Défi
Les systèmes embarqués de véhicules devenant de plus en plus complexes et interdépendants, les stratégies de contrôle requises doivent prendre en compte d'énormes quantités de données sur les véhicules. Pour les algorithmes de contrôle global du véhicule, le modèle dynamique du véhicule doit présenter un haut niveau de précision, tout en étant capable de fournir des résultats de simulation en temps réel. Les ingénieurs de Potential Motors avaient besoin d'un modèle de véhicule multi-domaine de haute-fidélité, capable d'entraîner efficacement leurs nouveaux systèmes de contrôle basés sur l'IA pour les véhicules électriques.
Solution
Les ingénieurs de Potential Motors ont choisi MapleSim pour la création de leurs modèles de dynamique des véhicules. En choisissant MapleSim, ils ont pu combiner plusieurs domaines de véhicules en un seul modèle unifié qui a permis d’entraîner leur système de contrôle basé sur l'IA. Ces modèles pouvaient être facilement exportés sous forme de code C exécutable, une exigence essentielle pour le flux de travail d'apprentissage de l'IA de leur équipe.
Résultat
Potential Motors a pu intégrer avec succès un modèle de véhicule haute fidélité dans son flux de formation aux commandes. En entraînant leurs algorithmes d'IA avec le modèle MapleSim, ils ont pu exécuter des simulations extrêmement rapides pour valider et optimiser leurs stratégies de contrôle. Le modèle MapleSim constitue désormais un élément central de leur plateforme d'essai, ce qui permet d'obtenir des systèmes de contrôle plus rapides et plus optimisés pour les véhicules électriques.
Depuis plus d'un siècle, les constructeurs automobiles ont investi d'énormes ressources dans pratiquement tous les détails d'un véhicule typique. Si le véhicule lui-même est devenu une merveille d'ingénierie de haute technologie, il en va de même pour le logiciel correspondant qui contrôle désormais presque tous les aspects de son fonctionnement. Dans ces véhicules modernes, des algorithmes avancés surveillent les problèmes de performance, vous alertent des problèmes de sécurité et commencent à fonctionner sans aucune intervention humaine. Pour ces systèmes de contrôle avancés, les ingénieurs doivent toutefois s'assurer que chaque aspect des performances du véhicule peut être pris en compte dans le système de contrôle global.
Spécialisée dans les véhicules électriques, Potential Motors développe un logiciel de contrôle des véhicules qui rassemble toutes les données de contrôle et forme une connexion unifiée et intelligente entre le conducteur et le véhicule. Leur logiciel de contrôle du véhicule RallyAI fonctionne avec les derniers matériels de commande et de détection électriques pour fonctionner en parallèle avec le conducteur et lui offrir une expérience de conduite plus sûre et plus fiable. Le logiciel de contrôle utilise les dernières techniques d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) pour former et améliorer en permanence son système.
Potential Motors développe un logiciel de véhicule basé sur l'IA qui rassemble toutes les données de contrôle et forme une connexion unifiée et intelligente entre le conducteur et le véhicule.
Pour développer leur logiciel de commande, les ingénieurs de Potential Motors ont dû entraîner leurs algorithmes basés sur l'IA à l'aide de modèles qui simulent les performances des véhicules électriques. Ces modèles doivent intégrer la dynamique de plusieurs sous-systèmes du véhicule - le groupe motopropulseur, la suspension, les batteries, etc. En effectuant des tests sur ce "jumeau numérique" du véhicule, le logiciel de commande global peut être considérablement optimisé avant de commencer les essais sur le véhicule physique.
En tant que directeur technique et cofondateur de Potential Motors, Isaac Barkhouse savait qu'un modèle de véhicule dynamique serait essentiel au développement de leur logiciel de contrôle. "Lorsqu'il s'agit de véhicules électriques, il y a les domaines typiques de l'automobile (électrique, thermique, mécanique, logiciel, etc.). La possibilité de simuler et de comprendre tous ces domaines ensemble, de manière unifiée - pour construire un jumeau numérique du système - nous permet de comprendre le véhicule avant de le tester en situation réelle", a-t-il noté en décrivant le développement de RallyAI.
Isaac et son équipe ont choisi MapleSim, l'outil de modélisation et de simulation multi domaine de Maplesoft, pour construire leur modèle dynamique de véhicule. Grâce à MapleSim, ils ont pu créer des modèles haute-fidélité, basés sur la physique, de divers sous-systèmes du véhicule et utiliser le modèle unifié comme plateforme pour l'apprentissage de leurs algorithmes. Le modèle MapleSim a été créé en combinant des composants physiques par glisser-déposer et des composants personnalisés créés pour répondre à leurs besoins spécifiques en matière de tests de contrôle.
En utilisant un modèle de véhicule dynamique créé dans MapleSim, l'équipe de Potential Motors a pu réaliser des simulations plus rapides et itérer plus rapidement dans le développement de son logiciel de contrôle.
Pour former efficacement leurs algorithmes de contrôle basés sur l'IA, les ingénieurs doivent exécuter une quantité massive de simulations qui fournissent des données précieuses pour l'algorithme. Pour cette raison, la vitesse de simulation de leur modèle de véhicule est cruciale. En plus d'offrir un environnement de modélisation intuitif, MapleSim a également été choisi pour sa capacité à générer un code de simulation très efficace. En appliquant automatiquement diverses techniques de simplification du modèle, MapleSim a généré un code de simulation qui a été exporté en code C exécutable. Le code C exporté a ensuite été incorporé dans leurs algorithmes d'entraînement, fournissant effectivement au logiciel de contrôle le véhicule virtuel sur lequel simuler les performances.
La possibilité de simuler et de comprendre ces domaines ensemble, de manière unifiée - pour construire un jumeau numérique du système - nous permet de comprendre le véhicule avant de le tester en situation réelle,
Isaac Barkhouse, CTO, Potential Motors
En entraînant son logiciel de contrôle basé sur l'IA avec des jumeaux numériques de MapleSim, Potential Motors a bien avancé dans son objectif de redéfinir l'expérience de conduite des véhicules électriques. Si l'entreprise est encore relativement nouvelle par rapport à de nombreux acteurs du secteur automobile, sa technologie a déjà suscité l'intérêt des principaux acteurs. Elle a également reçu récemment un financement de 2,5 millions de dollars de la part d'investisseurs qui partagent son enthousiasme pour cette technologie. Potential Motors continue de développer sa technologie avec son équipe en pleine expansion et dévoilera ses premières démonstrations au public en 2021.
Contactez Maplesoft pour savoir comment MapleSim peut être utilise pour vas projets.
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