Maîtriser le développement de la conduite autonome (AD) avec RTMaps

RTMaps fête ses 20 ans : Applications multicapteurs temps réel

RTMaps a été initialement développé au Centre de Robotique de MINES ParisTech (CAOR) en 1998. À l'époque, l’équipe dirigée par l'ancien directeur Claude Laurgeau menait des travaux sur la robotique et les systèmes de transport intelligents (STI). L'équipe a participé au projet Prometheus d'Eureka (1987-1995), l'un des tout premiers et des plus importants projets de R&D financés par l'UE et axés sur la conduite automatisée. L'objectif était de développer des algorithmes de vision par ordinateur et une fusion de données s’appuyant sur des réseaux bayésiens pour la perception et le positionnement précis des véhicules. Leur objectif était d'exécuter ces algorithmes en temps réel dans un véhicule prototype équipé d'une caméra frontale, d'un radar et des tout premiers modèles de scanners lidar.

Mais l'équipe s'est rapidement rendu compte qu'elle passait 90 % de son temps à travailler sur son architecture logicielle plutôt que sur les algorithmes.

Comme aucun outil de développement sur le marché ne répondait à leurs exigences, l'équipe a développé sa propre solution logicielle modulaire et basée sur des composants, appelée RTMaps (Real-Time Multisensor applications) - il y a plus de 20 ans.

RTMaps : Middleware de confiance

Optimisé dès sa conception avec son architecture multithread, RTMaps tire le meilleur parti de vos architectures multicœurs et multiprocesseurs sans introduire de surcharge de travail. La cohérence temporelle est un atout indiscutable du logiciel : Les développeurs de RTMaps ont depuis longtemps identifié le besoin de synchroniser les différents capteurs et sources de données dans un véhicule où plusieurs canaux de traitement sont exécutés en parallèle et avec des latences différentes. Le mécanisme d'horodatage précis de RTMaps et les fonctions intégrées de resynchronisation des flux de données maintiendront la causalité et la cohérence temporelle dans votre architecture temps réel complexe composée de multiples tâches ou calculateurs. RTMaps prend en charge des systèmes d'exploitation tels que Windows®, Linux (Ubuntu™ LTS) et QNX®.

La technologie RTMaps, qui a fait ses preuves, est utilisée par des équipes de R&D et dans des véhicules prototypes à travers le monde entier, par exemple, dans des centres de recherche tels que l'Université de technologie du Queensland ou chez Vicomtech, et dans de nombreux projets de l'UE, respectivement. Mais il est également utilisé parmi les équipes de développeurs des constructeurs et des équipementiers de premier rang tels que Navya et Valeo.

Minimiser les risques de développement

Avec l'essor de la conduite autonome, qui consiste essentiellement à créer des robots sur roues, l'industrie automobile s'est progressivement détournée de la mécanique pour se concentrer sur l'électronique et les logiciels. La plupart des constructeurs et des équipementiers de premier rang se sont plongés dans ce nouveau type de mobilité. De nombreux experts de l’industrie et du conseil sont d'accord : L'utilisation de logiciels va transformer radicalement l'industrie automobile et transformer les entreprises d'ingénierie mécanique en entreprises tournées vers le high-tech et l'informatique.

Cette transition exige de gros efforts, notamment de la part des constructeurs classiques, car la plupart des ingénieurs automobiles ne sont pas des experts en logiciels.

Les systèmes temps réel complexes exigent une grande expertise et une compréhension approfondie des mécanismes logiciels. RTMaps permet aux équipes d'ingénierie automobile de se concentrer sur la mise en œuvre de leurs algorithmes plutôt que sur l'architecture logicielle, leur permettant de définir des stratégies précises pour leurs applications autonomes. La structure modulaire et l'interface utilisateur intuitive de RTMaps réduisent les risques de développement car elles minimisent les efforts et les erreurs lors de la copie et de la réécriture du code.

