Absicherung ADAS: Im Dauertest

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Ohne Fahrer immer die richtigen Entscheidungen zu treffen, ist nicht einfach. Meine Entwickler füttern mich mit riesigen Datenmengen und prüfen fortwährend mit vielen unterschiedlichen Aufgaben, ob ich richtig gelernt habe.

HARRI

HARRI befindet sich auf dem Weg zum automatisierten Fahren auf Level 3. Dieser Entwicklungsschritt ist gewaltig: Der Fahrer muss dann nur noch auf Anfrage des Fahrsystems die Kontrolle übernehmen. Für die autonome Bewegung liefern Kamera, Lidar, Ultraschall und Radar die nötigen Daten und ersetzen damit die Sinneseindrücke eines Fahrers. Sie bilden die Basis, um die Umgebung zuverlässig erfassen und das entsprechende Fahrverhalten planen zu können.

Maschinelles Lernen und Absicherung in der cloudbasierten Simulation

HARRI lernt die Umwelt und andere Verkehrsteilnehmer zunächst in virtuellen Fahrszenarien kennen und unterscheiden – mittels vieler verschiedener Lernformen und unter Einsatz künstlicher Intelligenz. Ziel ist, dass HARRI auch bei ungünstigen Umweltbedingungen – wie z.B. Nebel – Situation und Umfeld sehr genau erfasst, bewertet und das entsprechende Fahrszenario plant. Dieser datengetriebene Lernprozess erfordert riesige Mengen an Trainingsszenarien und muss permanent und auf vielfältige Weise überprüft werden.

Für diese Absicherung der autonomen Fahrfunktionen hat unser Entwicklerteam eine neue Methodik für szenariobasiertes Testen auf Basis des Projekts PEGASUS* entwickelt. Ausgehend von einem Manöver, z. B. ein Ausweichmanöver, werden dabei Szenarien abgeleitet und synthetische Testfälle generiert. Diese Testmethodik wenden wir bereits an, um automatisierte Fahrfunktionen bis zur höchsten Autonomiestufe SAE-Level 5 zu testen.

Physische Absicherung auf der Teststrecke

Mit Blick auf das Euro-NCAP-Programm zur Neuwagenbewertung ist zudem die physische Absicherung von Fahrzeug und Sensorik auf der Teststrecke vorgesehen. Tatsächlich führt unser Team für Kunden bereits entsprechende Tests durch, z. B. für Spurassistenten.

Integrierte Lösungen:

  • Virtuelle Testtoolketten gemäß PEGASUS*-Methodik
  • Cloudbasiertes Testen
  • Testmethodik für automatisierte Fahrfunktionen bis SAE Level 5
  • Szenarienkataloge und Kritikalitätsbewertung für das szenarienbasierte Testen
  • Tools und Prüftechnik zur physischen Sensor- und Fahrzeugabsicherung

* Vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördertes Projekt zur Etablierung von generell akzeptierten Gütekriterien, Werkzeugen und Methoden sowie Szenarien und Situationen zur Freigabe hochautomatisierter Fahrfunktionen.