Szenarien für Simulationen generieren
Für autonomes Fahren und Assistenzsysteme müssen Sie offene und geschlossene Schleifen durch die Simulation spezifischer Szenarien validieren. OpenDRIVE und OpenSCENARIO sind Beispiele für weit verbreitete Industriestandards zur Definition von Fahrszenarien. Datenwissenschaftler ermitteln heute oft seltene Fälle und verwenden dann eine gängige Skriptsprache wie Python, um Szenarien in einem allgemeinen Skriptformat, das mit OpenSCENARIO kompatibel ist, zu generieren. Testmanager verwalten die Sammlung an Szenarien, während Testingenieure für die Testausführung zuständig sind, aber die Ingenieure und Manager können nicht die Skripte verwalten.
Eine Copilot-Schnittstelle zu den großen Sprachmodellen (LLM) von Azure OpenAI kann die Generierung von OpenSCENARIO-Dateien unterstützen, die an Simulations-Engines übergeben werden, und den gesamten Validierungsprozess effizienter gestalten.
Beispiel
Testmanager müssen möglicherweise vage Szenarien entwickeln und häufig durchlaufen. Ein Copilot kann den ersten Entwurf eines Szenarios vom Testmanager, z. B. Zwei Autos überholen sich gegenseitig auf einer Autobahn übernehmen und eine Antwort zur Verfeinerung des Szenarios und zur Unterstützung des Skriptgenerierungsprozesses geben.
Das folgende Beispiel zeigt einen End-to-End-Prozess zum Generieren und Auswerten eines Szenarios:
Erstellen Sie Szenarien mit generativer KI. Auf diese Weise können Sie das Modell basierend auf einer vorhandenen Szenariendatenbank verfeinern.
Generieren Sie auf der Grundlage der erstellten Szenarien Testskripte, oder öffnen Sie Szenariodateien, die OpenSCENARIO entsprechen, und fügen Sie sie als Eingaben in den Simulator ein.
Führen Sie die Simulation aus.
Wenn das Testszenario fehlschlägt, fügen Sie ähnliche Testszenarien und Variationen hinzu und verfeinern Sie sie weiter. Weitere Informationen finden Sie unter Pegasus-Methode.
Mit dieser Vorgehensweise können Sie Algorithmen in langen speziellen Fällen auswerten. Im folgenden Diagramm wird die Architektur abgebildet, die KI-Funktionen von Microsoft zur Unterstützung des Verfeinerungsprozesses nutzt:
