Autonome Mobilität

Auf dem Weg von Level 1 bis 5

Die Forschung und Entwicklung für das automatisierte Fahren (SAE-Level 3), für das teil-autonome (Level 4) sowie für das autonome Fahren (SAE-Level 5) macht wesentliche Fortschritte. Das zeigt sich sowohl bei der Entwicklung von Algorithmen für die Sensorik zur Umfelderkennung und der Datenanalyse mit Hilfe des maschinellen Lernens als auch bei der Entwicklung von komplexen Fahrfunktionen. Ergänzend bringen wir unser Know-how zum Beispiel zur hochpräzisen Lokalisierung, innovativen Vernetzung (Connectivity) und für individuelle Cloud-Lösungen in unterschiedlichsten Projekten ein.

Bertrandt hat in den letzten Jahren umfangreiche Erfahrungen zur Entwicklung von automatisierten Fahrfunktionen gesammelt. Neben der Verarbeitung der Sensordaten aus Kamera-, Ultraschall-, Laser- und Lidar-Radarsystemen (Umfelderkennung) hat auch die Software- und Funktionsentwicklung für die Lenkansteuerung mit Quer-/Längsregelung und der Trajektorienplanung zur Berechnung des Fahrwegs große Fortschritte gemacht.

Herausforderung Sensor-Daten-Fusion

Das autonome Fahren erfordert umfassende virtuelle Bilder der Umgebung. Sie zeigen, wo sich das Fahrzeug befindet und welche Handlungsoptionen möglich und erforderlich sind. Dazu ist u. a. eine hochgenaue Lokalisierung erforderlich, welche mittels der Erkennung von Landmarken über Kamera und Radar präzisiert wird.

Dabei müssen sehr große Datenmengen von mehr als 20 Gbit/s pro Sekunde in Echtzeit verarbeitet werden. Innerhalb weniger Stunden Fahrzeit sammeln sich so Datenmengen im zweistelligen Terabyte-Bereich. Das setzt sehr große Datenspeicher und ein Hochperformance-Computing voraus, wie wir sie mit einer Analytics-Pattform in der Microsoft Azure Cloud realisiert haben. Außerdem beschäftigen wir uns mit den Herausforderungen des Daten-Labellings.

Software und Funktionen

Trajektorienplanung
Quer-/Längsregelung
Umfelderkennung
Nvidia PX2
Automotive Ethernet
Lokalisierung
Navigation Data Standard (NDS)
Entwicklung nach ISO 26262 (funktionale Sicherheit)
Modellbasierte Entwicklung
KI-basierte Entwicklung

Entwicklung von Algorithmen für die Sensorik

Bertrandt hat die Entwicklung von Algorithmen für die Sensorik zur Umfelderkennung durch eine Vielzahl an Technologie- und Kundenprojekten in der Automobilbranche kontinuierlich optimiert. Ein Kernelement der Entwicklungen ist das Know-how für Methoden der künstlichen Intelligenz wie dem maschinellen Lernen und dem Aufbau neuronaler Netze.

Ein weiteres Kernelement ist die notwendige Kenntnis der verwendeten Kamera-, Ultraschall-, Laser- und Lidartechnologien für automatisierte Fahrfunktionen. Sie werden von Bertrandt seit vielen Jahren für Fahrerassistenzsysteme wie Abstandsregeltempomat, Stau-, Nothalte- und Parkassistent entwickelt.

Auf dieser Basis hat Bertrandt automatisierte Seriensysteme für die Längsführung entwickelt, die das Tempolimit, die Kurvenkrümmungen und die Abstandsmessung zum vorausfahrenden Fahrzeug berücksichtigen. Bei der Querführung sind es serienfähige Technologien, wie der Spurhalteassistent.

Technologieträger

Domänen-Architektur
Automotive Ethernet/SomeIP
Längs- und Querführung
Systems Engineering

Connectivity / Vernetzung für autonomes Fahren

Für automatisierte und autonome Fahrfunktionen tauschen Fahrzeuge mit Backend-/Cloudsystemen und benachbarten Fahrzeugen Daten aus. Bertrandt hat im Bereich Connectivity/Vernetzung zahlreiche Kunden- und Technologie-Projekte umgesetzt.

