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dSpace und BTC weiten Kooperation aus

Validierung und Homologation von ADAS/AD durch Simulation

Die gemeinsame Lösung von dSpace und BTC basiert auf der Simulationsumgebung SIMPHERA und der ScenarioPlatform.
© dSpace

dSpace und BTC Embedded Systems (BTC) weiten ihre langjährige Kooperation aus. Ziel ist, der Mobility-Industrie eine Simulations-basierte Lösung für die Validierung und Homologation von Systemen für das automatisierte Fahren anzubieten.

Den Fortschritten bei modernen Fahrerassistenzsystemen und automatisierten Fahrfunktionen stehen unverändert große Herausforderungen im Bereich der Validierung auf Systemebene und beim Nachweis der Sicherheit entgegen. Virtuelle und skalierbare Simulationslösungen mit effizienten Prozessen für das Datenmanagement, die Testerstellung, Simulation und Auswertung einschließlich der Risikoanalyse sind unabdingbar, um Automatisierungspotenziale zu heben und Funktionen für das automatisierte Fahren auf die Straße zu bringen. Dafür schaffen BTC und dSpace nun ein konkretes Angebot.  

Die Lösung basiert auf der Simulations- und Validierungsumgebung SIMPHERA von dSpace, in die sich die BTC ScenarioPlatform nahtlos integriert. Die Kombination der Expertise beider Unternehmen soll eine intelligente und hochautomatisierte Absicherung von ADAS/AD-Systemen ermöglichen und die Basis für die Homologation schaffen.

Basierend auf den etablierten Automotive Simulation Models (ASM) von dSpace steht ab dem zweiten Halbjahr dieses Jahres SIMPHERA, die neue webbasierte Lösung für die Simulation und Validierung, für den Einsatz in allgemeinen Kundenprojekten zur Verfügung. Die hoch skalierbare und intuitiv bedienbare Umgebung für die Absicherung von ADAS/AD-Systemen kann vor Ort oder in der Cloud genutzt werden, und erlaubt so die kollaborative Nutzung und den Zugang von überall.

Die BTC ScenarioPlatform bietet eine hochautomatisierte Lösung für die Szenarienerstellung, Testgenerierung und Coverage-basierte Testauswertung. Verkehrsszenarien können mit dem BTC ScenarioComposer auf intuitive und grafische Weise erstellt werden. Die hohe Abstraktionsebene erlaubt es, Tausende von Testfällen mit nur einem abstrakten Szenario auszudrücken. Die automatische Testgenerierung nutzt fortschrittliche Technologien wie Model Checking und KI, und ermöglicht dank intelligenter Schwachstellenanalyse die effiziente Generierung von Testfällen auf Basis statistischer Methoden und aussagekräftiger Coverage-Metriken.

Im Gegensatz zu zufälligen oder brute-force-Testgenerierungsansätzen reduziert diese Strategie die Menge der Testdaten erheblich und liefert gleichzeitig eindeutige Metriken, die es erlauben zu beurteilen, wann die Testaktivitäten auch bezüglich zukünftiger Homologationskriterien abgeschlossen sind. Die Auswertung der Simulationen in Bezug auf Verkehrsregeln oder Sicherheitsziele wird durch den BTC RuleObserver automatisch durchgeführt.


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