Développez des systèmes robustes grâce aux essais en boucle ouverte
Les essais en boucle ouverte (Open-Loop) constituent une méthode efficace pour évaluer les algorithmes de perception, les modèles de fusion de capteurs et les logiques de prise de décision, sans boucle de rétroaction avec le système sous test. En injectant des données d'entrée prédéfinies dans une fonction ou un calculateur (ECU), les équipes de développement peuvent analyser précisément les performances, identifier les points faibles et comparer différentes variantes dans des conditions parfaitement reproductibles. Particulièrement adaptés aux premières phases de développement, à l'évaluation comparative des composants et aux cycles d'itération rapides, les essais en boucle ouverte réduisent la complexité tout en permettant d’obtenir rapidement des informations utiles. Ils constituent ainsi une base solide pour garantir un comportement robuste du système bien avant l’intégration et les tests dans un système en boucle fermée.
Enregistrement
de données
L’enregistrement de données (Data Logging) consiste à capturer les signaux bruts des capteurs, les informations sur l'environnement ainsi que les sorties des calculateurs lors d'essais réels ou simulés. Les données collectées constituent la base pour le développement des algorithmes, la validation et le diagnostic d’anomalies. Un Data Logging de haute qualité garantit la prise en compte des cas limites critiques et des scénarios rares en vue des futurs cycles d'essais.
La gestion des données permet d'organiser, de stocker et d'indexer de grands volumes de données issues des capteurs, telles que les flux des caméras, des lidars et des radars, ainsi que les communications par bus. Elle garantit un accès efficace aux jeux de données pertinents et prend en charge des processus de développement évolutifs. Une gestion rigoureuse des données assure également leur intégrité et leur traçabilité tout au long des différentes itérations de développement.
Lors de l'annotation des données, des étiquettes ou des métadonnées sont ajoutées aux données brutes des capteurs afin d'identifier, par exemple, des objets, des marquages au sol ou des déclencheurs de comportement. Ces annotations permettent l'apprentissage supervisé et une évaluation précise des algorithmes de perception. Une annotation cohérente et de haute qualité améliore significativement les performances des modèles et réduit le besoin de réentraînements coûteux.
La relecture des données (Replay) consiste à réinjecter des données de capteurs préalablement enregistrées dans un calculateur, une fonction logicielle ou un environnement de simulation. Elle permet de réaliser des essais déterministes et reproductibles des algorithmes dans des conditions identiques, indépendamment des contraintes du monde réel. La relecture des données accélère le débogage, l'évaluation comparative et les essais de régression en éliminant la variabilité entre les campagnes d'essais.
Cas d'utilisation
Relecture de données de capteurs et de bus en temps réel
Un prérequis essentiel du développement piloté par les données est la reproduction fidèle des scénarios enregistrés. Cela nécessite une synchronisation temporelle extrêmement précise de tous les flux de données : chaque message de bus, chaque donnée issue des capteurs et chaque image doivent être rejoués exactement au moment où ils ont été enregistrés. Ce n'est qu'à cette condition que les interactions temporelles entre les différents signaux peuvent être reproduites avec précision et qu'un comportement réaliste du système peut être garanti. Pour extraire et réutiliser ces données issues de scénarios d'exploitation réels, la suite logicielle SensFlow peut être utilisée. Elle traite aussi bien les données brutes des capteurs (p. ex. les données des caméras, radars ou lidars) que les données de bus (p. ex. CAN ou Ethernet). Ces données sont ensuite préparées afin d'être injectées dans les ECU via les interfaces matérielles correspondantes.
