स्मार्ट स्टारलाइन मानव रहित वाहन का निर्माण करते समय, एक महत्वपूर्ण कदम न केवल उस पर चलने वाले मुख्य सॉफ्टवेयर (सॉफ्टवेयर) का विकास है, बल्कि विकसित प्रणाली के परीक्षण को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए बुनियादी ढांचे के तत्वों का निर्माण भी है। प्रमुख तत्वों में से एक आभासी सिम्युलेटर है।
जब भी एक नया एल्गोरिथ्म विकसित किया जाता है या किसी मौजूदा को आधुनिक बनाया जाता है, तो वास्तविक सड़क स्थितियों में कार पर इसका उपयोग करने से पहले इसके व्यापक परीक्षण की आवश्यकता होती है। यदि आवश्यक सॉफ़्टवेयर व्यवहार पूर्वनिर्धारित है, तो प्रारंभिक परीक्षणों के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर परीक्षणों का उपयोग किया जा सकता है। हालांकि, उनके पास कई महत्वपूर्ण कमियां हैं: सबसे पहले, प्रत्येक एल्गोरिथ्म के लिए उनके निर्माण के लिए महत्वपूर्ण समय लागत की आवश्यकता होती है; दूसरी बात, यदि सिस्टम के व्यवहार को सख्ती से विनियमित नहीं किया गया है तो उनका उपयोग नहीं किया जा सकता है।
इसलिए, अनुसंधान और परीक्षण एल्गोरिदम के प्रारंभिक सत्यापन के लिए, यह आमतौर पर एक सिम्युलेटर का उपयोग करने के लिए स्वीकार किया जाता है जिसमें एक मानव रहित कार का एक आभासी डबल बनाया जाता है और इसके व्यवहार को विभिन्न सड़क परिदृश्यों में सिम्युलेटेड किया जाता है।
इसके अलावा, सिम्युलेटर का उपयोग कई फायदे प्रदान करता है:
- विकसित सॉफ्टवेयर के लिए परीक्षण का समय कम हो जाता है - वास्तविक दुनिया में ब्याज की एक स्क्रिप्ट को फिर से बनाने के लिए सिम्युलेटर चलाना बहुत आसान है;
- लोगों या बुनियादी ढांचे के लिए जोखिम के बिना सबसे अधिक संभव और मुश्किल यातायात स्थितियों में परीक्षण करना संभव हो जाता है;
- समान परिस्थितियों में समान ट्रैफ़िक स्थिति को बार-बार पुन: उत्पन्न करना संभव हो जाता है।
यह समझा जाना चाहिए कि सिम्युलेटर का मुख्य नुकसान पूरी तरह से यथार्थवादी आभासी दुनिया बनाने की असंभवता है। नतीजतन, सिम्युलेटर का उपयोग वास्तविक कार पर परीक्षणों को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं करता है, लेकिन केवल उनकी संख्या को कम करता है।
पिछले कुछ वर्षों में, मानव रहित वाहन सॉफ्टवेयर का परीक्षण करने के लिए कई खुले सिमुलेटर तैयार किए गए हैं:
गज़ेबो ,
वी-रेप ,
वेबॉट्स ,
एलजीएसवीएल सिम्युलेटर ,
माइक्रोसॉफ्टएयरसिम ,
कार्लासिम्युलेटर ,
डीपड्राइव और कई अन्य।
तो, मौजूदा सिमुलेटरों की इतनी विविधता के साथ, हमने गज़ेबो को क्यों चुना? सब कुछ काफी सरल रूप से समझाया गया है: हमें कम से कम समय में एक सरल सिम्युलेटर की आवश्यकता थी जिसमें आरओएस और हमारी कार की एक आभासी प्रतिलिपि बनाने के लिए सभी आवश्यक उपकरण हैं। हमारी समस्या को हल करने के लिए, विभिन्न सेंसर (लिडार, कैमरा, जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली, आदि) के संचालन, एक कार, ट्रैफिक लाइट और पैदल यात्रियों के नियंत्रण और गतिशीलता का अनुकरण करना आवश्यक था। यह सब प्लगइन्स के रूप में गज़ेबो में मौजूद था।
