Die PathWave Test Executive for Manufacturing Developer Version von Keysight Technologies unterstützt jetzt automatisierte HF-Kalibrierungs- und Verifizierungstests für die Autotalks-Chipsätze für mobilfunkbasierte Vehicle-to-Everything (LTE V2X) und Dedicated Short-Range Communications (DSRC).

Keysight unterstützt nun HF-Kalibrierungs- und Verifizierungstests für Autotalks Safety Connectivity Vehicle Chipsets.

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Fahrerassistenzsysteme / Automatisiertes Fahren

Elektronik

Kfz-Elektronik

Messtechnik, Testlösungen, Diagnose

Verifizierungstests für Vehicle-to-Everything-Chipsätze

Am DEKRA Lausitzring in Klettwitz (Brandenburg) wurde der neue Bauabschnitt der Citykurse offiziell eröffnet.

Am DEKRA Lausitzring in Klettwitz (Brandenburg) wurden die neuen Citykurse für das szenarienbasierte Testen automatisierter Fahrfunktionen im Stadtverkehr eröffnet. Der Standort ist das größte herstellerunabhängige Prüf- und Testzentrum Europas für die automatisierte und vernetzte Mobilität der Zukunft.

Neue Citykurs-Teststrecken am DEKRA Lausitzring

Die Redaktion der HANSER automotive blickt auf den Juni 2023 zurück.

Der Juni zeigte sich fast überall meteorologisch von seiner besten Seite ─ wie hier am oberbayrischen Walchensee. Aber auch die automotive-Branche beeindruckte durch Veranstaltungen, Werkseröffnungen und nicht zuletzt mit neuen Technologien für die Mobilität der Zukunft.

Batterien

Energiespeicherung

Software / Betriebssysteme / KI

Elektromobilität

Mobilität

KFZ-Regelsysteme (Motor, Fahrwerk, Komfort, Licht, Getriebe)

Brennstoffzellen

Entwicklungs-Tools

Connectivity (Bussysteme, Telekommunikation, 4G / 5G, WLAN)

Was im Juni aus Automotive-Sicht wichtig war

Im Rahmen einer Technologiepartnerschaft hat dSpace Sensormodelle von RoboSense in seine Sensorsimulationslösung Aurelion integriert.

In einer Technologiepartnerschaft hat dSpace Sensormodelle von RoboSense in Aurelion integriert.

Simulation

Software

dSpace integriert RoboSense-Lidar-Modelle in Sensorsimulationslösung

Die BMW Group hat ihr neues Testgelände, das Future Mobility Development Center (FMDC), in Sokolov (Tschechien) feierlich eröffnet.

Die BMW Group eröffnet eine neue Teststrecke für automatisiertes Fahren und Parken in Sokolov.

Teststrecke für automatisiertes Fahren

EDAG hat die ersten Live-Tests der hochautomatisierten CityBot-Fahrzeuge im Reallabor auf seinem Betriebsgelände in Fulda durchgeführt.

v.l. Dirk Keller (Geschäftsführer EDAG Production Solution), Gerhard Körbel (Gesamtprojektleiter Campus FreeCity der EDAG), Prof. Dr. Kristina Sinemus, Johannes Barckmann (Concept & Product Owner EDAG CityBot), Harald Keller (COO EDAG Engineering GmbH)

Testgelände für hochautomatisierte CityBot-Fahrzeuge

ALP.Lab hat zusammen mit DSD eine neue Teststrecke errichtet, die nun von Euro NCAP für die Durchführung von Tests von aktiven Sicherheitssystemen und automatisiertes Fahren akkreditiert wurde.

Die neue Teststrecke von ALP.Lab und DSD ermöglicht die Prüfung aktiver Sicherheitssysteme und von Systemen für automatisiertes Fahren.

Safety / Security

Testanlagen Crash, EMV, Klima

Messtechnik

Messgeräte für Automobiltechnik

Euro NCAP akkreditiertes Active Safety Labor

Kontrol, dSpace, FEV.io, TÜV Süd, Microsoft Deutschland, T-Systems und Berylls arbeiten zusammen an einer neuen digitalen Lösung für die Genehmigung von Updates für Software-definierte Fahrzeuge.

Messe IAA

hanser-automotive.de

Homologation von Software-Updates für Fahrzeuge durch virtuelle Simulation beschleunigen

Rohde & Schwarz stellt neue Optionen für den R&S AREG800A Automotive Radar Echo Generator und das R&S QAT100 Antennenarray vor.

