====== Kontrolli ja planeerimise valideerimine ======


===== Põhimõtted ja ulatus =====


Planeerimine ja kontroll on koht, kus kavatsusest saab liikumine. Planeerimispakett valib teostatava, ohutusteadliku trajektoori arenevate piirangute korral; juhtplokk muudab selle trajektoori käivitamiseks, austades samal ajal sõiduki dünaamikat ja viivitusi. Nende kihtide valideerimine on seega palju enamat kui ühiktestid: selle eesmärk on tõenditega demonstreerida, et kombineeritud otsustus- ja täitmisahel käitub ohutult ja etteaimatavalt kogu kavandatud operatsioonilise disaini valdkonna (ODD) ulatuses. Praktikas on selleks vaja kahte üksteist täiendavat ideed. Esiteks, sõiduki ja keskkonna digitaalne kaksik, mis on piisavalt täpne, et muuta simulatsioon tegeliku käitumise oluliseks ennustajaks. Teiseks on eksperimentide kavandamise (DOE) juhitud stsenaariumiprogramm, mis rõhutab otsustus- ja juhtimisloogikat seal, kus see on kõige olulisem, ning teisendab tulemused jälgitavateks kvantitatiivseteks mõõdikuteks. Teie V&V komplekt raamib mõlemat: stsenaariumide kirjeldused toidavad koos töötavat simulaatorit alatestimise algoritmidega, digitaalne kaksik (sõiduk ja keskkond) laaditakse välise varana ning tulemuseks on struktureeritud valideerimisaruanne, mitte anekdootlikud testilogid.

Planeerimine/juhtimine V&V peab samuti navigeerima deterministliku dünaamika ja stohhastilise taju/ennustuse segus. Komponendi tasemel käsitleb teie raamistik tuvastamist, juhtimist, lokaliseerimist, missiooni planeerimist ja madala taseme juhtimist eraldiseisvate abstraktsioonidena, kuid hindab neid siiski Newtoni füüsika kontekstis – kaubeldades selgelt jõudluse truudusega, sõltuvalt testimise eesmärgist. See modulaarsus võimaldab valideerida kohalikke omadusi (nt trajektoori jälgimist), mõõtes samal ajal süsteemi tasemel ohutusefekte (nt minimaalne kaugus kokkupõrkeni).

Viimane põhimõte on elutsükli realism. Digitaalne kaksik ei ole ainult CAD-mudel; see on reaalajas tagasiside ahel, mis võtab vastu andmeid füüsilisest süsteemist ja selle keskkonnast, nii et simulaator jääb toote arenedes ennustavaks. Sama infrastruktuur, mis loob stsenaariume, saab taasesitada väljade logisid, sisestada uuendatud sõiduki parameetreid ja kajastada kaardimuudatusi, võimaldades pidevat V&V planeerimist ja kasutuselevõtujärgset juhtimist.

===== Näide: stsenaariumipõhine valideerimine digitaalsete kaksikutega =====


V&V töövoog algab formaalse stsenaariumi kirjeldusega: funktsionaalsed narratiivid kodeeritakse inimloetavasse DSL-i (nt M-SDL/Scenic), seejärel taandatakse loogiliste parameetrite vahemikeks ja lõpuks DOE valitud konkreetseteks eksemplarideks. See tagab, et testid on reprodutseeritavad, jagatavad ja jälgitavad alates kõrgetasemelistest eesmärkidest kuni numbrite seemneteni, mis määratlevad konkreetse jooksu. Simulaator teostab neid stsenaariume koos digitaalse kaksiku sees olevate testalgoritmidega ning V&V liides kogub sõiduki juhtsignaale, virtuaalandurite vooge ja jooksupõhiseid mõõdikuid, et luua ohutusjuhtumiga nõutavad otsused.

Laia katvuse säilitamiseks ilma realistlikkust ohverdamata saab valideerimist teha kahekihilise lähenemisviisi abil, mis on näidatud joonisel 1. Madala täpsusega (LF) kiht (nt SUMO) pühib kiiresti laiad parameetrite ruudustikud, et paljastada, kus planeerimine/kontroll hakkab ohustama ohutuspiiranguid; kõrglahutusega (HF) kiht (nt mängumootori simulaator nagu CARLA koos juhtimistarkvaraga) taasesitab kõige informatiivsemad juhtumid fotorealistlike andurite ja suletud ahelaga aktiveerimisega. Mõlemad kihid logivad samu KPI-sid, nii et tulemused on võrreldavad ja neid saab vajaduse korral testide jälgimiseks edendada. Selline tööjaotus on stsenaariumiruumi skaleerimisel kesksel kohal, säilitades samal ajal täieliku realistlikkuse selliste käitumiste planeerimisel ja kontrollimisel nagu sisse-/väljalülitamine, möödasõidud ja sõidurajavahetused.


