Autonome oder teilautonome Fahrzeuge Simulationsszenarien aus aufgezeichneten Messdaten

Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter

Damit Entwickler autonome Fahrfunktionen und Fahrassistenzfunktionen simulieren können, bietet dSpace die Möglichkeit, Simulationsszenarien aus aufgezeichneten Messdaten zu erzeugen. Die Daten lassen sich sofort verwenden.

Firmen zum Thema

Aus aufgezeichneten Messdaten lassen sich Simulationsszenarien für die Absicherung von autonomen Fahrfunktionen und Fahrassistenzfunktionen erzeugen.
Aus aufgezeichneten Messdaten lassen sich Simulationsszenarien für die Absicherung von autonomen Fahrfunktionen und Fahrassistenzfunktionen erzeugen.
(Bild: dSpace)

Aus aufgezeichneten Messdaten Simulationsszenarien für die Absicherung von autonomen Fahrfunktionen und Fahrassistenzfunktionen erzeugen: Diesen Service bieten dSpace und sein Tochterunternehmen understand.ai an.

Um autonome oder teilautonome Fahrzeuge zuverlässig absichern zu können, werden tausende möglichst realistische Szenarien benötigt, die auch seltene Ereignisse umfassen. Die manuelle Erstellung der sogenannten Rare Events in speziellen Editoren ist enorm aufwendig. „Mit dem Service zur Generierung von Szenarien bringen wir die Komplexität der realen Welt in die Simulation und ermöglichen die Absicherung mit tausenden von relevanten und kritischen Simulationsszenarien“, fasst Produktmanager Thorsten Püschl die Vorteile des neuen Dienstes zusammen.

Rückgriff auf vorhandene Datensätze

Der Scenario-Generation-Service von understand.ai und dSpace greift auf vorhandene Datenschätze zurück, die bei Messfahrten aufgezeichnet wurden. In einem hochautomatisierten Prozess werden mit den KI-basierten Annotierungs-Anwendungen von understand.ai die relevanten Informationen aus den Rohdaten der Fahrzeugsensoren extrahiert. Auf diese Weise entstehen realitätsnahe und konsistente Simulationsszenarien. Optional können Daten aus Objektlisten für die Generierung von Szenarien verwendet werden.

Mit den generierten Szenarien lässt sich eine exakte Reproduktion von realen Fahrsituationen in der Simulation erzeugen. Gewonnen werden die Daten aus Testfahrten und können von den Entwicklern anschließend im Labor nachgestellt werden oder helfen bei einer Simulation von Sensormodellen, wenn diese mit Messdaten abgeglichen werden sollen. Generierte logische Simulationsszenarien ermöglichen es, über das szenario-basierte Testen simulativ viele neue, bisher unbekannte Corner Cases zu erzeugen und so autonome Fahrfunktionen in einer Vielzahl relevanter und kritischer Situationen zu testen.

Generierte Szenarien stehen sofort bereit

Das für die Simulation benötigte Straßenmodell kann durch den Scenario-Generation-Service ebenfalls auf Basis der Sensordaten modelliert werden. Alternativ ist hierfür die Verwendung von HD-Karten möglich. Darüber hinaus lassen sich detaillierte 3D-Modelle der Fahrzeug-Umgebung für die physikalische Sensor-Simulation erzeugen.

Die generierten Szenarien lassen sich sofort in der ASM-Simulationsumgebung von dSpace und der bestehenden Infrastruktur für SIL- und HIL-Anwendungen einsetzen. Zusätzlich werden die Szenarien in OpenSCENARIO und OpenDRIVE bereitgestellt, sodass die Modelle auf weitere Simulatoren übertragen werden können.

(ID:47086476)