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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 2 .

Archivierung & Upload

Das Archivieren der Daten übernehmen handelsübliche NAS-Systeme (Network Attached Storage) am Entwicklungsstandort. Allerdings sind sehr hohe Kapazitäten nötig: Ein Jahr lückenlose Aufzeichnung benötigt eine Speicherkapazität im einstelligen Petabyte-Bereich. Der eleganteste Weg, um die Daten vom Testfahrzeug zum NAS zu transportieren, ist eine Netzwerkschnittstelle. Allerdings ist damit die erzielbare Datenrate auf circa 10 Gb/s begrenzt.

Daher lohnt es sich, stattdessen auf den guten alten »Turnschuhbus« umzusatteln: Die SSDs werden manuell aus der Erfassungs-Zentraleinheit entnommen und direkt ins NAS eingesetzt. Bei fünf Minuten Fußweg vom Fahrzeug zum NAS und zwei SSDs mit je 8 TB Kapazität entspricht das einer Datenrate von etwa 430 Gb/s, mit Netzwerkkabeln ist das kaum zu übertreffen. Damit liegen die auf den Testfahrten gesammelten Daten bereit zur weiteren Nutzung, Aufbereitung und Auswertung.

Rohdaten-Injektion

Die gesammelten Rohdaten lassen sich vielfältig auswerten. Der Hauptnutzen liegt jedoch in der Möglichkeit, die Daten wieder in die Sensoren einzuspeisen und deren Reaktionen in einem klassischen Hardware-in-the-Loop-Aufbau (HiL) auszuwerten. In diesem Aufbau werden wieder ähnliche Komponenten genutzt: An die Sensorsysteme, die zu validieren sind, werden Head Units angekoppelt, die die Rohdaten jetzt nicht aufzeichnen, sondern statt dem Frontend ins Sensorsystem einspeisen (Bild 2). Die Head Units ihrerseits empfangen die Rohdaten synchron vom Controller, der sie wiederum direkt vom NAS holt.

Embedded Brains
© Embedded Brains

Bild 2: HiL-Aufbau zur Sensorvalidierung mit Rohdateninjektion.

Mit diesem Aufbau durchfahren die Sensorsysteme also die früher aufgezeichneten Sequenzen, und dies sogar noch miteinander synchronisiert. Wird ihr Output Richtung Fahrzeug-Bussystem überwacht und mit den relevanten Objekten verglichen, so lassen sich die entscheidenden Fähigkeiten der Software nachprüfbar quantifizieren.

Noch existierende Schwachpunkte, wie nicht oder falsch erkannte Objekte, werden in einem erzeugten Report ausgewiesen. Dieser Report dokumentiert für jeden geprüften Softwarestand nachvollziehbar den erreichten Qualitätslevel.

Beschleunigung der Tests

Das Testprinzip anhand der erfassten Rohdaten hat einen praxisrelevanten Nachteil: Die Testsequenzen werden am HiL-Prüfstand in Echtzeit durchfahren. Damit dauert der Test allerdings auch genauso lange wie alle zu durchfahrenden Fahrtszenen. In Summe kommt man dann leicht auf einige Monate oder sogar Jahre Prüfzeit – zu lange für einen Abnahmetest und katastrophal für ein Projekt, wenn relevante Lücken in der Erkennungsrate ermittelt werden.

Aber auch diese Herausforderung lässt sich meistern: Mehrere identische HiL-Prüfstände lassen sich parallel aufbauen; in einem kompakten Aufbau auch als Farm von bis zu 50 parallelen Clustern. Die Fahrtszenen lassen sich dann auf die HiL-Cluster verteilen, die Testfahrten werden quasi mit 50-facher Geschwindigkeit abgefahren: Aus einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 60 km/h werden virtuelle 3000 km/h, also etwa dreifache Schallgeschwindigkeit. Eine vollständige Qualifizierung von zwölf Monaten Testdaten ist damit innerhalb einer Woche möglich. Teiltests (etwa als Vortest nach Softwaremodifikationen) sind eine Frage von Stunden.

Fazit

Intelligente Sensorsysteme als Basis der Fahrzeuge von morgen stellen neue Herausforderungen an die Validierung und Qualitätssicherung der Software. Eine System-Validierung auf Basis von realen Fahrdaten ist für OEMS schon aus versicherungstechnischen Gründen unumgänglich und erlaubt bereits vor der Markteinführung verlässliche Aussagen über die Robustheit der Sensorik.

Verfahren und Systeme hierzu stehen bereit und sind damit als Stand der Technik zu betrachten. Deren Integration sollte frühzeitig in den Entwicklungsprojekten berücksichtigt werden, um die Projektziele rechtzeitig, mit der gebotenen Sorgfalt und sicher zu erreichen. (kv)

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1. Die Sinnesorgane moderner Automobile
2. Simulation & Realdateninjektion
3. Archivierung & Upload

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