<figure Low and High Fidelity>
{{ :en:safeav:ctrl:low-high_fildelity_simulator.png?400 |Low and High Fidelity Simulators}}
<caption>AV-simulatsiooni täpsus: a) Madala täpsusega SUMO simulaator ((Pablo Alvarez Lopez, Michael Behrisch, Laura Bieker-Walz, Jakob Erdmann, Yun-
Pang Flötteröd, Robert Hilbrich, Leonhard Lücken, Johannes Rummel, Peter Wag-
ner ja Evamarie Wießner. Mikroskoopiline liiklussimulatsioon sumo abil. Aastal 21
IEEE rahvusvaheline intelligentsete transpordisüsteemide konverents. IEEE, 2018.)) b) High-Fidelity AWSIM
simulaator ((Autoware Foundation. TIER IV AWSIM. https://github.com/tier4/AWSIM,
2022.)) </caption>
</figure>


Ametlikud meetodid tugevdavad seda voolu. Simulatsioonist rajani torujuhtmes määratletakse stsenaariumid ja ohutusomadused formaalselt (nt Scenic and Metric Temporal Logic kaudu), võltsimine sünteesib keerulised katsejuhud ja kaardistamine teostab need juhtumid suletud rajal ((Fremont, Daniel J. et al. "Formaalne stsenaariumipõhine testimine autonoomsete sõidukiteni20rd." Intelligentsete transpordisüsteemide konverents (IEEE, 2020.)). Avaldatud tõendites leiti, et suurem osa ebaturvalistest simuleeritud juhtumitest olid rajal ohtlikud ja ohutud juhtumid jäid enamasti ohutuks, samas kui aegridade võrdlused (nt DTW, Skorokhodi mõõdikud) kvantifitseerisid planeerimise ja kontrolli seisukohast olulised erinevused tegelikkusest. Just sellist ülekantavust ja mõõtmisdistsipliini planeerimise/kontrolli ohutusargument vajab.

Lõpuks koosnevad keskkonnakaksikud aerofotogrammmeetriast ja punktipilvetöötlusest (RTK-toega georeferentsiga), mis annab kaardid ja 3D-varad, mis vastavad tegelikule ülikoolilinnakule, nii et trajektoori tasemel tehtud otsuseid (möödasõit, tagastus, sõidurajale tagasipöördumine) hinnatakse tõetruu tee geomeetria ja oklusioonimustrite põhjal ((Pikner, Heikoouss, et al.) VEHITS (2024): 204-211.)).

===== Planeerimise ja kontrolli meetodid ja mõõdikud =====


Missioonitasemel planeerimise valideerimine algab stardi-eesmärgi paarist ja küsib, kas sõiduk jõuab sihtkohta mööda ohutut ja eeskirjadele vastavat trajektoori. Teie platvorm avaldab kolm tõendite perekonda: (i) trajektoori järgimise viga globaalse tee suhtes; ii) ohutuse tagajärjed, nagu kokkupõrked või eraldatuse rikkumised; ja (iii) missiooni õnnestumine (eesmärk saavutati rikkumisteta). See seob tee valiku kvaliteedi täitmise täpsusega.

Kohaliku planeerimise tasandil keskendub teie juhtumiuuring autonoomses tarkvaras olevale planeerijale. Planeerija sünteesib globaalse ja kohaliku tee ning hindab neid seejärel ümbritsevate osalejate ennustuste põhjal, et valida turvaline kohalik trajektoor manöövriteks, nagu möödasõit ja sõiduraja vahetamine. Parameetrites stsenaariume selliste muutujatega nagu esialgne eraldumine juhtsõidukist ja juhtsõiduki kiirus, loote konkreetsete juhtumite ruudustiku, mis rõhutavad hindaja lävesid. Tulemused on kategoriseeritud tähenduslike siltide järgi – edu, kokkupõrge, vahemaa kokkupõrkeni (DTC) rikkumine, liigne aeglustus, pikk läbimine ilma tagasipöördumiseta ja ajalõpp – nii et planeerija häälestamine on otseses korrelatsioonis ohutuse ja mugavusega.

