V2X-Kommunikation spielt zukünftig beim automatisierten Fahren eine wichtige Rolle – aber auch schon bei vorausschauenden Fahrerassistenzsystemen wie dem Notbremsassistent. Um die sichere Funktion der Systeme zu gewährleisten, bedarf es einer adäquaten Teststrategie. Welche zukünftigen Testanforderungen von ADAS-Funktionen unter Einbeziehung von V2X-Systemen Berücksichtigung finden müssen, zeigt der nachfolgende Beitrag.

Fahrerassistenzsysteme / Automatisiertes Fahren

Elektronik

Automotive

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

Messtechnik, Testlösungen, Diagnose

Notbremsassistent auf Herz und Nieren prüfen

Die ersten automatisiert fahrenden Autos nach SAE Level 3 erobern die Straßen. SAE Level 3 bedeutet, dass der Fahrer in bestimmten Fahrsituationen die Fahrzeugkontrolle für eine gewisse Zeit vollständig an das System übergibt. Die zugrunde liegenden automatisierten Fahrfunktionen sind durchweg sicherheitsrelevant, ein Fehlverhalten würde zur unmittelbaren Gefährdung von Verkehrsteilnehmern führen. Die damit verbundene Absicherung dieser Fahrfunktionen stellt die Validierungssysteme vor enorme Herausforderungen.

Validierungssysteme für automatisierte Fahrfunktionen

Präzises Abbild der Fahrzeugumgebung sicherstellen

Torc Robotics und Applied Intuition haben eine mehrjährige strategische Zusammenarbeit angekündigt, um die Herausforderungen der Entwicklung autonomer Fahrzeuge zu meistern und die autonomen Lkw von Torc für den Einsatz auf der Straße sicher zu vermarkten.

Mobile Automation

hanser-automotive.de

Entwicklung und Validierung autonomer Lastwagen

Keysight kündigt neue SerDes- Anwendungen für Sende- und Kanaltests an – außerdem ein Adapter-Portfolio zur Verifizierung des A-PHY-Standards gemäß MIPIund Standards der Automotive SerDes Alliance (ASA).

Testen von Infotainment- und Fahrerassistenzsystemen

Das neue „ProAI Measurement Data Interface“ (ProAI MDI) von b-plus ermöglicht es, Rohdaten der ZF ProAI, einer Zentralrechner-Plattform von ZF Friedrichshafen, während der Entwicklung verlustfrei und zeitgestempelt von allen angeschlossenen Sensoren im Fahrzeug auszukoppeln.

Datenanalyse des ZF-ProAI-Rechners

Mit der Smart Charging Solution stellt dSpace Automobilherstellern und Anbietern von Ladesäulen jetzt eine Komplettlösung für die Entwicklung und den Test von Technologien für das intelligente Laden zur Verfügung.

Ladesäulen / Ladekonzepte

Stromversorgung

Entwicklung und Test neuer Ladetechnik

Rigol hat seine Echtzeit-Spektrum-Analysatoren der Serien RSA3000 und RSA5000 mit einer VNA-Option aufgerüstet. Bei diesen Geräten handelt es sich um Echtzeit-Spektrum-Analysatoren als Kombination aus einem klassischen Spektrum-Analysator und Echtzeit-Erfassung und Analyse.

Echtzeit-Spektrum-Analysatoren plus Vektor-Netzwerk-Analyse

Ein neuer Leichtbauschlitten von Messring sorgt für sichere Testmöglichkeit von schweren Traktionsbatterien. Dabei sind Optimierung von Testabläufen und die Möglichkeit von Testreihen durch ein modulares Konzept mit schnellem Plattformwechsel möglich.

Elektromobilität

Mobilität

Neuer Verzögerungsschlitten für Batterietests

CSM erweitert sein Produktportfolio um den robusten Datenlogger für Automotive-Anwendungen UniCAN 3 ETH für die Erfassung von Signalen über Ethernet- und CAN-Schnittstellen sowie digitale Ein- und Ausgänge.

