dSpace hat die Simulations- und Validierungslösung Simphera für die Automobilentwicklung vorgestellt.

Fahrerassistenzsysteme / Automatisiertes Fahren

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Entwicklungs-Tools

Hochskalierbare Simulation und Validierung

AVxcelerate Headlamp von Ansys ermöglicht es Ford, die Entwicklung seiner vorausschauenden, intelligenten Scheinwerfer zu beschleunigen.

Vorausschauende Scheinwerfer schneller entwickeln

Vor dem Hintergrund immer komplexer werdender Fahrfunktionen und deren Vernetzung im Fahrzeug hat sich die Simulation als Standard-Werkzeug von der Funktionsentwicklung bis zur Absicherung etabliert.

Standards im virtuellen  Fahrversuch

Moderne Elektrik-/Elektroniksysteme kombinieren Rechenleistung für komplexe Anwendungen mit der Flexibilität sich per Updates und Upgrades weiterzuentwickeln. High-Performance Computer und AUTOSAR Adaptive sind der Schlüssel dazu.

Rechenleistung ins Fahrzeug bringen

FEV leistet mithilfe des Distributed Co-Simulation Protocol (DCP) Pionierarbeit bei der Nutzung von Co-Simulation für automatisiertes Fahren.

DCP-Standard für die Entwicklung automatisierter Fahrzeuge

Die Absicherung von Sensoren und dazugehöriger Algorithmen ist für die Fahrsicherheit von enormer Bedeutung. Um möglichst viele Szenarien und  Testkilometer effizient absichern zu können, werden neben echten Testfahrten verstärkt Methoden der virtuellen Validierung mittels Raytracing eingesetzt.

Realitätsnahe Sensordaten  in Echtzeit

Mentor, ein Siemens-Unternehmen, stellte VCO2S (Vehicle Cockpit Consolidation Solutions) vor. Damit können Automobilhersteller und Zulieferer Cockpitsysteme der nächsten Generation entwickeln, die auf einem einzelnen ECU-System untergebracht werden können.

Instrumentencluster und Infotainment-Systeme auf einer ECU

Individuell an die Herausforderungen im Unternehmen angepasst, schafft der Brückenschlag zwischen ALM- (Application Lifecycle Management) und Prozesswelt eine Arbeitserleichterung, ohne die Prozesskonformität zu verlieren. Er unterstützt die tägliche Arbeit im ALM-Tool und nimmt so auch unerfahrene Nutzer an die Hand. Aus einer unübersichtlichen Tool- und Prozesslandschaft entsteht ein Unternehmensprozess aus einem Guss.

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

Mit Prozessen den  ALM-Workflow steuern

Die Vernetzung von Fahrzeugen untereinander und mit der Infrastruktur mittels V2X-Kommunikation bringt ganz neue Herausforderungen für die Anwendungsentwicklung mit sich. Lag der Fokus bei der Anwendungsentwicklung in der Vergangenheit ausschließlich auf den Gegebenheiten im fahrzeugeigenen Bordnetz, kommen mit der V2X-Kommunikation auch solche funktionalen Komponenten hinzu, auf die der Anwendungsentwickler keinen Einfluss hat.

Die Grenzen fallen

Fehlende, herstellerübergreifende Security-Standards und eine große Zahl unterschiedlicher Fahrzeugarchitekturen bieten Hackern viele Einfallstore für Angriffe. Mithilfe der Künstlichen Intelligenz lassen sich jetzt Datenströme in Echtzeit auf Angriffsaktivitäten hin durchsuchen. Damit lässt sich der Aufwand für Attacken und damit die Datensicherheit bei Fahrzeugen erhöhen.

Der Maleware-Scanner  für das Auto

PLS Programmierbare Logik & Systeme unterstützt mit ihrem Debug-, Test- und Systemanalysetool Universal Debug Engine (UDE) nun auch die offene und lizenzfreie RISC-V-Architektur sowie die Cyclone-V-FPGA-Familie von Intel.

