Bei Porsche Engineering liegt der Fokus auf der Absicherung von Funktionen für das hochautomatisierte Fahren durch Simulationen. Im Rahmen des Forschungsprojekts AVEAS werden kritische Verkehrssituationen automatisch erkannt und mittels KI aus Sensordaten in einer Datenbank gespeichert. Durch die Variation von Streckenmodellen und Verkehrssituationen werden eine größere Anzahl von Testfällen für die virtuelle Absicherung erzeugt. Das Ziel besteht darin, ein umfassendes Verfahren zur Absicherung von Fahrerassistenzsystemen und Funktionen für das hochautomatisierte Fahren zu entwickeln.
Sicherheitsrelevante Testszenarien virtuell erschaffen und modifizieren
Mit virtuellen Tests können realistische und kritische Verkehrssituationen systematisch verändert und so die Absicherung von Fahrzeugfunktionen optimiert werden. Durch die gezielte Variation der Parameter können auch Testszenarien erzeugt werden, die aus Sicherheitsgründen in der Realität nicht umsetzbar sind. Auf diese Weise kann das Verhalten des Fahrzeugs in unterschiedlichen Situationen getestet und verbessert werden, beispielsweise durch die Wiederholung von Einschervorgängen mit verschiedenen Parametern.
Die erfassten Verkehrssituationen werden in standardisierten Dateiformaten gespeichert und dienen als Input für andere Projekte wie die Streckenmodellierung. Porsche Engineering arbeitet an einem hochgradig automatisierten Prozess zur Streckenmodellierung, bei dem Messdaten aus den JUPITER-Versuchsfahrzeugen verwendet werden. Die Fahrzeuge erfassen mit Lidar-Sensoren die Umgebung und übertragen die Daten in die Cloud. Mithilfe spezieller Algorithmen werden aus den Daten präzise Streckenmodelle generiert, die alle relevanten Informationen über die Straße und die Objekte enthalten.
Virtuelle Testfahrten finden in der PEVATeC Simulationsumgebung statt, in der die reale Fahrt des JUPITER-Testfahrzeugs präzise nachgestellt und gezielt verändert werden kann. Der digitale Zwilling des Fahrzeugs ermöglicht es, alle Funktionen in Echtzeit zu testen. Durch die Simulation und Optimierung von Grenzszenarien können die gewünschten Fahrfunktionen sicher abgesichert und optimiert werden.
Das AVEAS-Projekt, das bis Ende 2024 läuft, hat zum Ziel, eine skalierbare Pipeline zur Auswertung von Fahrszenarien zu entwickeln. Durch den Einsatz virtueller Absicherung und die Erzeugung einer großen Anzahl kritischer Szenarien wird die Entwicklungsarbeit für Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrfunktionen künftig deutlich beschleunigt. Die langfristige Vision besteht darin, während der Messfahrt Szenarien zu generieren und sie unmittelbar in der Simulation zur Optimierung der Fahrfunktionen zu nutzen. Nach der Absicherung können entsprechende Updates Over-the-Air ins Fahrzeug übertragen werden.
Die Streckenmodellierung spielt eine zentrale Rolle bei der ADAS/AD-Simulation. Porsche Engineering hat einen hochgradig automatisierten Prozess entwickelt, um präzise Streckenmodelle zu generieren. Dabei werden Messdaten aus den JUPITER-Versuchsfahrzeugen verwendet, um alle relevanten Informationen über die Straße und die Objekte entlang der Strecke zu erfassen. Eine hohe Präzision ist unerlässlich, um mögliche Fehler in der Simulation zu verhindern und eine realitätsnahe Abbildung der Fahrbedingungen zu gewährleisten.
Das AVEAS-Projekt bietet eine Vielzahl von Vorteilen für die Entwicklung von Funktionen für das hochautomatisierte Fahren. Durch die Simulation und Optimierung von kritischen Verkehrssituationen können Fahrerassistenzsysteme und Funktionen für das autonome Fahren sicherer und effektiver werden. Virtuelle Tests erlauben die Erstellung einer großen Anzahl von Testfällen, die in der Realität nicht möglich wären. Durch die enge Zusammenarbeit mit anderen Partnern und die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen wird eine umfassende und präzise Absicherung der Fahrfunktionen ermöglicht.
