Unterstützung der ADAS-Entwicklung durch einen virtuellen/physikalischen Rahmen

Sicherheit und Komfort von ADAS-Systemen vorziehen

Bei der ADAS-Entwicklung sind die Ingenieurteams, die an einem Teil des Systems arbeiten, oft nicht in der Lage, ihren Beitrag zur Gesamtleistung des Fahrzeugs in realen Szenarien zu bewerten. Dies hat zur Folge, dass eine vollständige Bewertung des Systems nur durch physische Tests im Prototypenstadium möglich ist, wobei die Lösung von Problemen sehr schwierig und kostspielig ist.

In diesem White Paper wird eine Lösung für das virtuelle Testen des gesamten Systems untersucht, auch wenn der Schwerpunkt der Entwicklung auf einer Teilmenge des Systems liegt. Erfahren Sie mehr über eine in sich geschlossene Verifizierungsmethodik für Ihre ADAS-Algorithmen, die neben Kontrollpunkten für Sicherheit und Komfort auch Wahrnehmung, Bahnplanung und Steuerungsmaßnahmen umfasst.

Dieses White Paper über die Closed-Loop-Verifizierung bei der ADAS-Entwicklung vermittelt Ihnen:

• Die Bewertung der Sensoren (Art, Anzahl, Standort) für eine genaue Identifizierung der Fahrszene auf der Grundlage von Algorithmen für maschinelles Lernen
• Die Überprüfung des Systemverhaltens unter realen Fahrbedingungen
• Das Testen und Überprüfen der Wahrnehmungs- und Kontrollstrategie und der Algorithmen
• Die Unterstützung der physikalischen Überprüfung und Validierung des Systems durch virtuelle Modelle

Warum ist eine Closed-Loop-ADAS-Entwicklungsmethodik so wichtig?

Heute können wir viele Probleme bei bestehenden ADAS-Systemen beobachten, die oft nicht den Erwartungen des Fahrers entsprechen. So wurde beispielsweise die fälschliche Aktivierung der automatischen Notbremsung (AEB) dokumentiert, die oft auf eine falsche Wahrnehmung der Fahrsituation zurückzuführen ist. Wie eine aktuelle Umfrage der American Automobile Association (AAA) zeigt, bleiben Spurhaltesysteme, adaptive Tempomaten und Stauassistenten hinter den Erwartungen zurück, was letztendlich zu Sicherheits- und/oder Komfortproblemen führt.

Erstausrüster und Zulieferer müssen solche Probleme bereits in einem frühen Stadium des ADAS-Entwicklungsprozesses erkennen, was einen auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Rahmen erfordert. Die Unterstützung umfasst spezielle Bibliotheken für Wahrnehmungs-, Bahnplanungs- und Steuerungsalgorithmen, relevante Szenarien, ein spezielles Fahrzeugdynamikmodell und die Möglichkeit, virtuelle durch physische Bauteile zu ersetzen.