Debugging von RISC-V-Bausteinen

In den Competence Centern AUTOSAR und Embedded Security bündelt die OSB AG das Know-how der Expertenteams. Damit schafft das Unternehmen Mehrwert für seine Kunden und unterstützt deren Erfolg nachhaltig.

OEM Supplier

Expertise-Kraft der OSB AG:  Die Competence Center AUTOSAR und Embedded Security

Bisher gab es nur ein entweder… oder…. Entweder lag der Fokus bei der 3-D-Datenreduzierung auf der maximalen Reduzierung der Datenmenge oder die Oberflächen-Geometrie musste mindestens einen bestimmten Qualitätslevel erreichen. In beiden Fällen hat es jeweils zur Konsequenz, dass deutliche Abstriche hinsichtlich der gegenüberstehenden Anforderung zu akzeptieren sind.

Revolutionäre   3-D-Datenreduzierung

Fahrzeughersteller stehen unter permanentem Druck, Entwicklungszeiten und -kosten zu reduzieren und dabei gleichzeitig die anspruchsvollen gesetzlichen Vorgaben sowie hohen Kundenerwartungen zu erfüllen. Ein Weg, die Effizienz zu steigern, ist der Einsatz von mathematischen Modellen und Simulationen, wie Tenneco Powertrain zeigt.

Effiziente und schnelle Motorenentwicklung durch zuverlässige Simulation

Trends wie Vernetzung und das automatisierte Fahren führen heutige dezentrale Steuergerätearchitekturen an Grenzen. Mit leistungsstarken Vehicle Computern und dem künftigen Standard AUTOSAR Adaptive ist eine Lösung in Sicht. Diese Lösung wird den Markt für Automotive-Software grundlegend verändern. Bosch und ETAS haben bereits ein Software-Framework für die neuen E/E-Architekturen samt Early Access Program aufgelegt. Frühstarter können sich damit ab sofort in die Entwicklungsabläufe der Zukunft einarbeiten.

Die Zukunft beginnt jetzt

Sensormodelle als Schlüsselelement für Sensorfusion

Während Sensormodelle ein wichtiger Aspekt der Simulation sind, sind sie ebenso wichtig für die Leistung des Umgebungsmodells und der darin enthaltenen Sensorfusion.

Beim automatisierten Fahren wird typischerweise der Begriff Sensormodell verwendet, wenn es um die Simulation von Sensoren geht, zum Beispiel als Teil einer Validierungskette. Während Sensormodelle ein wichtiger Aspekt der Simulation sind, sind sie ebenso wichtig für die Leistung des Umgebungsmodells und der darin enthaltenen Sensorfusion.

Skalierbare Architekturen für die Sensorfusion ermöglichen den einfachen Austausch von Sensormodellen, so dass getestete Komponenten wiederverwendet werden können und mehr Entwicklungsressourcen in die Sensormodellierung fließen können.

Unabhängig davon, ob ein Sensormodell für die Simulation oder die Sensorfusion zum Einsatz kommt, beschreibt es, wie Objekte, zum Beispiel Fahrzeuge, Fußgänger oder Fahrradfahrer, mit einem bestimmten Sensor interagieren und von ihm wahrgenommen werden. Diese Interaktion umfasst die beiden Aspekte der Erkennbarkeit und des Erscheinungsbildes von Objekten.

