AUTOEV@L, automatizazio multibehikularra, funtzio automatizatuen garapen, egiaztapen eta baliozkotze teknologikoaren bidez

Erronka

AUTOEV@L proiektuaren erronka nagusia era guztietako ibilgailuen (automobilgintza, trenbideak eta ibilgailu industrialak) funtzio oso automatizatuen egiaztapena eta baliozkotzea modu eraginkor eta eraginkorrean ziurta dezakeen metodologia bat diseinatzea eta garatzea zen, bai eta funtzio aurreratu horien proba automatizaturako prozedurak garatzea ere, azkar inplementatzen eta hedatzen laguntzeko, haien eraginkortasuna hobetuz.

Proposatutako soluzioa

AUTOEV@L garatzeko prozesua ereduetan oinarritutako diseinu-estrategian (MBD) oinarritzen da, garapen-denbora murrizteko eta garatu beharreko sistemaren kalitatea hobetzeko. Horretarako, sistema irudikatzen duten ereduak sortzen dira, ondoren simulazio eta aldaketa batzuk egiteko, behar bezala funtzionatzen duela egiaztatzeko eta probatzeko. Zehazki, MBD garapen-zikloak fase bakoitza ebaluatzen du, eta erroreak sartu bezain laster detektatzeko aukera ematen du. Kasu honetan, egiaztapena ez da azken pausotzat hartzen, eta diseinuaren simulazioarekin hasten den etengabeko prozesu bihurtzen da, denbora errealeko proben ondoren. Gainera, AUTOEV@L-ren baliozkotze-metodologiak eszenarioetan (scenario-based testing) oinarritutako funtzioen probarako automobilgintzan ezarritako printzipioei jarraitzen die.

AUTOEV@L-n proposatutako metodologiaren beste zutabeetako bat simulazioa da. Ezin dira proba guztiak eremu guztietan egin; beraz, proba fisikoak eta birtualak konbinatu behar dira, funtzio aurreratuak aurrez aurre izango dituen agertokien ikuspegi osoa izateko. Horrela, sistemaren errendimenduaren ikuspegi holistikoa lor daiteke hainbat egoeratan, sistemaren ebaluazioan fidagarritasun eta zehaztasun handiagoa ahalbidetuz.

Ingurune birtualen bidezko ebaluazioak egoera kritiko eta esanguratsuak simulatzeko aukera ematen du, gertakari bat izan daitekeen edozein elkarreragin alde batera utzita. Hala, hainbat sistemaren probak modu kontrolatuan eta seguruan egin daitezke, eta inbertsio txikiagoa egin daiteke kostu materialekin alderatuta. Proiektuan zehar, hainbat simulazio-ingurune egokitu eta garatzen dira, garatutako funtzio aurreratuen baliozkotze birtualaren beharrei erantzuteko. Gainera, middlewarrak integratzen dira, hala nola ROS2, RTMaps edo ADTF, bai eta estandarrak ere (adibidez, ASAM OpenLABEL), baliozkotze- eta egiaztatze-esparru elkarreragingarria lortzeko.

Emaitza

AUTOEV@L-n proposatutako eta garatutako metodologia praktikara eraman zen, eta erabilera kasu desberdinetan aplikatu zen 3 ingurune desberdinetan: automobilgintza, trenbidea eta industria. Erabilera kasu horietako batzuk honako hauek dira: pelotoiak jartzea, aparkalekura joatea, erosotasunaren ebaluazioa, kokapen aurreratua edo nabigazio robotikoa.
IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems ITSC 2023 bezalako nazioarteko kongresu eta aldizkarietan ere argitaratu ziren proiektuan zehar lortutako emaitzak.

AUTOEV@L-k diziplina anitzeko izaera zuen, hainbat tipologiatako 8 bazkidez osatutako partzuergoak osatua, eta horien artean daude foku anitzeko I+G zentro teknologikoak (Vicomtech, Tecnalia, CEIT, Ikerlan, BCAM), bitarteko eragile teknologikoak (AIC) eta unibertsitateak (MU-GEP eta EHU).

AUTOEV@L proiektua Eusko Jaurlaritzak finantzatu du (Elkartek 2021 programa) eta Vicomtech-ek gidatu du.