<figure Trajectory Validation>
{{ :en:safeav:ctrl:trajectory_validation.png?300 |Trajectory Validation}}
<caption>Trajektoori valideerimise näide</caption>
</figure>

Juhtimiskontroll seob tajust tingitud viivitused pidurdamise ja juhtimise tulemustega. Teie raamistik arvutab kokkupõrkeaja (valemi) koos simulaatori ja AV-pinu reageerimisaegadega tuvastatud takistustele. Piisav reageerimisaeg võimaldab ohutult naasta nominaalsele edenemisele; liigne viivitus ennustab kokkupõrget, järsku pidurdamist või planeerija võnkumisi. Põhitõe, tajuväljundite, CAN-siinide käskude ja sellest tuleneva dünaamika logimisega eraldab analüüs tuvastusviivitused kontrolleri latentsusest, näidates, kuhu leevendus kuulub (planeerija marginaalid vs. kontrolli võimendused).

Vajalik sõltuvus on lokaliseerimise tervis. Teie testid süstivad kontrollitud GPS-i/IMU-i halvenemisi ja väljalangemisi simulaatori API-de kaudu, seejärel võrdlevad triivi kvantifitseerimiseks eeldatavat ja tegelikku poosi kaadri kohta. Kuna planeerimine ja juhtimine on tundlik absoluutse ja suhtelise poosi suhtes, loob see ohutuks tööks rakendatavad künnised (nt maksimaalne lubatud RMS-hälve enne kiiruse vähendamist või manöövrite piiramist).

Lõpuks laieneb teie programm madala taseme juhtimisele HIL-stiilis kaksikute kaudu. Simulinkil põhinev virtuaalsete ECU-de ja andmesiinide võrk asub Autoware'i navigeerimisväljundite ja simulaatori käivitamise vahel. See võimaldab simuleerida bussiliiklust, loendureid ja kontrollsummasid; keelata alamsüsteemid (nt juhtimismoodul), et esile kutsuda graatsiline halvenemine; ja võrrelda füüsilisi ECU-sid nende kaksikutega, kasutades identseid sisendeid, et tuvastada erinevusi. See on tõhus viis täiturmehhanismi tee terviklikkuse kinnitamiseks ilma täielikku füüsilist seadet ehitamata.

===== Juhtumiuuring ja ohutusargumentatsioon =====


TalTech iseAuto süstiku puhul on digitaalne kaksik (sõidukimudel, andurite komplekt ja ülikoolilinnaku keskkond) integreeritud LGSVL/Autoware'iga läbi ROS-silla, nii et fotonid-pöördemomendi silmuseid teostatakse enne mis tahes rajakatset realistlike stseenide all. Stsenaariumid levitatakse ülikoolilinnaku xodr võrgus, kasutades Scenic/M-SDL; stsenaariumi sisse saab aheldada mitu sündmust, et uurida planeerija käitumist pargitud sõidukite, aeglaste või vastutulevate sõidukite ümber. Logimine on joondatud ülaltoodud KPI-dega, nii et tulemused on LF/HF kihtide lõikes võrreldavad ja planeerija- või juhtimisparameetrite muutumisel uuesti käivitatavad.

Praktikas on see andnud kokkuvõtliku ja kaitstava narratiivi ohutuse planeerimiseks ja kontrollimiseks: (1) mida testiti (formaliseeritud stsenaariumid struktureeritud parameetriruumis); (2) kuidas seda testiti (kahekihiline simulatsioon kalibreeritud digitaalse kaksikuga ja vajadusel raja täitmine); (3) mis juhtus (missiooni õnnestumine, DTC miinimumid, TTC profiilid, pidurdamise/juhtimise siirded, lokaliseerimise triiv); ja (4) miks see on oluline (tõendid selle kohta, et häälestamine või algoritmilised muudatused viivad otsuse-täitmise ahelat ohutuse suunas või sellest eemale). Sama raamistikku on kasutatud reeglipõhiste kohalike planeerijate vastasseisu analüüsimiseks, kinnitades, et planeerimise valideerimine peab hõlmama jaotusmuutuste ja sihipäraste häirete suhtes vastupidavust.

Lõpetuseks tunnistab lähenemine, et simulatsioon ei ole maailm – seega mõõdab see lõhet. Formaalselt genereeritud juhtumite rajale transportimisel ja aegridade käitumise võrdlemisel kinnitab programm nii planeerimis-/juhtimisloogikat kui ka kalibreerib digitaalse kaksiku enda, kasutades lahknevusi mudelivärskenduste ja ODD-piirangute suunamiseks. See on kaasaegse juhtimise ja planeerimise V&V tunnus: stsenaariumipõhine, digitaalselt põimitud, formaalselt maandatud ja reaalsusega järeleandmatult võrreldav.