Как эффективно разработать беспилотный автомобиль или БПЛА с применением технологии цифровых двойников

Какими бы ни были цели разработки беспилотной техники, исследовательскими или коммерческими, прежде всего требуют ответа вопросы: «Для чего? Для кого?». Делать робота только для того, чтобы показать, что мы это умеем, — задача увлекательная, но это дорогостоящее увлечение должен кто-то оплачивать. У того, кто платит, должна быть понятная мотивация. Заказчик до разработки изделия должен знать, каким оно будет: выполняемые функции, технические характеристики, цена. Без четкой формулировки требований инвестировать «в туман» крайне рискованно.

Требования к беспилотной технике обычно формулируются в проекции на аналогичное «традиционное» изделие. Чтобы быть лучше, беспилотная техника должна безопаснее, лучше, дешевле, эффективнее выполнять аналогичные задачи. В разных видах беспилотной техники выполняются разные из этих условий, но выгода в любом случае должна быть очевидной.

В случае с авиационной техникой, где более половины происшествий вызваны ошибками экипажа (человеческий фактор), беспилотность призвана повысить безопасность полетов. Мультикоптеры — воздушные такси – в принципе бессмысленно делать пилотируемыми. Это должны быть легкие, компактные аппараты, в которых всё оптимизировано под перевозку пассажиров, в то время как и вес, и место, занимаемые пилотом, этому явно мешают. Авиационную технику, не предназначенную для перевозки пассажиров, в большинстве случаев также выгоднее делать беспилотной по экономическим причинам. БПЛА, как правило, имеет принципиально меньшую стоимость разработки, изготовления и эксплуатации.

Между согласием разработчика на выполнение требований и передачей готового годного изделия заказчику лежит процесс разработки изделия. Каким он должен быть? Есть несколько стратегий.

Первая (самая манящая, но недальновидная): разработчик считает, что он умен и опытен. Поэтому сразу набело «начертит» конструкцию, «напишет» системы управления, сразу отдаст «в изготовление». То есть разработчик не предпринял никаких шагов по контролю требований в процессе разработки в надежде на то, что звезды сложатся удачно. Такой исход теоретически возможен, если разрабатываемое изделие является копией тех, что разработчик производил до этого. Если же оно несет в себе новые элементы, возможность такого благополучного исхода стремительно тает с ростом процента новизны в конструкции. Поскольку в процессе разработки требования не контролировались, на этап испытаний первого прототипа выйдет изделие с неизвестными характеристиками. Результаты его натурных испытаний, скорее всего, окажутся неприятным сюрпризом для разработчика.

Разработчик, как мы помним, считает себя умным и опытным. Дорабатывать изделие он будет тем же порочным способом: что-то поменяет в чертежах, системе управления, изготовит новый прототип и испытает его. Такая стратегия, основанная на итерациях проб и ошибок с натурными прототипами, – самый дорогой и неэффективный способ выполнения требований. Сколько прототипов потребуется, чтобы добиться требуемого результата? Где гарантия, что требования в конце концов удастся выполнить? Этот подход делает разработчика неконкурентоспособным.

Стратегия на самом деле должна подразумевать контроль требований в процессе разработки. В идеале этот процесс должен охватывать все этапы разработки – от анализа реализуемости проекта до сертификации изделия.

Как контролировать требования в процессе разработки изделия? Условно разделим их на те, которые можно проверить 3DCAD моделями или чертежами, и те, что нельзя. К первой группе относятся, например, габаритные размеры изделия, клиренс, колесная база автомобиля, а также компоновочные требования — агрегаты должны помещаться во внешние обводы изделия и не мешать пассажирам.

Вторая группа – функциональные требования к рабочим характеристикам изделия: топливная экономичность; дальность полета, езды на одной заправке или на одной зарядке аккумулятора; скорость; грузоподъемность, динамика движения или полета; управляемость. Рабочие характеристики – именно то, ради чего заказчику необходимо изделие.

Единственный способ контроля функциональных требований на этапах разработки – расчетные модели. В настоящее время разработчикам доступны инструменты компьютерного моделирования такого уровня, что можно говорить о полноценном цифровом двойнике разрабатываемого изделия, то есть о наборе расчетных моделей, с помощью которых можно виртуально, в компьютерной среде, воспроизвести все испытания, определяющие пригодность изделия, проверить все контролируемые характеристики, полный состав технических требований.

Специфика разработки беспилотной техники заключается в том, что, помимо задачи разработки «традиционного» изделия, необходимо «научить» его выполнять задания самостоятельно, в автономном режиме. В пилотируемой конструкции объектом управляет человек. Но с ростом уровня беспилотности функции управления частично или полностью передаются компьютерной системе.

Объекты управления в беспилотной технике не становятся проще по сравнению с «традиционными» изделиями. Наоборот, к ним предъявляются новые требования: длительность работы в автономном режиме, способность приводов воспроизводить команды системы управления в ожидаемом частотном диапазоне и уровне усилий, моментов. Кроме того, во многих случаях, изделия, разрабатываемые как беспилотные, проще и целесообразнее делать электрическими или «более электрическими». Откуда возникают задачи разработки электромобилей, электрических БПЛА, мультикоптеров – аэротакси, электрических или гибридных пассажирских самолетов.