Dieser Teil des Sensormodells beschreibt, ob ein Sensor ein Objekt detektieren kann. Ein Beispiel: eine Kamera ist Teil des Sensoraufbaus und ein KI-basierter Bilddetektor wurde auf Bilder trainiert, die nur Ansichten von Fahrzeugrückseiten enthalten. Ein solcher Bilddetektor wird Fahrzeuge korrekt erkennen, wenn deren Rückseite auf dem Bild zu sehen ist, wie Fahrzeuge, die vor dem automatisierten Fahrzeug fahren. Derselbe Bilddetektor würde jedoch querende Fahrzeuge nicht erkennen, weil er nicht auf Seitenansichten von Fahrzeugen trainiert wurde. In der Praxis ist es nicht ganz schwarz-weiß, sondern eher so, dass ein Sensor ein Objekt besser erkennen kann als ein anderes. So werden zum Beispiel neun von zehn Autos erkannt, wenn sie vor dem automatischen Fahrzeug fahren, und sieben von zehn Autos, wenn sie kreuzen. Neben diesem Beispiel gibt es viele Objekteigenschaften, die das Erkennungsverhalten eines Sensors beeinflussen können, beispielsweise der Blickwinkel, die Entfernung, die Größe und die Art des Objekts. Auch die Umgebung kann die Erkennungsleistung beeinflussen, wie das Wetter oder die Beleuchtungsbedingungen. Schließlich kann auch das Host-System des Sensors einen Einfluss haben – zum Beispiel kann die Erkennungsleistung je nach Einbaulage des Sensors unterschiedlich sein. Je nach Anwendung und geforderter Qualität der Modellierung kann ein resultierendes Detektionsmodell eine beliebige Auswahl der oben genannten Eigenschaften enthalten (Bild).

Während der Detektionsteil eines Sensormodells beschreibt, ob und mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Sensor ein Objekt erkennen kann, beschreibt das Erscheinungsbildmodell, wie ein Sensor ein Objekt wahrnimmt. Für einen einfachen Radarsensor erscheint ein Objekt üblicherweise in Form von drei Werten: Entfernung, Winkel und Doppler-Geschwindigkeit. Aus diesem Beispiel wird ersichtlich, dass das Erscheinungsmodell Einschränkungen für den Sensor beinhaltet. Zum Beispiel kann ein Radar nur den radialen Teil der Objektgeschwindigkeit (die Doppler-Geschwindigkeit) beobachten, und für ein querfahrendes Objekt enthält die beobachtete Doppler-Geschwindigkeit nur einen Teil der tatsächlichen Objektgeschwindigkeit. Darüber hinaus beschreibt das Erscheinungsbild- oder Messmodell typischerweise die Fehler in den beobachteten Größen. So kann zum Beispiel ein Radar die Entfernung des Objekts mit einer Genauigkeit von ±1 m messen, ein anderes mit ± 0,5 m. Ähnlich wie bei den Detektionseigenschaften kann das Erscheinungsbild im Sensor vom Objekt selbst abhängen. Beispielsweise ist es möglich, dass die Entfernungsgenauigkeit bei Pkw besser ist als bei Lkw, oder sie könnte von der Umgebung und anderen Bedingungen abhängen.

Einfluss von Sensormodellen auf die Sensorfusionsarchitektur

Theoretisch ließen sich Sensormodelle entwerfen, die dem realen Sensorverhalten sehr nahekommen, wie physikalische Modelle oder hochkomplexe phänomenologische Modelle. In der Realität sind die Freiheitsgrade bei der Sensormodellierung jedoch oft begrenzt. Das liegt vor allem an den Beschränkungen der vorgesehenen Hardware und einem Mangel an relevanten Daten für die Identifizierung und Parametrisierung solcher komplexen Modelle.

Typische ADAS- und L2-Funktionen werden auf Embedded-Hardware wie dem Aurix-Sicherheitsprozessor von Infineon ausgeführt, wodurch die Auswahl an Algorithmen aufgrund der zur Verfügung stehenden CPU-Leistung einschränkt wird. Für Verfahren wie Objektfusion und -verfolgung beschränkt sich die Auswahl oft sogar auf Algorithmen und Architekturen, die auf Kalman-Filtern basieren.

Kalman-Filter eignen sich einerseits, weil sie gut bekannt sind und ihre geschlossene Form eine Ausführung auf typischer Embedded-Hardware im Fahrzeug ermöglicht. Andererseits können sie nicht direkt auf beliebig komplexe Modelle zurückgreifen. Stattdessen sind sie auf die Verwendung sogenannter unimodaler Sensormodelle beschränkt. Wenn zum Beispiel Pkw einem Sensor anders erscheinen als Lkw, kann das nicht von einem einzigen Kalman-Filter verarbeitet werden, weil das ein bimodales Modell erfordern würde.

