Исследователи МИЭМ ВШЭ показали, что популярные симуляторы связи между автомобилями заметно переоценивают ее надежность, потому что считают рельеф местности плоским. Если учесть рельеф, мосты и туннели, доля потерянных соединений на горном серпантине вырастает с 21 до 30%, у эстакады — с 20 до 33%, а в туннеле — с нуля до 80%.
По данным Всемирной организации здравоохранения, в дорожных авариях ежегодно гибнут около 1,19 млн человек. Снизить эту цифру должны подключенные автомобили, которые постоянно обмениваются сообщениями друг с другом и с дорожной инфраструктурой, предупреждают о торможении, препятствиях и опасных маневрах.
Такую связь называют V2X (Vehicle-to-Everything, «автомобиль — все»). Испытывать ее на реальных дорогах дорого, долго и небезопасно, поэтому системы сначала проверяют в компьютерных симуляторах. Однако большинство таких симуляторов описывают окружающий мир как плоскую карту: здания в них есть, а холмов, эстакад и туннелей нет. Насколько сильно это искажает результаты, до сих пор оставалось неясным.
Чтобы это выяснить, ученые МИЭМ ВШЭ провели контролируемый эксперимент. Они взяли три реальных места, где высота играет ключевую роль: четырехкилометровый участок перевала Стельвио в Италии с крутым серпантином и уклоном около 11%, район Лужнецкого метромоста в Москве, где машины едут и по мосту, и под ним, а также Маяковский туннель, проходящий под зданием. Для каждого места исследователи построили две цифровые копии по данным OpenStreetMap и цифровым картам высот: полноценную трехмерную и «сплющенную», в которой все дороги и рельеф опущены на одну плоскость, а горизонтальная планировка и здания сохранены.
Движение машин моделировалось в программе SUMO, одинаково для обеих версий. Распространение радиосигнала на частоте 5,9 ГГц, которую используют для автомобильной связи, ученые рассчитали методом трассировки лучей с помощью открытой библиотеки Sionna RT: программа отслеживает, как сигнал отражается от склонов, стен и перекрытий или блокируется ими. Каждая машина в модели одновременно передавала и принимала сигнал. Если его мощность падала ниже порога чувствительности приемника, связь считалась утерянной. Единственное различие между двумя версиями — наличие высоты, поэтому любой разрыв в результатах объясняется именно ею.
Во всех трех сценариях плоская модель оказалась слишком оптимистичной. На горном перевале средняя разница в уровне сигнала между версиями составила около 9 дБ, у метромоста — около 10 дБ, то есть мощность принятого сигнала в среднем расходилась почти в десять раз. В плоской модели мост и склоны словно становятся прозрачными: машины «видят» друг друга сквозь бетонный настил и горную породу. Самым показательным оказался туннель.
В трехмерной модели автомобиль внутри него почти все время от въезда до выезда оставался без связи с машинами снаружи, а доля потерянных соединений достигла 80%. Плоская модель, в которой дорога как будто проходит сквозь здание, предсказала стопроцентно надежную связь.
«Мы намеренно оставили все одинаковым — программу расчета, материалы, антенны, траектории машин — и меняли только высоту. Это позволило увидеть, сколько ошибок вносит одно лишь упрощение геометрии. И оказалось, что для участков с перепадом высот ее нельзя исправить одним поправочным коэффициентом: на серпантине, на мосту и в туннеле искажения совершенно разные», — отметил НИУ ВШЭ один из авторов статьи, руководитель Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ Александр Романов.
Исследование показало, что на качество связи между подключенными автомобилями могут влиять особенности рельефа и расположение объектов дорожной инфраструктуры.
«Существующие способы моделирования распространения сигналов в трехмерном пространстве требуют значительных вычислительных ресурсов. Чтобы в условиях городской среды сохранять высокую точность, нужно совершенствовать методы моделирования в сторону ускорения вычислений и уменьшения энергетических затрат», — рассказал Виталий Степанянц, один из авторов исследования, заместитель заведующего Лабораторией интеллектуальных беспилотных систем МИЭМ ВШЭ.
Ученые предполагают, что расчеты можно ускорить с помощью видеокарты. В тестовом сценарии с мостом обработка одного кадра на процессоре занимала 11,7–15,1 секунды, а на видеокарте — 1,15–1,32 секунды, примерно в десять раз быстрее. Код и файлы сценариев были выложены в открытый доступ.
Пока проверили подход на трех сценариях с небольшим числом машин — до 11 одновременно — и еще не сверяли модели с полевыми измерениями. В расчетах не учитывались дифракция, помехи и эффект Доплера. В будущем команда планирует сравнить модели с реальными замерами, добавить эти физические эффекты и встроить разработку в единую среду моделирования подключенных и беспилотных автомобилей CAVISE.
Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда. Результаты опубликованы в журнале Future Transportation.