Vernetzung im Fahrzeug
Bidirektionaler Datenaustausch mit der Bertrandt Automotive Cloud
Automotive Ethernet, SOME/IP, Service-orientierte Architektur (SOA)
Over the Air Services, dynamische Kartenupdates
Security-Konzepte zur Sicherheit im Auto, abgesicherten Übertragungswegen und Datenschutzmechanismen

Datenanalyse von Fahrzeugdaten

Für das autonome Fahren nehmen die Zahl der Sensoren und deren Auflösung weiter zu. Das Management sehr großer Datenmengen zur Automatisierung, digitale Testverfahren und die Integration werden deshalb immer wichtiger. Zum Know-how zählen auch die Entwicklung und Validierung der Messtechnik, die Referenzsensorik und die Sensorbewertung.

Für weitere Fortschritte bis zum selbstfahrenden Auto wird die Vernetzung mit anderen Fahrzeugen und mit Cloud- und Server-Strukturen weiterentwickelt. So können aktuelle Informationen beispielsweise zur Wetter- und Verkehrssituation berücksichtigt werden. Dafür entwickelt Bertrandt Anwendungen zur Kommunikation zwischen Frontend, Backend und der CIoud-Plattform u. a. als Apps für mobile Endgeräte oder als Web-Interface.

Entwicklung von Cloud-Anwendungen

Plattform MS Azure, MS Data Science Virtual Machines, MS Data Lake Store
Data Analytics
Connectivity und Backend
Connectivity Device
Verschlüsselung TLS/PKI

Mehr zum Thema Cloud-Computing bei Bertrandt.

Künstliche Intelligenz im Fahrzeug

Eine wichtige Erfahrung der Technologie- und Kundenprojekte: Ein Technologieunternehmen wie Bertrandt mit Kenntnissen aus allen Bereichen der Fahrzeugentwicklung und -konstruktion verfügt über entscheidende Vorteile gegenüber IT- und Informatikspezialisten. Für die effiziente Entwicklung von Algorithmen zur Bilderkennung, zur Analyse der Sensordaten und für die Vorhersage des Fahrzeugverhaltens reichen KI-/Informatikkenntnisse allein nicht aus.

Bei Bertrandt arbeiten Data Scientists im Team mit Experten für Konstruktion und Fahrdynamik, um beurteilen zu können, wie sich ein Fahrzeug mit Quer- und Längsbeschleunigung beispielsweise in einer Kurve verhält. Neuronale Netze helfen dabei, Objekte auf der Straße zu klassifizieren und die Fahrzeugsteuerung auf erforderliche Fahrszenarien wie Lenken, Bremsen oder Ausweichen anzupassen. Erst durch das Verständnis der gesamten Fahrzeugkonstruktion und des Fahrzeugverhaltens ist eine plausible und erfolgreiche Entwicklung von Algorithmen möglich.

Technologie- und Kundenprojekte

Innovationsprojekt Entwicklung Level 4-/Level 5-Fahrzeug
Park and Charge
Fahrerlose Transportsysteme
Betriebsstrategie und Incar-Analytics
Anomalie-Erkennung im Antriebssystem
Prädiktive Signalmodellierung

Mehr zum Thema Data Science bei Bertrandt.

Test und Absicherung des autonomen Fahrens

Mit dem steigenden Automationsgrad gewinnen die Methoden zur Erprobung und Absicherung der neuen Fahrfunktionen an Bedeutung. Die Entwicklung von Testsystemen wie beispielsweise HiL-/SiL-/MiL-Tests sind bei Bertrandt seit 40 Jahren integraler Bestandteil des Automobil-Know-hows. So können wir die Fortschritte bei der Entwicklung des autonomen Fahrens direkt mit dem Test von Algorithmen und der Absicherung neuer Fahrfunktionen verbinden. Dabei entwickeln wir sowohl Nutzerstudien in Verbindung mit Fahrsimulatoren, Simulationsverfahren für virtuelle Fahrversuche, physische Testfahrten als auch Dauer- und Langzeittests. Die Kompetenz von Bertrandt besteht darin, einzelne Komponenten, integrierte Systeme sowie das Zusammenwirken aller Systeme beim automatisierten Fahren gleichermaßen zu testen.

Absicherung autonomer Fahrfunktionen

Bereitstellung von Testequipment (auch als mobile Lösung)
Versuchsanlagen für z. B. vorausschauenden Fußgängerschutz oder Notbremsszenarien
Versuchsanforderungen des 2018er Protokolls von EuroNCAP
Überprüfung der Emergency-Lane-Keeping-Funktionen

Absicherung Umfeldsensorik

Prüfstände für die Absicherung von Radar- und LiDAR-Sensoren
Sensorperformancebewertung
Bündelung von Fachwissen, Testing-Know-How und eine ausführliche Bewertung
Einsparung von Testkilometern durch Simulation von Fahr- und Umweltszenarien im Labor
Beschleunigung der Sensor-Entwicklungszeiten