RTMaps vous donne accès à une pile logicielle complète pour le développement d'un véhicule autonome. En outre, RTMaps débarrasse le matériel, les interfaces de capteurs et lesdrivers  sous-jacents de leurs complexités, vous offrant une interface utilisateur intuitive, pour le développement basé sur les composants, par glisser-déposer.

La pile logicielle complète offerte par RTMaps comprend plus de 120 paquets et plus de 600 composants logiciels qui sont prêts à être utilisés tels quels. Parmi eux, de nombreux composants d'interface de capteurs pour caméras, radars, lidars, GPS, centrale inertielle, décodeurs CAN, etc. Par exemple, RTMaps prend en charge plus de 60 modèles de lidar de plus de 15 marques, dont Velodyne, Leddartech, Ouster, IBEO, Valeo, Robosense, Sick, Hesai, Quanergy, Livox, AEye, Hokyuyo et Slamtech.

Prêt à l'emploi :

     

NAVYA: Navette autonome

Le NAVYA ARMA est considéré comme le premier véhicule de série sans conducteur au monde destiné au trafic régulier. NAVYA s'appuie sur l'environnement de développement multicapteurs RTMaps d'Intempora pour développer les fonctions complexes qui rendent la conduite autonome possible.

Université de l'Indiana - Université Purdue d'Indianapolis (IUPUI) : Algorithmes pour la conduite autonome

Avec l’aimable autorisation de l’IUPUI (Indiana University – Purdue University Indianapolis) L’IUPUI (Indiana University – Purdue University Indianapolis) étudie les moyens d’améliorer la sécurité du transport routier en analysant les avantages du traitement à grande vitesse des données capteur dans le cadre d’applications autonomes. RTMaps Embedded et NXP BlueBox servent de plate-forme principale d’exécution temps réel fournissant les capacités de traitement embarquées.

(dSPACE Magazine 2/2019)

Du code à la route

Grace à sa souplesse logicielle , le moteur d'exécution runtime de RTMaps peut être utilisé à tous les stades de développement des applications de véhicules autonomes : sur le cloud ou les dockers, sur les PC, et même sur les calculateurs et les cibles embarquées. Vous pouvez également utiliser RTMaps comme infrastructure logicielle de post-traitement dans les simulations Hardware-in-the-Loop (HIL) et les architectures de traitement sur le cloud pour valider des algorithmes de perception et d'apprentissage profond ou des fonctions logicielles complexes pour la conduite automatisée.

RTMaps est polyvalent, modulaire et hautement évolutif. Il est largement utilisé pour les véhicules autonomes de prochaine génération, du prototypage à la validation.

Le logiciel peut être déployé et exécuté sur des systèmes embarqués en temps réel. RTMaps supporte  les architectures ARM et les cibles embarquées dédiées aux systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et à la conduite hautement automatisée (HAD). Il offre des capacités étendues de traitement des données pour les véhicules de demain qui reposent sur des « systèmes sur une puce » (SoC) développés par les principaux fournisseurs de silicium tels que NVIDIA, Renesas et NXP. Cela signifie qu'il vous permet d'utiliser les conceptions et les applications dès les premières étapes de prototypage sur PC sur les calculateurs les plus récents conçus pour la production en série. Il réduit considérablement le nombre de cycles de développement et simplifie le déploiement d'algorithmes complexes sur des cibles embarquées.

RTMaps accélère la mise sur le marché en augmentant la productivité et l'efficacité de votre équipe d'ingénieurs R&D - un facteur décisif dans des domaines hautement compétitifs.

Démonstration personnelle

Êtes-vous intéressé par une démonstration approfondie de l'outil et par un aperçu des  « Success stories » impliquant RTMaps ?  Réservez une présentation personnelle et une démonstration vidéo.

Vidéo (exemple)

La suite d'évaluation ibeo est un logiciel modulaire pour l'étiquetage automatique des objets, le post-traitement des données enregistrées lors de grands essais routiers, ainsi que la génération d'une carte des marquages de voies. Il a été intégré dans RTMaps afin de fournir des flux de vérité terrain

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