Forschung & Entwicklung

AVL und TNO wollen Validierung autonomer Fahrzeuge vereinfachen

Szenarienbasierte Verifizierungs- und Validierungsansätze sollen Prüfaufwände optimieren und dafür sorgen, dass die Fahrzeuge im Straßenverkehr sicherer werden.

Daan de Cloe von TNO und AVL-CEO Helmut List bei der Vertragsunterzeichnung.

AVL hat sich mit der niederländischen Organisation für angewandte naturwissenschaftliche Forschung TNO zusammengetan, um die Entwicklung und Validierung selbstfahrender Fahrzeuge voranzutreiben. „AVL entwickelt eine auf Fahrszenarien basierende, offene Toolchain für Validierungs- und Verifizierungsaufgaben und integriert dabei die StreetWise-Lösung von TNO“, erklärt AVL-Chef Helmut List.

Milliarden an Kilometern?

Die Verifizierung und Validierung komplexer automatisierter Fahrfunktionen ist eine schwierige Aufgabe. Insbesondere die Nachweisführung, dass die Funktionen in allen erdenklichen Situationen und unter allen Bedingungen ordnungsgemäß arbeiten, stellt die Fahrzeugentwickler vor neue Herausforderungen.

Traditionell gewährleisten Fahrzeughersteller, dass ihre neuen Fahrzeuge intensiver Prüfung unterzogen wurden und die nötige Anzahl an Testkilometern absolviert haben. Bevor ein Auto von den Behörden zugelassen wird, hat es daher bereits hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Würde dieser Ansatz auch auf Fahrzeuge mit höheren Automatisierungsgraden angewendet werden, müssten Milliarden von Kilometern gefahren werden.

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Szenarien

So genannte „szenarienbasierte” Verifizierungs- und Validierungsansätze helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie Prüfaufwände optimieren und gleichzeitig dafür sorgen, dass die Fahrzeuge im Straßenverkehr sicherer werden.

AVL enzwickelt eine szenarienbasierte, offene Verifizierungs- und Validierungstoolkette, die eine effiziente Testplanung und Testdurchführung in unterschiedlichen Testumgebungen ermöglicht. Die niederländische (TNO) hat eine Methodik entwickelt, um Fahrszenarien einschließlich Statistiken aus real erfassten Fahrdaten zu extrahieren. Durch Integration von Szenarien aus der StreetWise-Datenbank von TNO wird AVL mithilfe des AVL Test Case Generators, einer wesentlichen Komponente der Verifizierungs- und Validierungstoolkette, Testfälle und Testpläne erstellen.

Erweiterung der Datenbank

Im Rahmen der Kooperation will TNO dafür sorgen, dass der Szenarienumfang in der StreetWise-Datenbank rasch erweitert wird. Zu diesem Zweck wird TNO weltweit Partnerschaften mit Kunden (inklusive AVL) eingehen, die reale Fahrdaten beisteuern. Als neutrale und unabhängige Forschungsorganisation wird TNO die Governance der Datenbank beibehalten und den StreetWise-Dateninhalt für alle warten.

Die TNO wird ihre Validierungs- und Verifizierungstoolkette an ihre Kunden weltweit vermarkten, inklusive Zugang zur StreetWise-Szenariendatenbank für szenarienbasiertes Testen. Für effiziente Testplanung und -durchführung haben die Partner gemeinsam eine Schnittstelle entwickelt, die einen direkten und raschen Zugriff auf Szenarien sowie den Datenaustausch ermöglicht.