Mit dem R&S RTS lassen sich Tests, die derzeit noch reale Messfahrten erfordern, ins Labor verlagern, sodass Fehler bereits in einer frühen Entwicklungsphase erkannt und erhebliche Kosteneinsparungen erzielt werden können.

Simulation der kürzest möglichen Entfernung für FMCW-Radare

IPG Automotive und TraceTronic haben das Zusammenspiel ihrer Systeme für einen durchgängigen Testprozess in jeder Entwicklungsphase von Fahrzeug-Software optimiert.

Steigende Komplexität  beherrschen

Funktionen der SAE-Level 1–5 schnell und gezielt testen – IPG Automotive unterstützt über alle Testprozesse hinweg mit Softwarelösungen und Echtzeit-Hardware.

Sensoren / Aktoren

Autonome Fahrfunktionen: Entwicklung leicht gemacht

Die Redaktion der HANSER automotive blickt auf die aus Automotive-Sicht relevanten Ereignisse des Oktobers zurück.

Wettertechnisch ein goldener Oktober - doch was hielt er für die Automobilindustrie in petto?

Kfz-Antriebsstrang

Kfz-Systeme

Was im Oktober aus Automotive-Sicht wichtig war

Vector Informatik präsentiert das Release 8 von DYNA4, der Simulationssoftware für den virtuellen Fahrversuch.

Die neue Szenario-Engine von DYNA4 bietet ab sofort die Simulation von Fahrszenarien, die im OpenSCENARIO Format modelliert wurden.

Szenario-basiertes Testen von ADAS/AD

 Das neue RTI Connext Drive 3.0 ist das flexible, zukunftssichere und datenzentrierte Kommunikationsframework für Software-definierte Fahrzeuge (SDVs).

ASIL-D-zertifiziertes Kommunikationsframework schließt Lücke zwischen AUTOSAR und DDS

Vier Jahre nach Beginn des Verbundprojektes Verifikations- und Validierungsmethoden liegen die Ergebnisse vor.

Im Verbundprojekt Verifikations- und Validierungsmethoden wurden Strukturen entwickelt, um Sicherheitsstandards bei automatisierten Fahrzeugen im urbanen Umfeld nachweisbar zu machen.

Automatisiertes Fahren: Verbundprojekt Verifikations- und Validierungsmethoden stellt Ergebnisse vor

Sicherheit, Funktionalität und Zuverlässigkeit von Fahrerassistenzsystemen

Hot-Plug & Play für ADAS-Tests in der Fahrzeugentwicklung

Fahrerassistenzsysteme spielen eine Schlüsselrolle auf dem Weg zum autonomen Fahren. Um ADAS-Applikationen zu testen, ist eine performante Computer-Hardware nötig, die große Mengen an Messdaten erfassen, verarbeiten und speichern sowie KI-Aufgaben bewältigen kann. InoNet adressiert die dabei entstehenden Herausforderungen.

Um ADAS-Applikationen zu testen, ist eine performante Computer-Hardware nötig, die große Mengen an Messdaten erfassen, verarbeiten und speichern sowie KI-Aufgaben bewältigen kann.

Der Weg zum autonomen Fahren führt über fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS), die sich in den letzten Jahren rasant entwickelt haben. Die Automatisierungsstufen reichen von Level 1 (Fahrerassistenz) bis Level 5 (autonom). Um Level 3 bis 5 zu erreichen, werden Daten in einem nie dagewesenen Umfang gesammelt, gespeichert und verarbeitet. Entwickler müssen sämtliche Risiken ihrer Steuerungslösungen minimieren, um eine erfolgreiche Zulassung ihres Systems und die Akzeptanz beim Verbraucher gleichermaßen zu gewährleisten. ADAS sind darauf ausgelegt, Sicherheit, Effizienz und Fahrkomfort zu verbessern. ADAS-Tests sind von entscheidender Bedeutung, da fehlerhafte Systeme zu schweren Unfällen führen können.

