[EDITION ABONNES] La plate-forme de simulation dans le nuage Nvidia Drive Constellation, ouverte en mars dernier par Nvidia, a pour objectif de parcourir des millions de kilomètres dans des mondes virtuels, avec à la clé un large éventail de scénarios allant de la conduite normale et routinière aux situations rares et dangereuses.... L'idée étant d'étudier le comportement de systèmes de conduite autonome avec une efficacité, une rentabilité et une sécurité bien supérieures, selon Nvidia, à tous les essais mis en oeuvre dans le monde réel.

Cet outil s’appuie sur deux serveurs qui travaillent de concert. L’un, le Drive Constellation Simulator, s'appuie sur des processeurs graphiques (GPU) Nvidia pour exécuter le logiciel Drive Sim, pour générer les signaux de sortie des capteurs de voitures virtuelles évoluant dans un monde tout aussi virtuel. L'autre, le Drive Constellation Vehicle s’appuie, pour dérouler ses calculs, sur la plate-forme de calcul automobile Drive AGX Pegasus AI de Nvidia (dotée d’une puce-système Xavier). Ce serveur traite les données des capteurs simulés pour générer des décisions de conduite qui sont renvoyées sur le Drive Constellation Simulator, autorisant in fine de réaliser des tests HIL (Hardware-in-the-Loop) précis.

Selon Nvidia, la simulation deviendra un élément clé pour l'édification de standards et de régulations applicables aux véhicules autonomes. Des agences spécialistes de la sûreté de fonctionnement telles que TÜV SÜD en Allemagne utilisent d’ailleurs d’ores et déjà ce type de plate-forme pour formuler des standards de validation pour les véhicules autonomes. Dans la foulée de l’annonce de la disponibilité de l'environnement Drive Constellation, Nvidia a également expliqué que le constructeur japonais Toyota, à travers son entité TRI-AD (Toyota Research Institute - Advanced Development), a mis en œuvre cette technologie à grande échelle pour la validation et les tests de logiciels pour la conduite automatisée.

Au-delà, les développeurs du monde entier peuvent théoriquement soumettre des scénarios de simulation aux centres de données sur lesquels Drive Constellation est installé afin d’évaluer les résultats obtenus à partir de leurs bureaux. Une capacité de validation à grande échelle qui s'avère comparable à celle de toute une flotte de véhicules en test, mais réalisée en quelques heures seulement. Afin de consolider cette initiative, la plate-forme est ouverte à des sociétés tierces afin de constituer un écosystème dans lequel pourront être validés et testés des modèles d'environnements, de véhicules, de capteurs et de scénarios de trafic. En incorporant des jeux de données issus de ce large écosystème de simulation, la plate-forme pourra alors générer des environnements de test complets, sur des situations de plus en plus complexes.

Exemple, la jeune société israélienne Cognata (fondée en 2016), éditrice d’outils de simulation de systèmes ADAS, a déjà intégré son scénario et son modèle de trafic dans Drive Constellation, autorisant les développeurs à définir un certain nombre de véhicules et d’usagers de la route avec leur comportement dépendant de la nature d’un trafic réel. L’allemand IPG Automotive, de son côté, collabore avec Nvidia pour intégrer dans la plate-forme son logiciel de simulation CarMaker, conçu pour créer des prototypes de véhicules virtuels, y compris certains sous-systèmes de ces véhicules. Les développeurs peuvent ainsi inclure dans leur recherche des tests de réaction des voitures aux modifications de la direction, du revêtement de la chaussée, de la suspension, du groupe motopropulseur et des systèmes de contrôle/commande pour le développement des fonctions ad hoc dans des logiciels de conduite autonome.

ON Semiconductor est aussi impliqué. La société de semi-conducteurs utilise sa technologie de modélisation de capteurs d'image pour fournir des données temps réel à la plate-forme Drive Constellation. Dans le détail, le modèle de capteurs reçoit de la plate-forme de simulation des informations sur la scène virtuelle perçue par le véhicule ainsi que des signaux de commande, afin de calculer et de fournir une image temps réel à partir de ces données. Cette image simulée est donc retournée vers Drive Constellation pour son traitement. Le modèle, assure ON, sera capable d'utiliser tous les paramètres critiques entrant en ligne de compte dans la transformation des photons en signal numérique pour fournir une sortie aussi proche que possible de celle d'un capteur d'image réel (efficacité quantique, bruit, gain, conversion analogique-numérique, correction des niveaux de gris, etc.).