Az rFpro elindítja vezető- és utasfelügyeleti rendszer tesztelés szimulációs eszközét
Az Euro NCAP 2026-os protokolljai értelmében jelentősen megnőtt a vezető- és utasfigyelő rendszerek súlyozása a járművek biztonsági besorolásában, és az EU általános biztonsági rendelete értelmében a fejlett vezetőfigyelmeztető rendszer (ADDW) 2026 júliusától minden új járműben kötelezővé válik. Az eredeti berendezés-gyártók és beszállítóik számára az a kihívás, hogy ezeknek a rendszereknek a valós körülmények széles skáláján megbízhatóan kell működniük, fizikai tesztelésük pedig lassú, költséges és korlátozott hatókörű.
Ennek megoldására az rFpro elindította az AV Elevate In Cabin kiegészítőcsomagot, amely lehetővé teszi az autóipari OEM-ek, az 1. szintű beszállítók és az érzékelőfejlesztők számára, hogy szimulációban hangolják, betanítsák és teszteljék a vezető- és utasfelügyeleti rendszereket, ezáltal javítva a kabinon belüli tesztelés sebességét és következetességét.
„Az Euro NCAP 2026-os pontozási változásai a kabinon belüli megfigyelést a járműbiztonsági fejlesztés egyik legfontosabb területévé teszik” – mondta Matt Daley, az rFpro műszaki igazgatója. „Ha ezt kombináljuk azzal, hogy az ADDW kötelezővé válik, egyértelmű, hogy az ilyen rendszerek gyorsabb és korábbi fejlesztésére és validálására irányuló igény csak növekedni fog. Fogtuk a bevált külső szimulációs megoldásunkat, és ugyanazokat a technikákat alkalmaztuk a belső térben is. Az AV Elevate In Cabin egy fizikailag pontos, mérnöki szintű szimulációs környezet, amely lehetővé teszi több ezer teszt elvégzését, mielőtt fizikailag bármi is megépülne.”
Az AV Elevate In Cabin a kabinon belüli szimuláció három fő területét célozza meg: a virtuális kabinkörnyezet hűségét, az utasok viselkedésének szabályozását és az érzékelők érzékelésének fizikai pontosságát.
Belső hűség
Az rFpro javította járműbelső modelljeinek pontosságát olyan alszerkezetek hozzáadásával, amelyek az emberi szem és a kamerák számára láthatatlanok, de radarok által érzékelhetők. Például az ülések fémvázát most úgy modellezik, hogy a radar alapú érzékelő rendszerek valósághű visszajelzéseket kapjanak.
A tárgykönyvtár kibővült, és mostantól tartalmazza a járművekben gyakran előforduló tárgyakat, beleértve a hátizsákokat, laptopokat, gyereküléseket, háziállatokat és egyéb személyes tárgyakat. A bőrszimulációt is továbbfejlesztették, részletesebb arcmodellekkel támogatva azokat a rendszereket, amelyek az arcvonások alapján értékelik a vezető állapotát.
A virtuális környezet kontrollálása
Az rFpro emberi modelljeiben található nagy sűrűségű csontváz lehetővé teszi az arc- és végtagmozgások finomszabályozását, támogatva a vezetést figyelő rendszerek által észlelendő makro- és mikro-kifejezések szimulációját. Ez magában foglalja a „bagolymozgást”, ahol a vezető elfordítja a fejét, és a „gyíkmozgást”, ahol csak a szemek térnek el az útról.
„Még olyan részleteket is figyelembe vettünk, mint a jármű ablakainak nyitása és zárása” – mondta Daley. „Ez nem olyasmi, amire külső érzékelő szimulációnál gondolni kell, de alapvetően megváltoztatja, hogyan halad a fény és a radarenergia a kabinban. Ha olyan kabinon belüli rendszert fejlesztünk, amelynek megbízhatóan kell működnie a való világban, akkor ezeket a változókat kell figyelembe vennünk.”
Szenzormodellezés
A legtöbb kabinon belüli rendszer radarérzékelők, látható fénykamerák és infravörös kamerák keverékét használja, amelyek saját infravörös energiaforrással érzékelnek. Az rFpro új infravörös kameraérzékelő-integrációja pontosan modellezi a kamera által kibocsátott energiát és azt, hogy az hogyan lép kölcsönhatásba az kabin minden egyes felületével.
Minden belső anyaghoz, beleértve a vezető bőrét, az üléseket és az ablakokat is, specifikus infravörös visszaverődési és radartulajdonságokat rendeltek. Ezeket az anyagjellemzőket összefüggésbe hozták a Sim4CamSens kutatási program keretében végzett laboratóriumi mérésekkel, a tesztelésben részt vevő Nemzeti Fizikai Laboratórium és a Compound Semiconductor Applications Catapult részvételével. A bőr visszaverődését például az orr, az áll és az arc közötti különbségig jellemezték, hogy javítsák az infravörös kameraadatok realisztikusságát.
„A távolabbi jövőre nézve elengedhetetlen az önvezető járművek működéséhez annak megértése, hogy kik tartózkodnak az utastérben és mit csinálnak, nemcsak a biztonság, hanem az utasélmény szempontjából is” – mondta Daley. „Ha tudjuk, hol vannak az utasok, akkor mindent optimalizálhatunk a légzsákok kinyílásától a zajszűrő hangrendszerig. Szenzorfejlesztőkkel és OEM-ekkel szeretnénk együttműködni, hogy továbbfejlesszük ezt a képességet.”
