Die künftigen automatisierten (SAE-Level 3 und 4) und autonomen Fahrfunktionen (SAE-Level 5) erfordern vernetzte Fahrzeuge und einen bidirektionalen Datenaustausch über Onlinedienste. Für die Connectivity/Vernetzung müssen allerdings noch viele Hürden genommen werden. Bertrandt hat hier für Automobilhersteller und Zulieferer umfangreiches Know-how aufgebaut und verfolgt neue Entwicklungsansätze.
Für die neuen Herausforderungen der Connectivity/Vernetzung haben wir in den letzten Jahren etliche Kunden- und Technologie-Projekte umgesetzt in Bereichen wie
Bertrandt bearbeitet die Trendthemen autonomes Fahren, Connectivity und Elektromobilität in einem integrativen Entwicklungsansatz. Wir entwickeln intelligente autonome Fahrsysteme, die durch Informationen aus dem Umfeld selbstständig reagieren und entscheiden können. So wurden in einem Projekt zum autonomen Einparken (Online, Kamera und LiDAR) Sensordaten an die Cloud übertragen, über Algorithmen und künstliche Intelligenz verarbeitet, in Fahrvorgaben für das Fahrzeug umgesetzt und in das Fahrzeug zurückgeführt. Das Fahrzeug erlangt so die Fähigkeit, selbstständig zu lenken, zu bremsen und sich automatisiert zu bewegen.
Beispiel-Projekte
In Projekten für vernetzte Assistenzsysteme behandeln wir beispielsweise Fragestellungen, wie die automatisierten Fahrfunktionen auch bei unterbrochenen Online-Verbindungen weitergeführt werden können (Datenüberbrückung, Interpolationsmechanismen usw.). Dazu gehören Konzepte zum Datenhandling, zur Datenkomprimierung und Speicherung im Fahrzeug.
Die Vernetzung im Fahrzeug erfordert neben heutigen Bus-Systemen wie dem CAN-Bus künftig neue Domain-Architekturen und erfolgt zunehmend IP-basiert über Ethernet (Automotive Ethernet). Die von uns verfolgten Ansätze orientieren sich am Konzept der service-orientierten Architektur (SOA), um neue Leistungen umsetzen zu können.
Ansatzpunkte
Für das autonome Fahren ist eine hochgenaue Lokalisierung des Fahrzeugs erforderlich. Wir verwenden dafür hochauflösendes Kartenmaterial (High Definition Maps), um eine cm-genaue Navigation zu ermöglichen. Vernetzte Fahrzeuge werden künftig die jeweils aktuellen Karten automatisch nachladen. Die Navigations-Algorithmen entwickeln wir gemäß Navigation Data Standard (NDS) (Bertrandt ist Member of the NDS Association).
Konzepte für die exakte Lokalisierung wurden in etlichen Kunden- und Technologieprojekten weiterentwickelt, wie
Für automatisierte Fahrfunktionen werden eine Vielzahl an Sensordaten verarbeitet, um den Ist-Zustand auf der Straße zu erfassen, Objekte zu erkennen und Objekte zu klassifizieren (Umfelderkennung). Die Daten werden analysiert, das Fahrzeugverhalten für die Lenkansteuerung berechnet sowie der Fahrweg geplant. Für solche vernetzten Assistenzfunktionen müssen sehr große Datenmengen übertragen und verarbeitet werden. Zudem werden Informationen zum Wetter und zur Verkehrssituation von Fahrzeugen in der Umgebung erfasst. So kann ein Unfall hinter einer Kurve berücksichtigt oder bei einem Stau frühzeitig eine neue Route ermittelt werden (Konzept der Schwarmintelligenz).
Für die Kommunikation mit anderen Fahrzeugen und der Übertragung der Daten zum Backend/in die Cloud nutzt Bertrandt ein Connectivity Device
Die von uns entwickelte „Automotive Analytics and Development Platform“ bietet eine Lösung, um Sensordaten zu analysieren und Algorithmen unter Einsatz künstlicher Intelligenz zu entwickeln. Für das Connected Car in der Cloud verfügen wir mit der Bertrandt Automotive Cloud über eine eigene Lösung mit Konzepten der Datenfusionierung, Datenanalyse, Machine Learning und Algorithmenentwicklung. Hier profitieren wir von langjährigen Erfahrungen mit der Maschinendatenerfassung (Bertrandt Industry Cloud), Lösungen für fahrerlose Transportsysteme im Outdoorbereich und von vielfältigen Kooperationen.
Stichworte
Mit dem autonomen Fahren werden Safety- und Security-Aspekte nochmals wichtiger, denn mit der Vernetzung steigen auch die Angriffsrisiken. Ein unautorisierter Zugriff könnte zu einer Fremdsteuerung des Fahrzeugs, zu einer falschen Regelung oder zum Diebstahl sensibler Daten führen. Das Ziel ist, die Manipulation der Informationen durch Unbefugte zu verhindern. Zusätzlich werden Mechanismen zur Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten entwickelt.
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