Die Entwicklung und der Einsatz von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomes Fahren (AD) schreitet rasant voran. Insbesondere Technologien für autonomes Fahren werden immer komplexer. Die Validierung solcher Systeme stellt Automobilhersteller, Zulieferer sowie Neueinsteiger in diesem Markt vor große Herausforderungen.
Dies ist vor allem auf die große Zahl potenziell unbekannter und nicht sicheren Fahrsituationen zurückzuführen, in denen das Verhalten eines Fahrzeuges und das Restrisiko in Bezug auf Sicherheit beurteilt werden müssen. Hinzu kommt: Es ist unmöglich, all diese Fahrsituationen vollständig unter realen Bedingungen zu testen. Milliarden Testkilometer auf öffentlichen Straßen wären theoretisch notwendig, bevor ein hoch automatisiertes Fahrzeug die Homologationsreife erlangt. Es ist entscheidend, den höchstmöglichen Sicherheitsstandard für alle Varianten von Fahrzeugen zu erreichen. Im Jahr 2022 wurden beispielsweise mit der General Safety Regulation (GSR/ Typengenehmigungsverordnung für die allgemeine Sicherheit) neue verbindliche Bedingungen für die Implementierung bestimmter, in Europa geforderten, ADAS-Funktionen eingeführt. Die Marktakzeptanz und Weiterentwicklung dieser innovativen Technologien werden entscheidend durch validierte und verlässliche Testkonzepte bestimmt. Kurzum: je höher das Niveau der Fahrzeugautomatisierung, desto intensiver ist der erforderliche Validierungsaufwand.
Vor allem virtuelle Testmethoden gewinnen im Validierungsprozess von automatisierten Fahrzeugen verstärkt an Bedeutung. Sie ermöglichen die Durchführung der erforderlichen Vielzahl von Testszenarien in unterschiedlichsten Fahrsituationen und reduzieren damit Sicherheitsrisiken sowie den Aufwand für Realversuche. Simulation in der Cloud, Model- und Software-in-the-Loop, Hardware- und Vehicle-in-the-Loop sowie Driver-in-the-Loop werden dabei wichtige virtuelle Testumgebungen sein, um die Straßenzulassung zu ermöglichen.
Eine weitere große Herausforderung besteht in der Entwicklung geeigneter Werkzeuge zur Erstellung, Beschreibung und Verwaltung geeigneter Testszenarien und -fälle. Darüber hinaus sind für den Sicherheitsnachweis geeignete Methoden für die Optimierung der Testabdeckung und die Bewertung kritischer Szenarien erforderlich. Dabei werden szenario-basierte Verifikations- und Validierungsmethoden (V&V) in Kombination mit virtuellen und realen Testumgebungen eingesetzt.
Als führender Anbieter von Testsystemen stellen wir eine szenariobasierte Verifikations- und Validierungs-Toolchain (V&V) bereit. Die flexible, modulare Toolchain ermöglicht die Testvorbereitung, -durchführung und -auswertung für verschiedene Testumgebungen – von der realen Straße über das Testgelände bis hin zu rein virtuellen Umgebungen. Die Auslegung unserer Toolchain erlaubt die Integration verschiedener Werkzeuge und Inhalte (wie zum Beispiel Verkehrs- und Umweltsimulationstools mit entsprechenden Szenarien) und stellt damit einen wichtigen Aspekt der virtuellen und realen Validierung von ADAS-/AD- Fahrzeugen dar. Nutzer können relevante KPIs analysieren, Testberichte erstellen und die großen Datenmengen, die in Simulationen, virtuellen Tests und bei der realen Erprobung auf der Straße gewonnen werden, sinnvoll interpretieren.
Die Sicherheit von ADAS-/AD-Systemen ist von entscheidender Bedeutung. Unsere intelligenten Methoden zur Erzeugung von Testfällen, wie etwa via Ontologien, gewährleisten effiziente Tests bei optimaler Testabdeckung. Unsere Werkzeugkette nutzt außerdem Statistiken aus dem realen Straßenverkehr, um die Testabdeckung in Bezug auf Realitätsverhalten zu optimieren. Vorgefertigte Testszenarien und -auswertungen unterstützen die Tests von NCAP (New Car Assessment Programme) und GSR und gewährleisten damit die Einhaltung dieser Vorschriften. Wir kooperieren mit wichtigen Partnern auf dem Gebiet der Sicherheitsargumentation und Prüfmethodik, wie zum Beispiel mit TNO.
Szenariobasierte Testvorbereitung
Die Entwicklung, Erprobung und Freigabe von Fahrzeugen mit ADAS-/AD-Funktionen erfordert einen sicheren Betrieb und ein hohes Maß an Fahrsicherheit. Daher muss eine große Vielzahl an vordefinierten Testplänen (wie NCAP oder GSR), aber auch darüber hinaus gehende Szenarien, geprüft und Ergebnisse dokumentiert werden - in der Simulation, auf dem Testgelände und auch auf der Straße.