Die Integration von ADAS-Technologien in moderne Fahrzeuge erfordert umfangreiche Tests, um die Sicherheit, Funktionalität und Zuverlässigkeit dieser Fahrerassistenzsysteme zu gewährleisten. Die steigende Anzahl an hochentwickelten Sensoren im Fahrzeug erhöht dabei den Komplexitätsgrad bei der Entwicklung und Absicherung ihrer Funktionen. Fahrzeuge werden zu digitalen Plattformen, auf denen Sensoren, Aktuatoren und Module über Datenbusse Informationen austauschen und mit den Steuergeräten kommunizieren. Automobilhersteller und Lösungsanbieter stehen somit bei ADAS-Tests vor erheblichen mechanischen und Software-technischen Herausforderungen.

Moderne ADAS-Technologien nutzen eine Kombination aus Kameras, Lidar, Radar und Ultraschall, um die Fahrzeugumgebung und reale Verkehrsszenarien präzise zu erfassen. Diese bilden in Kombination mit Abstandsregeltempomaten, Abbiegeassistenten und GPS das sensorische Frontend. Testingenieure müssen die Messdaten unter realen Fahrbedingungen parallel aufzeichnen, speichern und verarbeiten, um die Ergebnisse im Labor auswerten und weiter nutzen zu können. Die Integration und Kommunikation der Sensoren stellen dabei eine große Herausforderung dar, woraus sich wiederum spezielle Anforderungen an die Testrechner ergeben. Tests im Fahrzeug erfordern robuste Computer-Hardware mit gleichzeitig hoher Leistungsdichte sowie enormen Schreibraten und Speicherkapazitäten für Anwendungen wie Datenlogging, Modelltraining und KI-Inferenz (Bild 1).

Eine der größten Anforderung an die Computer-Hardware im Kontext von ADAS/AD-Tests ist die Serverleistung für KI-Anwendungen. Mit der zunehmenden Anzahl von Fahrzeugmodellen und Software-Versionen müssen die Tests effizient skaliert werden. Jedes Fahrzeugmodell kann über verschiedene ADAS-Optionen und -Funktionen verfügen, die einzeln oder in Kombination in unterschiedlichen Umgebungen wie Stadtverkehr, Autobahnen, Landstraßen und/oder schwierigen Wetterbedingungen getestet werden müssen. Für die Validierung neuer ADAS/AD-Entwicklungen werden realitätsnahe Datensätze benötigt, die Verkehrszeichen, Wetterbedingungen und Verkehrsteilnehmer durch Objektklassifizierung berücksichtigen. Weil umfangreiche Testfahrten zeit- und kostenintensiv sind, werden sie durch die schnelle und einfache Replikation von Testfällen in definierten oder veränderbaren Sandbox-Umgebungen in Hardware-in-the-Loop-Simulationen (HiL) ergänzt. Die Testdaten dienen als Grundlage für das Training von neuronalen Netzen, um künstliche Intelligenz durch Deep-Learning-Mechanismen zu entwickeln.

Reale Messdaten bilden somit die Grundlage für eine erfolgreiche Entwicklung und Validierung. Das Computersystem im Kofferraum benötigt eine hohe CPU- und GPU-Leistung, um die Sensordaten zu fusionieren, die Modelle zu trainieren und zu testen. Der robuste Car HPC Mayflower-B17-LiQuid bringt mit leistungsstarker Dual Intel Xeon Scalable CPU und bis zu fünf GPU-/Tensorkarten Serverleistung ins Fahrzeug. Er eignet sich ideal für rechenintensive KI/GPU- und Sensorfusionsanwendungen. Die hohe CPU- und GPU-Leistung des Systems wird durch die Integration hoch performanter Grafikkarten und deren Bündelung zu einem Co-Prozessor erreicht. Dadurch können parallele Datenströme und KI-Algorithmen auf den Grafikprozessor ausgelagert werden, während der restliche Code auf der leistungsstarken CPU ausgeführt wird.

