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Sensoren für Smart Mobility

Die Sinnesorgane moderner Automobile

03. Februar 2021, 07:51 Uhr   |  Thomas Dörfler


Fortsetzung des Artikels von Teil 1 .

Simulation & Realdateninjektion

Testszenarien per Simulation zu erzeugen hat gegenüber Testfahrten Vorteile. Die Testdaten sind nicht mehr von den zufällig angetroffenen Bedingungen abhängig, sondern lassen sich gezielt erzeugen. Einmal erstellte Szenarien und Sequenzen sind beliebig oft wiederholbar. Bei digitaler Einkopplung der Simulationsdaten finden aufeinanderfolgende Tests sogar bitgenau mit demselben Input statt. Damit ist es zum einen möglich, Testergebnisse jederzeit zu wiederholen und nachzuvollziehen. Zum anderen kann eine verbesserte Sensorsoftware unter exakt denselben Bedingungen geprüft werden wie ihre Vorgänger. Das Labor muss man dabei nicht verlassen. Neue, als kritisch erkannte Szenarien, lassen sich jederzeit hinzufügen. Und anders als bei Testfahrten lassen sich auch Szenarien erzeugen, denen man ein reales Testfahrzeug nicht aussetzen kann oder will, etwa Unfallsituationen, extreme Wetterbedingungen oder ähnliches. Ein oft unterschätzter Nachteil der Simulation ist jedoch, dass die Simulationsszenarien durch die Fantasie der Testingenieure begrenzt sind. Die Vielfalt und Komplexität der realen Welt fehlen.

Die Realdateninjektion vereint die Vorteile von Testfahrten mit der Simulation, denn sie bringt reale Umweltszenarien ins Labor. Für diese Validierungsmethode werden während einmalig durchgeführter Fahrten die Rohdaten der Sensorfrontends lückenlos und bitgenau aufgezeichnet. Diese Rohdatensammlung kann man dann im Labor in die Sensoren zurückspeisen und zur Validierung neuerer Softwarestände heranziehen. Damit werden die Vorteile von Testfahrten und Simulation kombiniert: Die Situationsvielfalt der Testfahrten lässt sich beliebig oft in die Sensorsysteme einspeisen, und das jedes Mal bitgenau.

Aufzeichnung von Realdaten

Für die aufzuzeichnenden Rohdaten eines Sensorsystems stehen fast nie fahrzeugtaugliche Schnittstellen zur Verfügung. Daher ist ein System, das Realdaten aufzeichnen soll, direkt an das jeweilige Sensorsystem anzukoppeln. Außerdem sollte es entsprechend kompakt und robust angelegt werden, denn es muss bei den unterschiedlichsten Witterungsbedingungen funktionsfähig bleiben.

Embedded Brains
© Embedded Brains

Bild 1: Verteiltes System zur Rohdatenerfassung.

Bewährt hat sich ein gesplitteter Aufbau, wie er für das Gigabit-Datenloggersystem DP²4R ausgearbeitet wurde (Bild 1): Eine Zentraleinheit (Controller) wird im Fahrzeug verbaut, diese ist mit großen, wechselbaren SSD-Speichern ausgerüstet und für die Initialisierung, Steuerung und Datenaufzeichnung von bis zu vier abgesetzten Erfassungsköpfen (Head Units) zuständig. Über gigabit-taugliche Kabel wird der Controller mit den Head Units verbunden. Jede Head Unit ist ihrerseits direkt an die Sensorelektronik angekoppelt und auch in deren Gehäuse integriert.

Die Head Unit mit ihrem FPGA ist zuständig für die Datenübernahme der jeweiligen Sensorelektronik. Da hier je nach Sensorkonzept die verschiedensten Schnittstellen zum Einsatz kommen, muss sich die Head Unit leicht an die Kundenanforderungen anpassen lassen. Das Designkonzept sollte auch eine mechanische Adaption an die Gegebenheiten des Einbauraums erlauben.

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© Embedded Brains

Tabelle 1: Rohdatenvolumen bei vier Sensoren mit je 250 Mb/s

Im Fahrbetrieb sind die Head Units dafür verantwortlich, die Daten von der Sensorelektronik abzuziehen, mit einem Zeitstempel zu versehen, zu formatieren und an den Controller zu senden. Der Controller wiederum aggregiert die Daten aller Head Units und speichert sie gemeinsam ab. Bei der Konzeption ist viel Feinabstimmung nötig, denn die aggregierte Datenrate in einem solchen System übersteigt schnell die Gigabit-Grenze, Konzeptschwächen führen schnell zu Flaschenhälsen (Tabelle 1).

Neben den Sensor-Rohdaten sollten auch Mechanismen zur Dokumentation der Fahrtstrecke vorgesehen sein: GPS-Tracker und eine zusätzliche Kamera-Erfassung der Fahrtstrecke erleichtern die Nachbereitung der Daten.

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