Die AVL SCENIUSTM Suite unterstützt den gesamten Prozess von der Szenarioverwaltung über die Testfallerstellung, die Zuweisung auf unterschiedliche Testumgebungen bis hin zum KPI-Reporting. Sie unterstützt Sie dabei, aus abstrakten Szenarien konkrete Testpläne zu erstellen. Diese lassen sich anschließend sowohl in der Simulation als auch in verschiedenen Testumgebungen ausführen. AVL SCENIUS integriert einen systematischen Ansatz zur Definition der Sicherheitsanforderungen und Validierungsziele sowie zur Erstellung der dafür erforderlichen Testpläne. Verschiedene, in die Toolchain integrierte, Testplanungsmethoden ermöglichen eine intelligente Optimierung in Bezug auf die kritische Testabdeckung und die Testumgebung.
Testausführungs-Umgebungen
Durch die Kombination von physikalischen und virtuellen Tests können Sie Ihre Fahrzeuge über große Strecken quasi grenzenlos validieren – und so die Robustheit und Sicherheit der Systeme sicherstellen. Die effizienteste Validierung und Freigabe wird durch eine optimale Kombination der verschiedenen Testumgebungen ermöglicht. Wir stellen Prüflösungen zur Verfügung, die alle relevanten Testumgebungen abdecken:
- Testen unter realen Bedingungen: Eine genaue Abbildung der realen Verkehrssituation, sogenanntem „Ground Truth“, ermöglicht es, die Genauigkeit des Wahrnehmungssystems des Fahrzeuges zu bewerten und zu verbessern. Das AVL Dynamic Ground Truth System™ erlaubt eine schnelle, verlässliche und präzise Ground-Truth-Datenerfassung.
- Absicherung auf dem Testgelände: Das Testgelände ist für die Verifikation funktionaler Ziele und aktiver, gesetzlicher vorgeschriebener Sicherheitstests notwendig. Unsere ganzheitliche, offene Werkzeugkette, bestehend aus unserem Modul AVL Smart ADAS Analyzer™ , unterstützt diese Testaufgaben effizient.
- Vehicle-in-the-Loop-(ViL)-Tests: ViL-Tests ermöglichen die Prüfung eines realen Fahrzeuges in einer vollständig virtuellen Umgebung auf einem Rollen- oder Antriebsstrang-Prüfstand. Durch seine Reproduzierbarkeit beschleunigt der AVL DRIVINGCUBE™ den Validierungs- und Genehmigungsprozess von ADAS- und AD-Funktionen signifikant.
- Hardware-in-the-Loop-(HiL)-Tests: Diese werden in der frühen Phase der Entwicklung eingesetzt, wenn noch kein Fahrzeugaufbau vorhanden ist. Der AVL-System-HIL-Prüfstand ermöglicht das Testen des gesamten ADAS/AD-Systems in virtueller Umgebung durch Sensorstimulationstechnologien.
- Software-in-the-Loop (SiL) Tests: Hier wird die ADAS/AD Produktionssoftware in einer virtuellen Umgebung getestet. Diese Methode bietet hohe Leistung und Reproduzierbarkeit. Vollständig automatisierte SiL-Tests als Teil eines kontinuierlichen CI/CD Zyklus können mithilfe unserer virtuellen Integrations- und Co-Simulationsplattform MODEL.CONNECT™ durchgeführt werden
- Model-in-the-Loop (MiL) Tests: Im MiL-Entwicklungsprozess bilden die ersten virtuellen Prototypen Basismodelle der gewünschten Systemfunktionalität. Unsere integrierte und offene Entwicklungsplattform Model.CONNECT™ ermöglicht die einfache Integration verschiedener Modelle und Simulation der Systemfunktionen.
KPI Evaluierung und Datenmanagement
Während des Entwicklungs-, Verifikations- und Validierungsprozesses automatisierter Fahrfunktionen entsteht eine gewaltige Menge an Daten. Große Mengen an repräsentativen Daten aus realen Fahrsituationen werden statistisch ausgewertet, um die Leistung von ADAS-/AD-Sensoren und ihrer Algorithmen zu beurteilen und zu verbessern. Millionen von Daten aus der Simulation stellen sicher, dass reale Fahrbedingungen in all ihrer Vielfalt während der Entwicklung voll berücksichtigt werden. Der Ansatz der datengetriebenen Entwicklung (Data-Driven Development, DDD) bewährt sich umso mehr, je höher der Automatisierungsgrad eines Fahrzeugs ist (Level 0 bis 5 gemäß Society of Automotive Engineers International, SAE).