Weitere Anforderungen an die Computersysteme ergeben sich durch den speziellen Einsatzort. Leistungsstarke Servertechnik auf kleinstem Raum ist gefragt, aber ursprünglich nicht für den Einsatz in rauen Umgebungen wie Schock und Vibration oder den stark wechselnden Temperaturbereichen im Fahrzeug ausgelegt. Die In-Vehicle-Computer müssen in der rauen Umgebung zuverlässig arbeiten und den Anforderungen unterschiedlicher Witterungsbedingungen standhalten. Das erfordert sowohl ausgeklügelte Lüftungs- und Kühlungskonzepte als auch full-industrial Komponenten und eine robuste Mechanik, wie eine mechanisch gedämpfte Festplattenaufnahme. Die Abwärme, die ein Rechner im Kofferraum bei seiner Arbeit erzeugt, führt ohne Kühlung zu einer Überhitzung, die wiederum zu unerwünschter Leistungsdrosselung und im schlimmsten Fall zu einem Totalausfall des Systems führen kann. Die InoNet Mayflower-B17-LiQuid bewahrt auch bei hohen Temperaturen einen kühlen Kopf. Der Car HPC hält Vibrationen, Stößen und erweiterten Temperaturen von –20 ~ 70° C bei außenliegendem Radiator (25° C) stand. Dank der Flüssigkeitskühlung von CPU und GPU werden die Komponenten ausreichend temperiert. Durch die ca. vierfach höhere Wärmekapazität des flüssigen Kühlmediums im Vergleich zu Luft kann deutlich mehr Wärme abgeführt werden. Der Einsatz einer Hybridkühlung, einem Mix aus Flüssigkeits- und Luftkühlung, wird durch eine von InoNet konstruierte Flüssigkeitskühladaption (Bild 2) für die Komponenten CPU und GPU, die viel Abwärme produzieren, in Kombination mit einer forcierten Luftkühlung und mittels eines externen Wärmetauschers realisiert. So kann gleichzeitig die Performance sichergestellt und die Kosten im Rahmen gehalten werden.

Erfassung, Speicherung und Übertragung großer Datenmengen

 Die enormen Datenmengen stellen weitere Anforderungen an die verwendete Computer-Hardware. Datenlogger spielen sowohl bei der Erprobung von Fahrerassistenzsystemen im Fahrzeug als auch bei der Auswertung und Simulation eine entscheidende Rolle. Zunächst müssen sie die Fahrzeug- und Sensordaten während der Testfahrten präzise erfassen und speichern. Wie verhält sich die Elektronik, wie reagieren und interagieren die Busteilnehmer, wie reagieren die Soft- und Hardware-Module auf die vielfältigen Ereignisse im Fahrbetrieb? Alle genannten Akteure erzeugen während einer Testfahrt viele verschiedene Daten, die an einer Stelle gemeinsam erfasst und zusammengeführt werden müssen. Netzwerke für Kommunikationsprotokolle wie CAN-, LIN, FlexRay- und XCP-Schnittstellen sowie Erweiterungskarten für Real-Time Operating Systems (RTOS) sind dafür unerlässlich. Die Aufzeichnung von Daten in hoher Auflösung und mit hohen Abtastraten ist für eine genaue Rekonstruktion der Verkehrssituation ebenso entscheidend wie die korrekte Zeitstempelung der Daten, um eine präzise Auswertung der Testergebnisse zu erreichen. Der Logger muss in der Lage sein, die aufgezeichneten Daten nahezu in Echtzeit zu analysieren und mögliche Fehler oder Auffälligkeiten zu erkennen und zu melden. Tritt während eines Testlaufs eine Fehlfunktion auf, greifen die Kontrollfahrer manuell in die Fahrzeugsteuerung ein. Damit die autonome Steuerungs-Software durch solche Korrekturen lernen kann, müssen alle Datenströme vor und nach einem Fahrfehler präzise erfasst, ausgewertet und anschließend wieder eingespeist werden. Funktionen wie automatisches Labeling, Videokompression oder auch Datenverschlüsselung gewinnen an Bedeutung. Das führt zu einer noch nie dagewesenen Menge an Sensordaten – 12,5 G an Sensordaten pro Sekunde und ca. 360 Terabyte in acht Stunden. Die Datenlogger müssen hohe Aufzeichnungsgeschwindigkeiten bieten, um den Testfahrern durchgängige Aufnahmeschichten zu ermöglichen, was kontinuierlich hohe Schreibgeschwindigkeiten und enorme Speicherkapazitäten erfordert.

Das in die Mayflower-B17-LiQuid integrierte InoNet QuickTray, ein modularer Wechseldatenträger im Schubladendesign mit vier U.2 NVMe SSDs im Raid-0-Verbund, ermöglicht einen hohen und konstanten Datendurchsatz. In Verbindung mit einer zusätzlichen Storage Unit (mit Platz für 2x QuickTray) kann neben Schreibraten von bis 28 GByte/s eine enorme Speicherkapazität bereitgestellt werden. Mit dem Storage Aufsatz können so in einer Stunde bis zu 100 TB Rohdaten geschrieben werden. Bei außergewöhnlich hohem Datenaufkommen während langer Versuchsfahrten kann es trotz allem vorkommen, dass Wechseldatenträger während einer Testfahrt gewechselt werden müssen, was bisher einen mehrmaligen, jeweils mehrminütigen Neustart des PCs pro Tag erforderte.