Anforderungen an eine skalierbare Sensorfusionsarchitektur

Modifikationen an der Sensorfusionsarchitektur können diese Einschränkung bis zu einem gewissen Grad kompensieren, allerdings sind diese Architekturmodifikationen modellspezifisch und erfordern oft tiefgreifende Anpassungen des gesamten Algorithmus und Codes. Vor allem wenn es um den Einsatz im Rahmen von Serienprojekten geht, werden diese Änderungen kosten- und zeitintensiv, wenn sie in jedem Projekt und für jede Änderung an Sensoren manuell durchgeführt werden.

Damit eine Sensorfusionsarchitektur skalierbar wird, müssen die Sensormodelle vollständig von der Sensorfusionsarchitektur getrennt sein. Außerdem muss das Sensormodell selbst in die Teile Detektierbarkeit und Erscheinungsbild aufgeteilt werden. Auf diese Weise lassen sich Sensormodelle als dedizierte kleine Einheiten entwickeln, die damit leichter test- und austauschbar sind. Außerdem vereinfacht dieses Vorgehen die Modellidentifikation und -parametrierung.

Aus mathematischer Sicht ist der Austausch eines Sensormodells in einem Sensorfusionsalgorithmus relativ einfach. Wenn es jedoch um die Implementierung geht, erfordert der Austausch eines Sensormodells in der Regel die Anpassung großer Mengen an Code auf verschiedenen Architekturebenen. Insbesondere wenn die Sensorfusion auf Embedded-Hardware ausgeführt wird und funktionale Sicherheit gewährleistet werden muss, sollte der Austausch eines Sensormodells weder eine manuelle Anpassung dieser Code-Teile noch eine erneute Absicherung erfordern. Stattdessen muss eine skalierbare Architektur für die Sensorfusion den Austausch von Sensormodellen unterstützen und gleichzeitig die (viel größeren) verbleibenden Teile sicher wiederverwenden können. (eck)

Dr. Eric Richter ist Director of Customer Relations und Mitbegründer bei Baselabs in Chemnitz. Er promovierte dem Gebiet der Sensordatenfusion für automatisiertes Fahren.

Baselabs GmbH  

<ul><li>Schutz vor Cyber-Attacken aus dem Quantencomputer</li><li>Schlüsselelement für Sensorfusion</li><li>Kollaboratives Ökosystem im Fokus</li><li>Validierung einer GNSS-basierten Fahrzeuglokalisierung unter Jamming und Spoofing</li></ul>

Ausgabenartikel

Bild: Beispiel einer Radar-Kamera-Fusion, bei der die Detektionsrate des Radars mit zunehmender Objektentfernung kleiner wird. Die Objektbestätigungszeit verringert sich, wenn die Detektionscharakteristik des Radars richtig modelliert ist (graue durchgezogene Linien), verglichen mit einem Radarmodell mit konstanter Detektionsrate (graue gestrichelte Linien).

16:9

Dr. Eric Richter ist Director of Customer Relations und Mitbegründer bei Baselabs in Chemnitz. Er promovierte dem Gebiet der Sensordatenfusion für automatisiertes Fahren.  © Baselabs

Baselabs

Mit Baselabs Create Embedded ist eine modulare und ISO-26262-zertifizierte Sensorfusionsbibliothek verfügbar, die effiziente Algorithmen für Embedded-Plattformen beinhaltet. Die skalierbare Sensorfusionsarchitektur ermöglicht die einfache Implementierung und den schnellen Austausch von Sensormodellen. Dadurch lassen sich individuelle, sicherheitskonforme Sensorfusionsalgorithmen effizient entwickeln und flexibel an Anforderungen, unterschiedliche Projekte und Sensorkonfigurationen anpassen. Das ermöglicht es, die Komplexität sicherheitskritischer Automobilanwendungen einfacher zu bewältigen.

ausgabe 06/2021

ausgabe 05/2021

ausgabe 04/2021

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