Die AVL Big Data and Analytics Platform™ unterstützt den gesamten Workflow der datengetriebenen Entwicklung und trägt dazu bei, Daten, effizient zu speichern und verwalten, sowie automatisiert zu analysieren. Dies erhöht die Effizienz und beschleunigt Ihre ADAS-/AD-Entwicklung.
Wir bieten eine umfassende, szenariobasierte, Verifizierungs- und Validierungs-Toolchain zur Generierung von Testszenarien, der Erstellung relevanter Testfälle und zur Durchführung von Tests und Freigaben von ADAS/AD Funktionen in virtuellen und realen Straßenumgebungen. Nur durch die Kombination physikalischer Tests mit Simulationen können Hersteller ihre Fahrzeuge über solch große Distanzen unter grenzenlosen Bedingungen validieren – und damit die Robustheit ihrer Systeme sicherstellen.
- Thomas Guntschnig, Program Manager ADAS/AD Portfolio
AVL bietet Ihnen Experten-Know-how für eine vernetzte, automatisierte Mobilität der Zukunft.
SCENIUS bietet einen ganzheitlichen Lösungsansatz für die szenarienbasierte Absicherung von ADAS- und AD-Systemen.
Mehr Effizienz für Ihre NCAP (New Car Assessment Program)- und Homologationstests ‒ jetzt und in Zukunft!
Hochgenaue Messungen dynamischer Umgebungen für die ADAS/AD-Validierung.
Verwerten Sie mit der AVL ADAS/AD Big Data and Analytics Platform™ Ihre Fahrdaten in vollem Umfang.
Ein neuer Weg, um den Validierungs- und Zulassungsprozess für ADAS und AD - Systeme zu beschleunigen.
Selbstfahrende Autos - was einst nur eine Sache der Fantasie oder Science-Fiction zu sein schien - werden in nicht allzu ferner Zukunft Realität werden.
Wie wird das Fahrzeug der Zukunft aussehen? Es wird in irgendeiner Form elektrifiziert sein, das ist sicher. Vor allem aber wird es mit einer Vielzahl an fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS)...
- Nahtlose, szenariobasierte Testinfrastruktur, inklusive Simulation, Vehicle-in-the-Loop, Hardware-in-the-Loop und Testen unter realen Bedingungen
- Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Methoden für die Szenario-Extraktion und Werkzeuge für Szenario-Erstellung und -Management
- Umfassende Methoden für die Testfallgenerierung zur Optimierung der Testfallabdeckung (wie zum Beispiel Ontologie und Straßen-Statistik)
- Skalierbare Big-Data-Lösungen mit integrierten, KI-basierten Algorithmen für die datengetriebene Entwicklung
- Scenario-Packages zu regulatorischen Vorgaben gemäß NCAP, EU-GSR und UNECE ALKS
- Starkes Know-how in Verifikations- und Validierungsprozessen, Werkzeugketten und Integration in Kundenumgebungen
- Kooperationen mit branchenführenden, einzigartigen Technologiepartnern (wie Radar Stimulationstechnologien und das Injizieren von Lenkkräften)
- Umfassende Expertise in der Validierung mit Modellen sowie Werkzeugketten, um Simulation und virtuelle Homologation zu ermöglichen
- Starkes Engagement in regulatorischen und Standardisierungs-Gremien, für eine beschleunigte und sichere Umsetzung von ADAS-/AD-Systemen
Als führender Systemanbieter sind wir mit Experten in der ganzen Welt vernetzt. Indem wir unser Wissen mit anderen Partnern in der Automobil- und Technologie-Industrie vereinen, stärken wir kontinuierlich unser ADAS-/AD-Verifikations- und Validierungs-Portfolio. Unser wachsendes Netzwerk umfasst wichtige Partner im Simulations- , sowie Technologie-Bereich.
10+
Jahre Erfahrung
20+
Kundenprojekte
15+
Automobilkunden und Institutionen
6+
Kompetenzcenter
50+
ADAS/AD Experten weltweit
30+
Industrie und Forschungspartner
Highlights
In this webinar, AVL and Alp.Lab will introduce an ADAS/AD testing and validation from real world data recording, scenario extraction to scenario-based test planning and execution in virtual environments.
Ready to combine the best of two worlds?The demand for ADAS/AD testing and validation in simulation and real world is increasing rapidly due to the growing number of ADAS/AD functions and vehicle variants.
Bei der Entwicklung und Validierung von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und automatisierten Fahrzeugen (AD) führt heute kein Weg mehr an datengetriebenen Prozessen vorbei. Die dabei verwendeten Tools und Methoden erzeugen riesige Datenmengen.
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GNSS-Signale, wie beispielsweise GPS, sind für die Positionsbestimmung und -verfolgung, zur Orientierung sowie für sicherheitsrelevante Informationen wie Staus etc. von großer Bedeutung im Straßenverkehr. Eine Kooperation zwischen AVL und Rohde & Sch