Robuster Datenlogger

Der fortschreitende Trend zur Elektrifizierung in der Automobilindustrie treibt die Entwicklung und Prüfung von Batterien voran. Mit dem Ziel, unterschiedliche Arten von Prüffeldern höchst effizient zu betreiben, hohe Datenqualität zu liefern und die vielfältigen Herausforderungen spezifischer Systeme zu meistern, hat AVL die Daten- und Prozessmanagement Softwarelösung AVL Lab Management for Battery entwickelt.

AVL Lab Management for Battery

imc FAMOS 2021 ist ab sofort verfügbar und löst die imc FAMOS-Version 7.5 ab. Es erleichtert nun die Auswertung umfangreicher Messdaten und stellt dafür zahlreiche optimierte und neue Funktionen zur Verfügung.

Leistungsstarke Datenanalyse und Dokumentation

Rohde & Schwarz unterstützt das University of New Hampshire InterOperability Laboratory (UNH-IOL) mit einer Erweiterung für Konformitätstests. Von nun an können Kunden des UNH-IOL die Konformität ihrer Automotive-Ethernet-Kabel und -Steckverbinder (Teilstrecke) gemäß der Testspezifikation der OPEN-Alliance-Arbeitsgruppe TC9 sicherstellen.

Netzwerkanalysator für TC9-Testspezifikationen

Mit dem Automotive Dynamic Motion Analyzer, kurz ADMA, von Genesys Elektronik lassen sich Bewegungszustände wie Beschleunigung, Geschwindigkeit, Position, Drehrate, Lage- und Schwimmwinkel des Fahrzeugs mit hoher Präzision unter Bewegung erfassen.

Elektronische Bauelemente

Software-Integrationslösungen für ADMA-Messdaten

 Kistler und CTS haben eine Kooperation für einen menschennahen Ersatzkörper beschlossen: Die Kombination aus biofidelem Crashtest-Dummy und präziser Messtechnik bietet viele Möglichkeiten für Crash-Tests, Produktentwicklungen, Einsatztrainings oder die Modellierung und Rekonstruktion von dynamischen Vorgängen. Vertrieben wird diese Lösung über Kistlers globales Vertriebsnetzwerk.

Biofideler Crashtest-Dummy

Jeder Signalverlust durch eine Radom- oder Emblemabdeckung erfolgt aufgrund der Dämpfung des gesendeten und empfangenen Signals in beide Richtungen. Dies verringert die anfänglich erfasste Entfernung eines Objekts, was wiederum einen Einfluss auf die adaptive Geschwindigkeitsregelung hat. Für die Charakterisierung von Materialien und Antennen und für die Messungen der Übertragungseigenschaften der Radome eignet sich der Vector Network Analyzer von Anritsu für Anwendungen im Bereich von 55 bis 92 GHz besonders.

Einfluss von Auto-Emblemen auf die adaptive Geschwindigkeitsregelung

Neue Entwicklung spart Millionen an Testkilometern

TU Graz, JOANNEUM RESEARCH, AVL und Fraunhofer Austria haben eine Methode entwickelt, mit der Testfahrten durch realistische Fahrsimulationsstudien validiert und der Freigabeprozess vereinfacht wird.

TU Graz, JOANNEUM RESEARCH, AVL und Fraunhofer Austria haben eine Methode entwickelt, mit der Testfahrten durch hochgradig realistische Fahrsimulationsstudien validiert und der Freigabeprozess für automatisierte Fahrsysteme substanziell vereinfacht werden können.