Das InoNet QuickTray -v3 ist Hot-Plug-fähig und muss somit für den Wechsel nicht heruntergefahren werden. Unter Hot-Plugging versteht man die Möglichkeit, einen Datenträger in einem laufenden System zu wechseln, ohne den Betrieb zu unterbrechen. Um eine Datenbeschädigung zu verhindern und einzelne SSDs zu schützen, werden nach dem Betätigen des Bedienelements Skripte ausgeführt, die alle Anwendungen auf den SSDs beenden und anzeigen, dass das QuickTray - v3 sicher entfernt werden kann. Opferstecker schützen die Datenträger und erhöhen gleichzeitig die Anzahl der Steckzyklen und die Lebensdauer. Außerdem können die Stecker leicht ausgetauscht werden. Darüber hinaus unterstreicht die zunehmende Bedeutung von Datensicherheit und -integrität die Notwendigkeit einer verschlüsselten Speicherung der erfassten Daten. Durch die Verschlüsselung auf Hardware-Ebene können sensible Daten während der Speicherung und Übertragung vor unberechtigtem Zugriff geschützt werden.

Der modulare Aufbau des Datenträgers ermöglicht eine einfache Plug & Plug-Handhabung beim Speicheraustausch zwischen Fahrzeug und Copy-Station im IT-Backend. Dadurch lassen sich Versuchsdaten bereits kurz nach den Testfahrten auf Servern bereitstellen und auswerten, was Zeit und Kosten spart.

Weil sich die Anforderungen und Technologien im Automobilbereich rasant weiterentwickeln, ist eine Skalierbarkeit der eingesetzten Systeme und Dynamik in den Projekten unabdingbar. InoNet bietet individuelle Konfigurationsmöglichkeiten. Zahlreiche Ausbaustufen der InoNet Mayflower-B17-LiQuid (Bild 3) bieten die Möglichkeit, den persönlichen Computer zusammenzustellen. Darüber hinaus bieten insgesamt bis zu sieben PCIe x16 (Gen 4) Slots die Möglichkeit, das System flexibel mit Erweiterungskarten (Ethernet, CAN, LIN, etc.) auszustatten. So können beispielsweise flüssigkeitsgekühlte Netzwerkkarten für eine High-Speed-Verbindung im Netzwerk eingesetzt werden. Die Skalierbarkeit des Systems ermöglicht dabei eine einfache Integration der Plattform in das InoNet Automotive Computing Ecosystems.

Bei ADAS-Tests stehen Ingenieure vor einer Reihe von Herausforderungen, die eine sorgfältige Planung und Durchführung erfordern. In-Vehicle-PCs spielen eine entscheidende Rolle bei der Erfassung und Speicherung der Daten, die für die Entwicklung und Validierung von ADAS-Systemen benötigt werden. Durch die Erfüllung der anspruchsvollen Anforderungen an die Computerhardware, können Datenlogger dazu beitragen, die Sicherheit und Effizienz von ADAS-Systemen zu verbessern und letztendlich den Weg für die Einführung autonomer Fahrzeuge zu ebnen. (eck)

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Janina Jonker ist Marketing Manager bei InoNet. Manuel Deuter ist Produktmanager Automotive bei InoNet.

Die InoNet Computer GmbH hat es sich als langjähriger Industrie-PC Hersteller zur Aufgabe gemacht, Server- und Datencenterperformance ins Fahrzeug zu bringen.

InoNet Computer GmbH  

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Ausgabenartikel

Bild 2: Flüssigkeitskühlung von CPU & GPU 

Bild 3: Mayflower-B17-LiQuid mit 3x QuickTray 

Manuel Deuter ist Produktmanager Automotive bei InoNet.

Janina Jonker ist Marketing  Manager bei InoNet.

Inonet

InoNet | Safety & Security | Autonomes Fahren | Flüssigkeitskühlung für CPU und GPU

ADAS-Tests: Hardware für große Mengen an Messdaten und  KI-Aufgaben

ausgabe 05/2023

ausgabe 04/2023

ausgabe 03/2023

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