Viele Fahrerassistenzsysteme (ADAS) sind schon heute im Alltag fest verankert und etabliert. So sorgen Notbremssysteme, adaptive Tempomaten oder Spurhalte- und Spurwechselassistenten für mehr Sicherheit im Straßenverkehr. Sukzessive kommen immer komplexere Assistenzfunktionen hinzu, die nach und nach ein autonomes Fahren (AD) möglich machen.
Doch wie lassen sich diese höchst komplexen, automatisierten und autonomen Funktionen belastbar testen? Und wie wird man dabei der Vielfalt an Situationen der realen Welt gerecht? Wir haben in unseren Engineering-Projekten nachgefragt.
ADAS/AD Testing
Fahrerassistenzsystemen und autonomen Fahrfunktionen gehört die Zukunft – und mit unseren Lösungen werden sie getestet.
Skalierung benötigt?
Schnelles Feedback durch skalierbare Testausführung
Mit agilen Arbeitsweisen, schnelleren Produktzyklen und steigender Systemkomplexität ergeben sich neue Herausforderungen für das Testen. Ergebnisse müssen schnell in großer Zahl vorliegen. Dies übersteigt jedoch oft die Kapazität konventioneller Infrastrukturen. Unsere Lösungen skalieren deshalb mit dem Testvolumen – von einzelnen Systemen bis hin zu verteilten Testsystemen in Clouds und Clustern.
Nur mit einer umfassenden Übersicht über den aktuellen Produktentwicklungsstand lassen sich fundierte Entscheidungen treffen. Manuelle System- und Abnahmetests im Fahrzeug und an Prüfständen helfen dabei, sind aber zeitaufwendig und nur begrenzt verfügbar. Daher ergänzen wir diese Ansätze durch virtuelles Testen in SiL- und MiL-Umgebungen.
Unsere Tool-Kette ermöglicht sowohl die Nutzung von Einzelplatzsystemen als auch die parallele Ausführung auf verteilten Systemen mit einer beliebigen Anzahl an physischen Maschinen, virtuellen Maschinen oder Containern. Wir setzen dabei auf Technologien wie Docker und Kubernetes, um sowohl interne Cluster als auch Public Clouds zu unterstützen. Dabei skalieren wir dynamisch je nach gewünschtem Testdurchsatz.
Und um bei der Flut an Daten nicht den Überblick zu verlieren, werden alle Ergebnisse in test.guide zentral zusammengeführt und analysiert – damit du die Testressourcen dort einsetzen kannst, wo sie benötigt werden. Dabei lassen wir dich natürlich nicht allein: Unsere Engineering-Teams unterstützen dich bei allen Aufgaben, von der initialen Clustereinrichtung über den Betrieb in der Cloud bis hin zur Datenanalyse.
25.08.2020
ADAS/AD testing in virtual test environments Jan Richter, tracetronic Inc.
Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Autonomous Driving (AD) are often seen as key factors when we talk about traffic safety. But how can you be sure whether exactly these features actually increase security? An important point here is extensive testing during the whole development process.
Szenarien bevorzugt?
Realitätsnahes Testen mit Szenarien
ADAS/AD-Funktionen müssen unter verschiedensten Verkehrs- und Umweltbedingungen zuverlässig arbeiten. Ein Versagen kann zu extrem gefährlichen Situationen führen. Die Absicherung solcher Funktionen erfordert daher durch breit gefächerte und realitätsnahe Simulationen von Umwelt und Verkehr. Wir unterstützen Dich mit unserem szenarienbasierten Workflow von der Bereitstellung der Szenarien bis hin zur Funktionsfreigabe.
Unser Workflow beginnt mit der Auswahl geeigneter Szenarien aus einer Datenbank. Diese dient der zentralen Ablage, der effizienten Suche und dem projektübergreifenden Austausch von Szenariendaten. Dabei unterstützen wir sowohl offene als auch proprietäre Formate. Die ausgewählten Szenarien werden nun in Testfälle integriert und mit unseren Tools ecu.test und test.guide automatisch ausgeführt und analysiert.
Flexibilität wird bei uns großgeschrieben: Erstellte Szenarien lassen sich mit beliebigen Testumgebungen und Analysen kombinieren. Das spart Entwicklungsaufwand und lässt die Tests mit der Fahrfunktion mitwachsen – vom ersten Modell bis zur Integration im Fahrzeug. Da die zu testende Funktion in der Realität jeder denkbaren Situation gewachsen sein muss, sollten auch die Tests eine hohe Variantenvielfalt abdecken. Unsere Lösungen bieten dir dazu umfangreiche Möglichkeiten zur Variation von Szenarien – von klassischer Parametrierung bis hin zu intelligenten Such- und Optimierungsalgorithmen. Mächtige Analysemöglichkeiten helfen dir, die Testabdeckung zu bestimmen und dem Verhalten deiner Funktion in kritischen Situationen auf den Grund zu gehen.
Wir betrachten das szenarienbasierte Testen als wichtige Methode auf dem Weg zum autonomen Fahren. Deshalb treiben wir diese Ansätze aktiv in Forschungs- und Standardisierungsprojekten voran. Unsere Produkte unterstützen Industriestandards wie OpenSCENARIO und OpenDRIVE.
30.09.2020
What to expect when scenario-based testing? Jan Richter, tracetronic Inc.
With the increasing complexity of automated and autonomous driving functions, the variety of the required test scenarios and the need to automate the tests increases. Our colleague Jan Richter has dealt with this topic and writes about the topic "scenario-based testing".
Video gefällig?
Szenarienbasiertes Testen mit CarMaker
Unser Kollege Matthias erklärt dir in dem nebenstehenden Video, wie man mit ecu.test szenarienbasierte Tests automatisieren kann.
Als Beispiel verwendet er IPG CarMaker und ein logisches Szenario, mit dem der Notbremsassistent eines Ego-Fahrzeugs bei einem Spurwechsel auf der Autobahn auf Herz und Nieren geprüft werden soll.
Geschwindigkeit und Distanz sind hierbei die entscheidenden Paramter, die sich mithilfe von ecu.test ganz einfach variieren lassen.
Neugierig, was dabei rauskommt? Klick doch mal rein.