Ключевой элемент электрификации — аккумуляторы, имеющие свойство стареть и деградировать. Причем скорость их выхода из строя критически зависит от температурного режима эксплуатации и стратегии зарядки-использования. Литий-ионные аккумуляторы, возможно, самая дорогая часть конструкции. Никому не захочется менять их часто. Соответственно, необходимо оптимизировать логику и процедуры зарядки, а также обеспечить терморегулирование, особенно с учетом российских суровых зим.

Инструменты виртуального моделирования, с помощью которых создается цифровой двойник, в том числе должны соответствовать таким новым вызовам. Примером здесь может служить платформа Simcenter, которая объединяет лидирующие решения для многодисциплинарного виртуального моделирования и натурных испытаний, обеспечивая применение технологии цифрового двойника изделия на всех этапах проектирования, включая сертификацию.

На ранних этапах разработки моделированием определяется архитектура разрабатываемого изделия – то, из каких систем и агрегатов должен состоять автомобиль или БПЛА, как эти системы должны взаимодействовать. Далее расчетно обосновывается оптимальный выбор характеристик входящих агрегатов и компонентов. Например, чтобы электроэнергии хватило всем бортовым потребителям на требуемое время поездки, полетное задание, но при этом чтобы изделие не оказалось переразмеренным. Когда появляются первые альтернативные прорисовки внешних обводов и компоновки изделия, цифровой двойник дополняется расчетными 3D-моделями анализа прочности, аэродинамики, вибраций, шума, работы механизмов.

В приложении к автомобилю в комплексе оптимизируются характеристики топливной экономичности, энергетического баланса, динамики движения, управляемости, комфорта, терморегулирования, пассивной безопасности, вибраций, внутреннего и внешнего проездного шума, долговечности. Для БПЛА дополнительно — специфические характеристики динамики полета, работы систем управления полетом, температурного и энергетического баланса борта, внешнего пролетного шума. Также оптимизируется работа исполнительных механизмов и устройств, например, погрузки или разгрузки в случае грузового автомобиля, оборудования слежения или отсоединения чего-либо в БПЛА.

Цифровой двойник позволяет виртуально выполнить полный комплекс необходимых испытаний изделия, стендовых, дорожных и летных, и до изготовления опытных образцов с уверенностью получить объект управления с требуемыми характеристиками. При этом принципиально сокращаются затраты на натурные испытания, доводку и сертификацию изделия.

Глубокие искусственные нейронные сети – находка для разработчиков систем управления. Они сегментируют сцену, детектируют и распознают живые и неживые объекты, применяются в алгоритмах планирования пути и принятия решений. Предположим, первая задача решена: система управления определяет сцену, распознает объекты, определяет позиционирование нашего, например, автомобиля по отношению к ним.

Чтобы система управления «знала», что делать в той или иной ситуации, она должна быть «обучена». То есть в общем она должна «знать» последствия тех или иных своих управляющих команд в каждой из возможных ситуаций. Это доступно, если каждая из возможных ситуаций и все возможные реакции системы управления на нее были заранее опробованы. Тогда любая из ситуаций будет «знакома» системе управления, и она на нее оптимально отреагирует. При этом, если система управления окажется в незнакомой ситуации, не зная, что делать, максимально безопасной командой может быть, например, торможение.

Альтернативой становится цифровой двойник: он должен быть дополнен виртуальными моделями сенсоров машинного зрения, моделями сцен и участников движения; должен учитывать влияние всевозможных внешних погодных условий, возможную смену дня и ночи. Такой комплексный цифровой двойник беспилотного автомобиля также может быть построен с помощью инструментов платформы Simcenter. При этом все расчеты могут выполняться на компьютерах реального времени, что важно при отработке систем управления.

Несмотря на то, что воздушные ситуации вроде бы не так разнообразны и многочисленны, первая, основанная на натурных испытаниях стратегия обучения системы управления БПЛА настолько же неэффективна, как в случае с автомобилем, причем появляются дополнительные риски в виде возможной потери изделия. Поэтому применение технологий цифрового двойника для БПЛА, возможно, даже более актуально, чем для автомобиля.

Цифровой двойник местности может быть представлен как картой зоны полетов, так и, например, моделью города. Причем в случае с БПЛА, движущегося между домами в условиях плотной застройки, плоской карты города будет недостаточно – нужно объемное представление о модели зданий, сооружений, мест старта и посадки, зарядных станций. Виртуально можно оптимизировать необходимый набор дорогостоящих сенсоров (лидары, камеры, радары, ультразвуковые датчики), достаточный для распознавания окружающих объектов и позиционирования БПЛА в полете, например, в городских условиях.

Цифровой двойник БПЛА может быть полностью виртуальным или полунатурным. В последнем случае к компьютеру с виртуальной моделью БПЛА физически подключаются органы управления: джойстики, педали, ручки, переключатели. Посредством такого пульта оператор управляет виртуальным БПЛА. Выполнение полетного задания демонстрируется на мониторе с отображением работы системы машинного зрения, а также графиков работы всех систем и агрегатов объекта управления.

Таким образом, если говорить об эффективных технологиях разработки беспилотной техники, то это технологии, базирующиеся на цифровом двойнике.

Автор: Дмитрий Копанев, руководитель по развитию направления «Системный инжиниринг», Siemens Digital Industries Software

^{Siemens Digital Industries Software предлагает разработчикам беспилотной техники платформу Simcenter, обеспечивающую выполнение полного комплекса виртуальных испытаний изделия, заменяющих «традиционные» натурные испытания.}