Tests im Fahrsimulator sind beliebt – aus nachvollziehbaren Gründen: Auf Knopfdruck kann jedes beliebige Szenario simuliert werden. Zeit- und witterungsunabhängig sowie ohne Sicherheitsrisiko für Fahrzeug, Mensch und Umwelt. Darüber hinaus ist eine Stunde im Fahrsimulator günstiger und weniger organisationsaufwendig als die reale Fahrstunde auf einer Testtrecke. „Im Bereich des hochautomatisierten Fahrens werden Fahrsimulator-Studien allerdings häufig wegen des Mangels an Realismus hinterfragt. Außerdem gab es bis vor kurzem keine standardisierten Prüfverfahren, mit denen komplexe Aufgaben wie etwa das wechselseitige Zusammenspiel zwischen Mensch und System (Übergabeprozeduren) überprüft werden hätten können“, weiß Arno Eichberger, Leiter des Forschungsbereichs „Automated Driving & Driver Assistance Systems“ am Institut für Fahrzeugtechnik der TU Graz.

Seit kurzem deshalb, weil seit Anfang des Jahres 2021 das erste weltweite Regulativ für automatische Spurhaltesysteme (Automated Lane Keeping Systems, ALKS) in Kraft ist. Dieses Gesetz löst das Dilemma der Zulassung auf, wie Eichberger erklärt: „Bisher wussten Zulassungsbehörden nicht, wie sie autonome Systeme abprüfen und zulassen sollten. Die Fahrzeughersteller wussten wiederum nicht, welche Anforderungen die Systeme erfüllen müssen, um zugelassen werden.“ Im Regulativ sind nun erstmals die Zulassungskriterien hochautomatisierter Systeme (Autonomes Fahren Level 3) bis zu einer maximalen Geschwindigkeit von 60 km/h anhand eines Stauassistenten festgeschrieben. Bei Aktivierung des Assistenten geht die Steuerungsverantwortung über auf die Maschine. Der Fahrer oder die Fahrerin darf die Hände vom Lenkrad geben, muss aber im Fall eines Funktionsausfalls augenblicklich wieder übernehmen. Das System muss erkennen, dass die Person am Steuer in der Lage ist, das zu tun.

Basierend auf diesem Regulativ haben Eichberger und seine Forschungspartner von Fraunhofer Austria, AVL und JOANNEUM RESEARCH in den letzten Monaten eine effiziente Methode entwickelt, mit der die Übernahmebereitschaft in einem Fahrsimulator sicher, effizient sowie in hohem Grade realistisch überprüft und die Ergebnisse zur Zertifizierung von ALKS-Systemen herangezogen werden können.

Identische maschinelle Wahrnehmung der Umgebung

Gefragt waren Prozesse, die die Validität der Fahrsimulation mit dem Fahrversuch nachweisen. Als Grundlage dafür diente der direkte Vergleich – Fahrsimulation und Realfahrt (als Versuchsort diente die AVL-Teststrecke im steirischen Gratkorn) mussten möglichst gut übereinstimmen. Hierbei stellte die maschinelle Wahrnehmung der Umgebung eine Herausforderung dar. Bildlich gesprochen handelt es sich bei der maschinellen Wahrnehmung um die Sinnesorgane des Fahrzeugs. Sie hat die Aufgabe, die Fahrzeugumgebung – von der Landschaft über Umweltobjekte bis hin zu anderen Verkehrsbeteiligten – exakt zu erfassen, damit das Fahrassistenzsystem situationsgerecht reagieren kann. Eichberger: „Wenn das gleich ablaufen soll wie in der Realität, müssen die Umgebungen in der Simulation bis auf den Zentimeter genau mit der realen Umwelt übereinstimmen.“

Übertragung der Fahrtstrecken in den Fahrsimulator

Diese Genauigkeit erreichen die sogenannten „Ultra High Definition Karten“ (UHDmaps) von JOANNEUM RESEARCH (JR), eine Forschungseinrichtung im Bereich digitaler Zwillinge. „Mithilfe eines Mobile Mapping Systems vermessen wir die Testumgebungen. Aus den Messdaten wird schlussendlich eine lückenlose 3D-Karte mit extrem hohen Detaillierungsgrad erstellt. Neben Objekten der Verkehrsinfrastruktur wie Verkehrszeichen, Fahrbahnmarkierungen oder Leitschienen sind auch Vegetation und Gebäude in dieser Karte repräsentiert“, beschreibt Patrick Luley, Leiter des Forschungslabors für hoch automatisiertes Fahren des Instituts DIGITAL. Eine vergleichbare Genauigkeit kann zwar auch mit manuellen 3D-Modellierungen erreicht werden, der automatisierte UHD Mapping Prozess der JR ist aber um ein Vielfaches kostengünstiger und schneller.

