Multibody real time and finite element simulations for autonomous driving impact decisions

In a road traffic reality in exponential growth, road safety certainly represents one of the main priorities. The arrival of autonomous vehicles in the automotive sector has, among its objectives, the reduction of road accidents and the increase of the security levels. The key factor is the elimination of the human factor, the main cause of road accidents. A fundamental aspect that up until now did not find a clear and solid solution is the “action” that an autonomous vehicle should take during an unavoidable collision. With its computational power and the huge amount of data coming from the environment through the different types of sensors, the machine has the ability to generate the least-severe-consequence situation. It is still necessary to understand which practical methodology could be the most efficient and realistic in order to proceed with the “accident choice”. The answer that this thesis is proposing is the use of a multibody software in order to execute real time simulations, that can give reliable data to base the decision on. The multibody method could represent the solution to this decisional aspect of autonomous vehicles due to its high simulation speed and a reasonable precision of the results. The work will start with a first comparison between the impact simulations of a 1100 kg vehicle made with multibody and with the finite element analyses. In this first step the finite element will represent the reference data on which calibrate the outcomes. Before proceeding, some severity indexes will be chosen, with the aim of establishing the risk level of one impact situation compared to another one, based on the indexes numerical values. Afterwards, a calibration procedure of the multibody model properties will be performed on five different categories of possible road accident scenarios; the objective is to have severity indexes coherent with the finite element simulations. Finally, the study will focus on simulation times. The multibody method is well known for its low computational time, but for this application the times need to be drastically decreased. Therefore, a first optimization of the main parameters will be performed in order to highlight the computational potentialities of this method. This way, it will be possible to assess whether the multibody could be able to fulfil real time simulations on driverless vehicles.

In uno scenario di traffico stradale in esponenziale crescita la sicurezza stradale rappresenta sicuramente una delle maggiori priorità. L’arrivo nel settore automobilistico dei veicoli a guida autonoma ha tra i suoi scopi la riduzione degli incidenti stradali e l’aumento del livello di sicurezza. Il fattore chiave è proprio l’eliminazione dell’errore umano, causa principale di incidenti stradali. Un aspetto fondamentale che non ha ancora trovato una chiara e solida soluzione è “cosa dovrebbe fare” un veicolo a guida autonoma nel caso di incidente inevitabile. Grazie alla potenza di calcolo e all’enorme quantità di dati provenienti dall’ambiente attraverso i vari sensori, tale macchina possiede tutti i requisiti per calcolare la manovra di risposta in grado di generare la situazione con meno conseguenze. Bisogna però ancora capire quale potrebbe essere la soluzione più efficiente e realistica per effettuare questa procedura di “decisione di incidente”. Questo lavoro di tesi si propone di rispondere tramite l’utilizzo di un software multi-corpo per effettuare una simulazione in tempo reale, dalla quale ricavare dati affidabili con i quali prendere tale decisione. Il metodo a multi-corpo potrebbe rappresentare la soluzione a questo aspetto decisionale della guida autonoma, vista la sua grande velocità di calcolo e una discreta accuratezza dei risultati. Il lavoro inizierà con una prima parte di confronto tra le simulazioni di impatto di un veicolo da 1100 kg effettuate con multi-corpo ed elementi finiti. Gli elementi finiti rappresenteranno dunque in questa prima fase dello studio i dati affidabili di riferimento a cui avvicinarsi. Prima di procedere verranno scelti degli indici di severità, che avranno lo scopo di stabilire il livello di rischio di una situazione di impatto rispetto ad un’altra tramite i loro valori numerici. Verrà in seguito effettuata una fase di calibrazione sulle proprietà del modello multi-corpo su cinque categorie diverse di possibili scenari di incidenti stradali, con lo scopo di avere indici di severità coerenti con le simulazioni agli elementi finiti. Infine, lo studio si focalizzerà sui tempi delle simulazioni. Il multi-corpo è conosciuto per i ridotti tempi computazionali, però per lo scopo in questione questi tempi devono essere drasticamente ridotti. Verrà quindi effettuata una prima ottimizzazione dei parametri principali per mettere in risalto la potenzialità computazionale della metodologia e verificare quindi se il multi-corpo è in grado di effettuare simulazioni in tempo reale su veicoli a guida autonoma.