AVL Focus - Ausgabe 2024

-

AVL ADAS/AD Entwicklungsprozess – Integration

- High-level Anwendungsfälle

und Fahrzeugziele

- Anforderungsanalyse

- Systemarchitektur und -ebenen

- Komponentenspezifikation

- Funktionale Sicherheit

- Softwaredesign und -architektur

- Softwareentwicklung

- Testen auf der Straße

- Testen auf dem

­Testgelände

- Kalibrierung von

ADAS-Features

- Integration von Hardware

und Software

- ADAS-Systemtests

- ADAS-Simulation

­(Fahrzeugebene)

- Softwaretests

- HiL und SiL

SYSTEMDESIGN

SYSTEM VERIFIZIERUNG

UND VALIDIERUNG

Anforderungsmanagement

Systemdesign und Entwicklung

Softwareentwicklung

Fahrzeugvalidierung

Systemintegration

Softwareintegration

nicht mehr als vier Stunden Schulung, um eine komplette

Kampagne durchzuführen. Die Kunden profitieren von einer

deutlich verkürzten Reaktionszeit, falls Funktionen nicht wie

erwartet funktionieren. Da Daten und Quick-Reports spätes-

tens am nächsten Tag zur Verfügung stehen, kann die Appli-

kation noch während der laufenden Messkampagne schnell

angepasst werden. Dies führt zu einem höheren Reifegrad der

Software in einem frühen Stadium.

Sämtliche Testergebnisse sind leicht überprüfbar und ver-

ständlich aufbereitet. Statistiken und Fehlerarten sind sofort

verfügbar. Durch die automatischen Berichts- und Prüfroutinen

ist der Aufwand für die manuelle Nachbearbeitung der Daten

minimal. Statt Zeit mit der Datenverarbeitung zu verlieren,

kann sich das Team voll auf die Auswertung der Ergebnisse

konzentrieren. Ein weiterer wichtiger Vorteil ist die Konsistenz

der Daten, die dadurch auch für zukünftige Projekte genutzt

werden können. Durch die Standardisierung der Bewertungs-

methoden können neue ADAS/AD-Systeme insgesamt leichter

miteinander verglichen und einem Benchmarking unterzogen

werden.

Auch die Zukunft braucht standardisierte Daten

Intelligente ADAS/AD-Funktionen werden in den kommenden

Jahren immer mehr an Bedeutung gewinnen. Ein wichtiger

Trend der nahen Zukunft ist die Implementierung maschinel-

len Lernens zum Beispiel zur automatischen Erkennung von

Spurabständen, Verkehrszeichen und ähnlichen Aufgaben.

Der Einsatz von KI ermöglicht hier eine Art Doppelprüfung der

relevanten Merkmale, auch wenn zu wenige Informationen für

eine klassische Fehler-Ursachen-Analyse vorliegen. Zusätzlich

wird die Effizienz weiter gesteigert, da die Durchführung mit

lediglich einem Fahrer ohne Beifahrer auskommt.

Durch diese und ähnliche Entwicklungen wird die Vielfalt an

Integrationsaufgaben und der Bedarf an effizienten V&V-­

Lösungen für den ADAS/AD-Bereich weiter zunehmen. Zur

Lösung der aktuellen wie der künftigen Herausforderungen

ist eine Standardisierung essenziell. Hier ist ein kompetenter

Partner wie AVL gefragt, der neben seiner Software-Expertise

und den passenden Tools auch ein tiefes Systemverständnis

im Automobilbereich einbringt.

2024