मानवरहित कार के लिए एक वर्चुअल बैकअप बनाने के लिए, हमने इसका 3 डी मॉडल लिया और इसके लिए बुनियादी गतिज और गतिशील मापदंडों को निर्धारित किया - कार का द्रव्यमान, पहियों का क्लच, न्यूनतम मोड़ त्रिज्या, आदि। फिर हम इसे उन सभी सेंसरों की आभासी प्रतियों से सुसज्जित करते हैं जो हम उपयोग करते हैं और उनके वास्तविक प्रोटोटाइप की विशेषताओं के समान पैरामीटर सेट करते हैं।
गज़ेबो में आभासी प्रशिक्षण आधार बनाने के लिए, हम वास्तविक दुनिया में निर्मित भू-मानचित्रों का उपयोग करते हैं - सभी वस्तुओं को वास्तविकता में समान पदों पर रखा जाता है। उसी समय, हम सिमुलेशन में स्थानांतरित होते हैं: सड़क नेटवर्क, यातायात संकेत, रेलवे क्रॉसिंग, ट्रैफिक लाइट और सड़क यातायात में मुख्य भागीदार - पैदल यात्री और कारें।
उदाहरण के लिए, यह तकनीकी प्रतियोगिता
"विंटर सिटी" की योग्यता के लिए तैयार करने के लिए हमारे द्वारा उपयोग किए गए ऑटोपॉलेट का मॉडल है:
तैयारी के दौरान, एक मानव रहित वाहन का वर्चुअल डबल बार-बार एक आभासी प्रशिक्षण मैदान पर विभिन्न मार्गों को पार करता है।
यदि आप बनाए गए बहुभुज को देखते हैं, तो कई सवाल उठ सकते हैं: इतना कम यथार्थवाद क्यों है? मकान, गिरते हुए बर्फ, पेड़ आदि कहां हैं? इस मामले में, इस तरह के विवरण अनावश्यक और अनुपस्थित हैं, क्योंकि सिम्युलेटर को वास्तविक दुनिया के केवल उन पहलुओं को प्रतिबिंबित करना चाहिए जो वर्तमान सॉफ्टवेयर सिस्टम के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं। सिम्युलेटर का उपयोग करने से बचत की तुलना में अनावश्यक पहलुओं को जोड़ने में काफी अधिक समय की आवश्यकता होगी। यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि अंतिम सेटअप और परीक्षण एक असली कार पर किए जाते हैं।
गज़ेबो सिम्युलेटर का उपयोग करने से हमें विकास प्रक्रिया के दौरान कई फायदे हुए। फिर भी, हमने कई कमियों को उजागर किया जो मानवरहित स्टारलाइन कार को विकसित करने की प्रक्रिया में अधिक से अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही हैं। गज़ेबो के महत्वपूर्ण नुकसान में शामिल हैं:
- एक वीडियो कार्ड पर गणना करते समय 3 डी लिडार की ऊर्ध्वाधर किरणों के संचालन में त्रुटियां;
- शहरी बुनियादी ढांचे और सड़क परिदृश्यों की स्वचालित पीढ़ी के लिए उपकरणों की कमी;
- कम यथार्थवाद अनुकरण कार गतिशीलता;
- कम फोटोरिअलिज़्म;
- नकली मौसम की स्थिति की कमी।
इस संबंध में, हम उपयोग किए गए सिम्युलेटर को बदलने की योजना बनाते हैं, यदि वर्ष के अंत तक गज़ेबो उसी कार्यक्रम के स्तर पर रहता है।
इसके अलावा, भविष्य में, हम रिमोट सर्वर पर तैनात सिमुलेशन में सभी स्टारलाइन स्मार्ट कार सॉफ्टवेयर के पूरी तरह से स्वचालित और निरंतर परीक्षण बनाने की योजना बनाते हैं। यह आपको सॉफ्टवेयर के प्रत्येक संस्करण के लिए वर्चुअल किलोमीटर जमा करने और यह सुनिश्चित करने की अनुमति देगा कि वास्तविक मानव रहित वाहन में लागू होने से पहले प्रत्येक विकसित एल्गोरिथ्म का अच्छी तरह से परीक्षण किया गया है।
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