إنه عملي. فعال. صديقة للمطورين.

مخطط المقارنة

كيفية اختيار المنصة المناسبة

إن اختيار جهاز محاكاة يشبه اختيار صالة الألعاب الرياضية.

ما هي أهدافك؟

• إذا كنت تقوم ببحث أكاديمي، كارلا رائع.
• إذا كنت تقوم ببناء مركبات الإنتاج على نطاق واسع، نفيديا محرك سيم يضيء.
• إذا كنت تريد تكاملًا وثيقًا مع مجموعات برامج الحكم الذاتي، محاكي SVL هو اختيار ذكي.

ضع في اعتبارك أيضًا:

• ميزانيتك
• خبرتك الفنية
• موارد الأجهزة الخاصة بك
• متطلبات التحقق الخاصة بك

حتى أن بعض الفرق تستخدم أجهزة محاكاة متعددة. واحدة للإدراك. واحدة للتحقق من صحتها. واحد لاختبار التكامل.

هذه ليست مبالغة. هذه هي السلامة.

الصورة الكبيرة

يجب على المركبات ذاتية القيادة التعامل مع المواقف النادرة والخطيرة.

طفل يركض في الشارع.

شاحنة تسقط البضائع.

عاصفة ثلجية مفاجئة.

إن اختبار هذه الأحداث في الحياة الواقعية أمر مكلف. ومحفوفة بالمخاطر.

في المحاكاة، يمكنك تشغيلها على الفور.

مرة أخرى. ومرة أخرى. ومرة أخرى.

تضمن النمذجة المستندة إلى الفيزياء أن استجابة السيارة ترتكز على سلوك العالم الحقيقي.

لا توجد اختصارات. لا منطق الكرتون.

الرياضيات فقط. القوات. ضوء. حركة.

مع زيادة قوة الحوسبة، تقترب عمليات المحاكاة من الواقع.

وفي يوم من الأيام، قد يختفي الخط الفاصل بين الاختبار الافتراضي والقيادة في العالم الحقيقي.

الأفكار النهائية

المحاكاة ليست مجرد أداة. إنها ساحة تدريب للذكاء المستقل.

تمنح CARLA الباحثين السيطرة. يوفر NVIDIA DRIVE Sim الواقعية القصوى. يركز SVL Simulator على التكامل.

ويعتمد الثلاثة بشكل كبير على النمذجة القائمة على الفيزياء. تلك هي الصلصة السرية.

لأنه في نهاية المطاف، يجب أن تخضع السيارات للفيزياء.

وكلما قمنا بمحاكاة الفيزياء بشكل أفضل، أصبحت طرقنا أكثر أمانًا.