VIVID - Virtual Validation Methodology for Intelligent Driving Systems

Projektbeschreibung

Autonomes Fahren ist ohne Fahrzeuge und Komponenten, die höchste Sicherheit bieten, nicht vorstellbar. Fahrzeuge müssen mit anderen Verkehrsteilnehmenden effizient und effektiv kommunizieren können sowie Kunden- und Nutzerbedürfnisse erfüllen. Sicherheit und Validierung stehen deshalb im Vordergrund des Forschungsprojekts.

Im Projekt zur virtuellen Validierung beschäftigen sich die Forschenden mit der Frage, wie die Sicherheit automatisierter und vernetzter Fahrfunktionen bewertet und gewährleistet werden kann. Dazu werden virtuelle Testumgebungen für die Sensorsysteme entwickelt, die für das autonome Fahren von zentraler Bedeutung sind. Sie dienen der Simulation der Funktion der Sensorik. Im Vorhaben wird untersucht, wie realitätsnah solche Tests in virtueller Umgebung sein können und in welchem Maß sie die tatsächliche Komplexität von Testfahrten abbilden können. Ziel ist es, realistische Modelle für Szenarien, Sensoren und Umgebungen zu entwickeln, die eine Standardisierung und internationale Verbreitung der virtuellen Testmethode ermöglichen. In Zusammenarbeit mit den japanischen Partnern werden komplementäre wissenschaftliche Ansätze und zentrale Fragen der Modellierung, Simulation und Validierung bearbeitet.

Durch die Nutzung virtueller Methoden wird ein Vielfaches an Testkapazität im Vergleich zu realen Testfahrten zur Optimierung von automatisierten und vernetzten Fahrfunktionen ermöglicht. Somit wird die Bewertbarkeit der Zuverlässigkeit und funktionalen Sicherheit des vernetzten und automatisierten Fahrens ermöglicht und gesteigert.

Folgende konkrete Ziele werden im Projekt verfolgt:

1. Entwicklung von SW-Sensorverhaltensmodellen für Kamera, Radar und LIDAR
2. Erstellung einer Referenzarchitektur für V&V für die Wirkkette Sensor – Fusion – automatisierte Fahrfunktion mit Schwerpunkt auf der physischen Sensorphänomene, um maximale Synergien mit früheren und laufenden damit verbundenen F&E-Aktivitäten zu erzielen
3. Einsatz standardisierter Schnittstellen und modularer Ansätze, um die nationale und internationale Zusammenarbeit und Standardisierung zu erleichtern
4. Generierung von Testfällen für verschiedene Szenarien und dafür notwendige Schnittstellen (Aufteilung komplexer Szenarien in Funktionsbereiche, besonderer Fokus auf Worst-Cases und Edge-Cases)
5. Implementierungen virtueller oder realer Module einer Referenzarchitektur