Calibration of a numerical model for longitudinal dynamics of a transit bus using CARLA Simulator

Abstract

Com o aumento e a crescente adoção de Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor (ADAS) e Sistemas de Condução Autônoma (ADS) em vias públicas, a segurança dos envolvidos tornou-se uma prioridade, especialmente no que diz respeito aos testes e à validação de sistemas que ainda estão em desenvolvimento, como veículos autônomos de níveis quatro e cinco, que não exigem a presença de um condutor. Nesses casos, a utilização de ambientes virtuais de teste oferece a vantagem de garantir a segurança, além de proporcionar economia de tempo e custos, permitindo a realização de testes detalhados que seriam inviáveis no mundo real. Diante desse contexto, é fundamental que o ambiente virtual reproduza de maneira precisa as condições do mundo real. Essa correspondência assegura que o comportamento do veículo e as interações com o ambiente na simulação sejam equivalentes às situações reais. Ao replicar com precisão as condições das vias, obstáculos e dados de sensores, como LIDAR e RADAR, é possível testar o desempenho e a segurança dos sistemas em cenários muito arriscados ou complexos para serem realizados fisicamente. A Universidade do Alabama possui uma frota de 35 ônibus a diesel para atender a mais de 40.000 alunos, funcionários e mais de 100.000 residentes. O sistema de transporte da universidade tem uma demanda anual superior a 1 milhão de passageiros. A universidade planeja incorporar ônibus a diesel e elétricos equipados com capacidades de ADAS, utilizando tecnologias de ADAS próximas do mercado, desenvolvidas por uma empresa terceirizada. Um ambiente de simulação de rotas de ônibus, dinâmica veicular e sensores e atuadores de ADAS foi desenvolvido em laboratório, servindo como base para a validação dessas tecnologias. O presente trabalho se concentra na análise do comportamento dinâmico longitudinal de um ônibus real e na configuração dos parâmetros físicos de seu modelo virtual usando o Unreal Engine 4 para simulações no CARLA Simulator. O estudo apresenta os parâmetros físicos necessários para calibrar o modelo virtual com base em dados de testes reais.

With the rise and increasing use of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Autonomous Driving Systems (ADS) on public roads—where, in 2020 alone, 3.5 million passenger cars worldwide were sold with Level 2 ADAS capabilities—the safety of those involved has become a critical issue, particularly in relation to testing and validating systems still under development, such as Level Four and Five autonomous vehicles, which do not require a driver. In these cases, testing in a virtual environment offers the advantage of ensuring safety, along with time and cost savings, while enabling comprehensive tests that may not be feasible in the real world. Given this, it is essential that the virtual environment accurately reflects real-world conditions. This correspondence ensures that the behavior of the vehicle and its interactions with the surroundings in the simulation match what would occur. By accurately replicating road conditions, obstacles, and sensor data (such as LIDAR and RADAR), it becomes possible to test the performance and safety of these systems in scenarios that are too risky or complex to perform in real life. The University of Alabama operates a fleet of 35 diesel buses to serve over 40,000 students, staff, and more than 100,000 residents. The university's transit system has an annual ridership exceeding 1 million passengers. The university plans to integrate both diesel and electric buses equipped with ADAS capabilities, utilizing near-market ADAS technologies developed by a third-party company. A simulation environment of bus routes, vehicle dynamics, and ADAS sensors and actuators was developed in the lab, serving as the foundation for technology validation. The present work focuses on analyzing the longitudinal dynamic behavior of a real bus and configuring the physics parameters of its virtual model using Unreal Engine 4 for simulations in the CARLA Simulator. The study presents the necessary physics parameters for calibrating the virtual model based on real test data.