Präzise Streckenmodelle durch automatisierte Prozesse bei Porsche Engineering

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Porsche Engineering arbeitet intensiv an der Absicherung von Funktionen für das hochautomatisierte Fahren durch umfangreiche Simulationen. Das Forschungsprojekt AVEAS erkennt dabei automatisiert kritische Verkehrssituationen und speichert sie mithilfe von KI aus Sensordaten in einer Datenbank. Durch die Variation von Streckenmodellen und Verkehrssituationen werden zahlreiche Testfälle für die virtuelle Absicherung generiert. Das Hauptziel ist die Entwicklung eines umfassenden Verfahrens zur Absicherung von Fahrerassistenzsystemen und Funktionen für das hochautomatisierte Fahren.

Wiederholte Einschervorgänge mit unterschiedlichen Parametern in virtuellen Testszenarien

Durch den Einsatz von virtuellen Tests können realitätsnahe und anspruchsvolle Verkehrssituationen systematisch verändert werden, um die Absicherung von Fahrzeugfunktionen zu verbessern. Dabei können verschiedene Parameter gezielt variiert werden, um Szenarien zu erzeugen, die in der Realität aus Sicherheitsgründen nicht umsetzbar sind. Ein Beispiel hierfür ist die wiederholte Simulation von Einschervorgängen mit unterschiedlichen Parametern, um das Verhalten des Fahrzeugs in verschiedenen Situationen zu analysieren und zu optimieren.

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, der Messdaten aus den JUPITER-Versuchsfahrzeugen verwendet. Die Fahrzeuge nutzen Lidar-Sensoren, um die Umgebung zu erfassen, und übertragen die Daten in die Cloud. Mit Hilfe spezieller Algorithmen können präzise Streckenmodelle generiert werden, die sämtliche relevante Informationen über die Straße und die Objekte enthalten.

Die PEVATeC Simulationsumgebung ermöglicht virtuelle Testfahrten, bei denen die reale Fahrt des JUPITER-Testfahrzeugs detailgetreu nachgebildet und gezielt verändert werden kann. Der digitale Zwilling des Fahrzeugs ermöglicht es, alle Funktionen präzise zu testen. Durch die Simulation und Optimierung von Grenzszenarien werden die gewünschten Fahrfunktionen abgesichert und optimiert.

Das AVEAS-Projekt, das bis Ende 2024 läuft, hat das Ziel, eine skalierbare Pipeline zur Auswertung von Fahrszenarien zu entwickeln. Durch den Einsatz virtueller Absicherung und die Generierung einer großen Anzahl von kritischen Szenarien wird die Entwicklungsarbeit für Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrfunktionen in Zukunft erheblich beschleunigt. Die langfristige Vision besteht darin, während der Messfahrt Szenarien zu generieren und sie sofort 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 hochautomatisierten Prozess entwickelt, um präzise Streckenmodelle zu generieren. Durch die Verwendung von Messdaten aus den JUPITER-Versuchsfahrzeugen werden alle relevanten Informationen über die Straße und die Objekte entlang der Strecke erfasst. Eine hohe Präzision ist erforderlich, um genaue Simulationsergebnisse zu erzielen und mögliche Fehler zu vermeiden.

Das AVEAS-Projekt bietet zahlreiche Vorteile 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 gemacht werden. Virtuelle Tests ermöglichen die Erzeugung einer großen Anzahl von Testfällen, die in der Realität nicht nachgestellt werden können. Durch die enge Zusammenarbeit mit anderen Partnern und die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen wird eine umfassende und präzise Absicherung der Fahrfunktionen ermöglicht.

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