CASE STUDY
HIL-Testing für automatisiertes Fahren
Intro
Testen von Steuergeräten und Sensoren für hochautomatisiertes Fahren erfordert eine große Anzahl von Testdaten, die von Autoherstellern mit speziell ausgestatteten Testfahrzeugen weltweit aufgezeichnet werden.
Im konkreten Fall wurden beim Auftraggeber 50 PByte an Rohdaten erzeugt, bestehend aus Video- und Sensormaterialien. Diese Daten wurden später zur Simulation verwendet, um zu überprüfen, ob die in Entwicklung befindlichen Sensoren in den jeweiligen Szenen die richtigen Ergebnisse liefern.
Ausgangssituation und Herausforderung
Ein zentrales Problem beim Testen von Sensoren ist die Zusammenstellung eines sinnvollen Testdatensatzes. Sollte der Sensor bei hunderten Stunden Landstraßenfahrt bei Sonne und klarer Sicht richtige Ergebnisse liefern, ist hierdurch nur einer von tausenden Fällen erfolgreich erprobt. Die Auswahl eines repräsentativen Datensatzes und die Bildung einer Ground Truth erfordert daher einen immensen manuellen Aufwand.
Lösung
Ziel des Projektes war es, die Testdaten intelligent durchsuchbar zu machen, anzureichern und durch automatische Analysen im Sinne des Tests interessante Szenen mit komplizierten Konstellationen zu identifizieren und somit die Aufwände und die Dauer von Hardware-in-the-Loop (HIL) Tests zu reduzieren.
Ergebnis
Im Ergebnis wurde eine Vielzahl an Algorithmen und Heuristiken zur Bewertung und Interpretation der gesammelten Daten entwickelt. Die angereicherten Daten wurden daraufhin kategorisiert und durchsuchbar gemacht, und ermöglichten so eine effizientere Auswertung und eine wichtige Entscheidungshilfe für die Entwicklung.
Kundennutzen
Durch die erfolgreiche Umsetzung des Projekts konnten die Testzyklen von Steuergeräten erhöht und somit die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und Hardware für hochautomatisiertes Fahren beschleunigt werden.
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