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White paper

Progettare mezzi pesanti a guida autonoma con l’aiuto di un software di simulazione

Il white paper illustra i vantaggi delle soluzioni di simulazione per progettisti e ingegneri nell'industria dei mezzi pesanti, dal concept alla realizzazione.

Vengono discussi i più recenti progressi in materia di sviluppo e test di veicoli virtuali, sviluppo di sensori simulati e creazione di ambienti di lavoro virtuali. Viene inoltre illustrato come l'integrazione efficace e fluida di queste tecnologie di simulazione è stata realizzata nel software Simcenter™ incluso in Xcelerator™, il portfolio completo e integrato di software e servizi offerto da Siemens Digital Industries Software.


Approccio MBSE per gli ingegneri di attrezzature pesanti

L'ingegneria dei sistemi basata su modelli (MBSE, Model-Based Systems Engineering) è l’approccio ottimale per lo sviluppo di veicoli autonomi. L'adozione della simulazione consente lo sviluppo del digital twin sia della macchina sia dell’ambiente in cui interagisce. In questo modo, gli ingegneri possono esplorare virtualmente i progetti di veicoli autonomi, nonché accelerare i processi di verifica e validazione dei sistemi di controllo avanzati, che possono essere difficili e costosi da realizzare se perseguiti utilizzando un approccio classico di test fisici.

Riduci la complessità delle attrezzature pesanti con la tecnologia del digital twin

Lo sviluppo di un framework digitale completo per supportare lo sviluppo di attrezzature pesanti autonome si basa su 3 pilastri principali. Innanzitutto, la macchina stessa. In secondo luogo, l'ambiente naturale in cui la macchina opera. Infine i sensori, che dovrebbero sostituire le capacità sensoriali degli operatori.

Automatizza i processi di verifica e validazione per ridurre i costi

Un elemento chiave che comporta una significativa riduzione del costo della simulazione delle attrezzature pesanti autonome è l'automazione del workflow di verifica e validazione dell'algoritmo. Infatti, automatizzare la validazione delle prestazioni degli algoritmi in varie condizioni meteorologiche o di illuminazione, o semplicemente assicurarsi che il workflow copra tutti i possibili scenari, consente una migliore copertura della validazione dell'algoritmo per la percezione, senza parlare dei tempi di sviluppo e del risparmio sui costi associati a questa automazione.

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