Die hochaufgelöste 3D-Umgebung wird schließlich in den Fahrsimulator übertragen. Hierfür zeichnet das Team von Fraunhofer Austria verantwortlich. Volker Settgast vom Geschäftsbereich Visual Computing: „Wir bereiten die Daten dergestalt auf, dass die 3D Umgebung in hoher Geschwindigkeit dargestellt werden kann.“ Selbst spiegelnde und transparente Flächen oder windbewegte Bäume und Sträucher können natürlich wahrgenommen werden. Je nach Testszenario können dann weitere Fahrzeuge oder auch Personen in die virtuelle Umgebung eingefügt werden.

Der Validierungsnachweis erfolgt schlussendlich mithilfe von Vergleichsfahrten auf der Realstrecke. „Mit unserer Methode ist es für Automobilhersteller auf einfache Art und Weise möglich, ein bestimmtes Sampling auf der Realstrecke und im Fahrsimulator zu vergleichen und zu validieren. Somit kann der Test schlussendlich von der Realstrecke in den Fahrsimulator übertragen werden“, so Eichberger. Der TU Graz-Forscher und sein Team arbeiten in den nächsten Monaten nun am Aufbau von virtuellen Freigabeversuchen.

Dieses Forschungsprojekt ist an der TU Graz im Field of Expertise „Mobility & Production“ verankert, einem von fünf strategischen Schwerpunktfeldern der Universität.

AVL LIST GmbH  

https://www.avl.com

Fraunhofer Austria Research GmbH  

https://www.fraunhofer.at

Joanneum Research DIGITAL -Institut für Informations- und Kommunikationstechnologie

https://www.joanneum.at/digital

TU Graz Institut für Fahrzeugtechnik 

https://www.tugraz.at/institute/ftg/home

Eine steirische Entwicklung von TU Graz, JOANNEUM RESEARCH, AVL und Fraunhofer Austria überträgt Realstrecken detailgetreu in den Fahrsimulator.

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Im Rahmen von Testfahrten erschaffen zwei Forschungsautos, ausgestattet mit sehr genauen Vermessungssystemen, die virtuelle Testumgebung. © J.J. Kucek – TU Graz

Das Forschungsfahrzeug des Instituts für Fahrzeugtechnik der TU Graz misst, was die Sensoren am Fahrzeug „sehen“. Die Vermessungsarbeiten zielen auf dynamische bzw. bewegte Objekte ab. © J.J. Kucek – TU Graz

Das Forschungsfahrzeug von JOANNEUM RESEARCH ist mit einem Mobile Mapping System ausgestattet, das statische Objekte zentimetergenau vermisst. © J.J. Kucek – TU Graz

So sieht das fertige 3D-Modell einer Teststrecke aus, abgeleitet aus den UHD Maps. © JOANNEUM RESEARCH

Arno Eichberger leitet den Forschungsbereich „Automated Driving & Driver Assistance Systems“ am Institut für Fahrzeugtechnik der TU Graz. © J.J. Kucek – TU Graz

Patrick Luley ist Leiter des Forschungslabors für hoch automatisiertes Fahren bei Joanneum Research. © J.J. Kucek – TU Graz

Volker Settgast beschäftigt sich bei Fraunhofer Austria unter anderem mit der Visualisierung von 3D Daten. © J.J. Kucek – TU Graz

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