Byl navržen, implementován a ověřen softwarový modul pro sběr dat z pokročilých asistenčních systémů elektromobilu využívajícího platformu MEB. Modul data v reálném čase přijímá, zpracovává a přepočítává; současně umožňuje odvozovat další veličiny potřebné pro analýzu chování vozidla a funkcí ADAS. Otevřená architektura řešení podporuje připojení dalších senzorů, které nejsou součástí standardní výbavy vozidla, jejich časové sladění s provozními daty a experimentální ověřování jejich využitelnosti v systémech ADAS.

Zpracovaná data jsou prostřednictvím 5G mobilního modemu přenášena do databáze umístěné na serveru v síti VUT, kde jsou ukládána a zpřístupněna pro následné vyhodnocení. Současně jsou předávána digitálnímu dvojčeti vozidla v simulačním nástroji a navazujícímu virtuálnímu testovacímu prostředí. Vytvořené řešení tak propojuje reálné vozidlo, doplňkovou senzoriku, datovou infrastrukturu a simulaci. Umožňuje porovnávat naměřené a simulované chování vozidla, validovat modely a opakovaně testovat funkce ADAS i různé konfigurace senzorů v definovaných scénářích.

Příspěvek popisuje návrh a postupné zpřesňování digitálního dvojčete experimentálního elektromobilu Škoda Enyaq, určeného pro vývoj a validaci pokročilých asistenčních systémů řidiče a souvisejících řídicích algoritmů. Na základě analýzy dostupných simulačních nástrojů bylo jako hlavní prostředí zvoleno IPG CarMaker, které umožňuje modelování jízdní dynamiky vozidla, okolního prostředí a definovaných testovacích scénářů. Základem modelu je parametrický Vehicle Dataset zahrnující geometrii podvozku, hmotnostní charakteristiky, zavěšení kol, pneumatiky, řízení, brzdovou soustavu a pohonné ústrojí. Počáteční parametrizace vycházela z technických a konstrukčních údajů vozidla a byla následně zpřesňována pomocí laboratorních měření a jízdních experimentů.

Součástí řešení je modulární architektura umožňující propojení modelu vozidla s externími řídicími algoritmy a specializovanými simulačními nástroji. Byly analyzovány možnosti integrace prostřednictvím co-simulace s MATLAB/Simulink, automaticky generovaného C kódu, rozhraní C-code Interface a standardu FMI/FMU. Pro propojení modelu vozidla s detailním modelem hnacího ústrojí vytvořeným v GT-SUITE byl využit standard FMU. Model hnacího ústrojí zahrnuje také klíčové řídicí funkce, zejména systém správy baterie, logiku rekuperačního brzdění, DC/DC měnič a řízení palubní sítě 12 V. Výsledkem je otevřená a dále rozšiřitelná simulační platforma, která propojuje model jízdní dynamiky, pohonného ústrojí, okolního prostředí a řídicích algoritmů. Platforma vytváří základ pro iterativní zpřesňování digitálního dvojčete a virtuální testování funkcí ADAS v definovaných jízdních scénářích.

Příspěvek představuje analýzu funkčních požadavků a návrh architektury simulační platformy vyvíjené v rámci projektu ADASTWIN. Cílem platformy je využití HD map a digitálních dvojčat dopravního prostředí k urychlení vývoje, testování a validace pokročilých asistenčních systémů řidiče a budoucích funkcí automatizovaného řízení. Požadavky byly odvozeny z potřeb současného vývojového procesu ADAS, trendů virtuálního testování a nutnosti integrace s externími vývojovými, měřicími a řídicími nástroji.

Navržená platforma podporuje tvorbu a správu HD map, import geografických dat, modelování dopravní infrastruktury a přípravu realistických a opakovatelných testovacích scénářů. Součástí řešení jsou virtuální modely kamerových, radarových a kolizních senzorů poskytující vstupní data pro vývoj funkcí FCW, AEB, LDW a LKA. Významným požadavkem je možnost bezpečného a opakovatelného ověřování řídicích algoritmů ještě před jejich implementací do experimentálního vozidla.

Platforma je současně navržena pro provoz v režimu Hardware-in-the-Loop, který umožňuje připojení externích řídicích jednotek prostřednictvím standardních komunikačních rozhraní. Důraz je kladen na časovou přesnost přenosu dat a schopnost provozu v reálném čase. Výsledná funkční architektura zahrnuje model vozidla, HD model vozovek a okolního prostředí, modely dopravních scénářů, virtuální senzory, HIL komunikační rozhraní a uživatelské rozhraní pro řízení simulace. Vytvořená koncepce představuje modulární základ pro virtuální testování a následnou validaci funkcí ADAS v podmínkách odpovídajících reálnému silničnímu provozu.

Tato metodika shrnuje možnosti využití HD map při vývoji, testování a ověřování pokročilých asistenčních systémů řidiče (ADAS) a systémů automatizovaného a autonomního řízení. Vychází z poznatků získaných v projektu ADASTWIN, jehož cílem bylo propojit detailní model reálné dopravní infrastruktury, digitální dvojče vozidla, virtuální modely senzorů, dynamická data o dopravě a scénářově orientované testování v jednom simulačním ekosystému.

Hlavním závěrem metodiky je, že přínos HD map nespočívá pouze v přesnější navigaci vozidla. HD mapa představuje opakovaně využitelný digitální referenční model prostředí, na jehož základě lze vytvářet realistické, parametrizovatelné a reprodukovatelné testovací scénáře. Umožňuje zachytit skutečnou geometrii komunikací, uspořádání jízdních pruhů, dopravní značení, objekty v okolí vozovky, povrch komunikace a další prvky důležité pro funkci vozidla a jeho senzorů. Po doplnění dynamických informací o provozu, stavech dopravních zařízení nebo povětrnostních podmínkách se může stát základem digitálního dvojčete reálné lokality.

Metodika je určena především výrobcům vozidel a jejich dodavatelům, vývojářům funkcí ADAS a automatizovaného řízení, testovacím a validačním týmům, provozovatelům zkušebních polygonů, vývojářům simulačních nástrojů, výzkumným organizacím, správcům dopravní infrastruktury a orgánům veřejné správy. Ministerstvu dopravy může sloužit jako podklad pro formulaci priorit v oblasti automatizované mobility, podporu testovací a datové infrastruktury, rozvoj standardizace a posuzování podmínek pro širší využití virtuálních metod při ověřování bezpečnosti vozidel.