Stephan Contratti

sowie Systeme zum teilautonomen Fahren von Fahrzeugen, sind die Zukunft für reale Systeme.

Effektiv und effizient Simulation für AD und ADAS-Systeme wird immer wichtiger da die Bedenken der Bevölkerung sowie eventuell mögliche Fehlfunktionen zu, zu großen Sicherheitsrisiken bzw. Bedenken führen.

Auszug einem namhaften Technikmagazin der USA von 2021 ins Deutsche übersetzt

Die Simulation und Gesamterprobung von AD (Autonomous Driving) und ADAS (Advanced Fahrerassistenzsysteme) ist wohl eine der komplexesten Aufgaben heute. Wir können in diesem Fall nicht über eine bestimmte Klasse von Simulationen sprechen, es geht um das Management vieler paralleler Simulationen, die das Verhalten eines komplexes autonomes oder mit ADAS ausgestattetes Fahrzeug. Selbst Nuancen können in die Modelle riesige Unterschiede machen.

• die Aerodynamik
• das Fahrwerks- und Antriebssystem
• die Elektronik Subsysteme und
• die ADAS-Sensoren sowie die
• KI-basierte Wahrnehmung und
• Steuerung Systeme

Dies alles ist eingebettet in eine virtuelle Umgebung, in der die Straße, das Wetter, Sichtverhältnisse, Fußgänger und ähnliche Fahrzeuge modelliert und simuliert werden. Es klingt nach einer sehr schwer zu simulierenden Umgebung!

Warum also machen sich alle OEMs die Mühe?

Dafür gibt es einen guten Grund; Es ist unmöglich, AD- und ADAS-Systeme effektiv zu validieren ohne Simulation. Es gibt ein hervorragendes Beispiel, um die Unvermeidlichkeit von Simulationen zur Validierung von AD oder ADAS Systeme.

Wenn man die Absicht hat, die sichere Funktion einer relativ einfachen Notbremse Assistenzsystem statistisch zu validieren, dann wären ca. 2,4×10^8 km lang Probefahrt notwendig, um das Ziel zu erreichen. Bei Annahme einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 100 km/h wär für diesen Tests eine Fahrzeit von 274 Jahre erforderlich. Was für eine Testreihe absolut nicht praktikabel ist. Durch diese Menge an Fahren ist der Bedarf für Simulationen riesig. Ansonsten ist sehr frustrierend Ergebnisse zu erhalten, ganz zu schweigen von der Möglichkeit, Verletzungen und Unfalltodesfälle während der Tests.

Also, wenn Testen nicht möglich sind und wir lösen das Problem nicht mit analytische Wegen, ist die Simulation die einzige Hoffnung, als eine dritte Art des Engineerings. Natürlich haben die Märkte diese Notwendigkeit erkannte die großen Simulationssoftware Entwickler haben ihr Portfolio zeitnah erweitert mit AD- und ADAS-bezogene Simulationswerkzeuge und neue Software Unternehmen wurden auch gegründet, um Verbraucherbedürfnisse zu erfüllen.

„Basierend auf aktuellen Standards sind heute nur noch reale Tests mit echten Autos und menschlichen Fahrern zulässig und werden in die Validierung jedes Automobilsystems integriert. Diese Standards werden sich in naher Zukunft ändern müssen;

Wir arbeiten intensiv an Simulationsergebnisse als Teil der Validierungsprozess. Dies beinhaltet nicht nur viele branchenweite Diskussionen, sondern aus technischer Sicht erfordert eine Weiterentwicklung der Umgebungssimulation Methoden zur Modellierung von ADAS mit hoher physikalischer Genauigkeit / Verhalten des AD-Sensors. Das Erstellen dieser Simulationen Präzise genug für Sensorsimulation und -öffnung der Echtzeit-Engines für Sensorhersteller durch APIs sind eine der kritischen Herausforderungen der Automobilindustrie Simulation.

Da Effizienz nach wie vor ein wesentlicher Faktor ist, müssen wir eine integrierte Simulationsplattform schaffen wo High-Level-Szenario-Simulationen und CPU & GPU intensive Sensorsimulationen beherrsche, und in einem automatisierter Prozess zu integrieren können.

In diesem Spezialgebieten gibt es weitere Stufen der V&V Prozess, bei dem die virtuelle Simulation und physikalische Tests miteinander gekoppelt sind. Das nächste Beispiel für Dies bezieht sich auf spezielle, sogenannte Driver in der Loop (DiL) Simulationen. Nach neuen EU-Vorschriften für neue Fahrzeugtypen muss das Bewusstsein des Fahrers überwacht werden, was besonders auf L3-Ebene wichtig ist Automatisierung (Abbildung 1), bei der die Fahrzeugsteuerung Übertragbar zwischen Fahrer und Automatisiertem Fahrzeug selbst ist.

Auf diesem Automatisierungsgrad ist das Sicherheitsgefühl des Fahrers irreführend und kann zu gefährlichen Situationen führen, in denen die Aufmerksamkeit des Fahrers abgelenkt ist. Es bedeutet, dass das System nicht nur getestet werden muss, viele der gefährlichen Szenarien müssen jedoch auch mit menschlichen Fahrern simuliert werden. Dies kann realisiert werden in dem DiL-Simulatoren, mit den realistischen Umstände gefüttert werden und so der Fahrer nachgeahmt wird.

Natürlich muss das DiL-System mit allen Schnittstellen ausgestattet sein , um den ganzen Menschen zu simulieren und wird nie zu 100% einen Menschen ersetzen können.

• Maschinenschnittstellensystem
• Fahrerüberwachungssensoren und
• Ein Head-up-Display zum Beispiel.

Es bedeutet, dass die meisten integrationsfähige Systeme das Werkzeug der Zukunft im Bereich der Simulationen sein werden, und direkt an einer Teststrecke angesiedelt sind, wo die Entwicklungen sofort getestet oder sogar mit dem digitale oder semidigitale Zwillinge erweitert und verifiziert werden können.

Es ist nicht möglich, einen oder auch nur wenige spezifische Trends auszuwählen und/oder zu nennen. Die Zukunft von AD- und ADAS-Simulationen ist wirklich schwer zu beziffern. Aber eins Sache ist sicher; für die V&V von AD- und ADAS-Systemen ist der simulationsbasierter Ansatz der Schlüssel. Die Verbesserung von Simulationsmethoden und -management ist erforderlich, um noch realistischere Simulationsergebnisse zu erzielen und noch effektiver werden.

Nafems 2021