Funktionsentwicklung für Fahrerassistenzsysteme

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1 Funktionsentwicklung für Fahrerassistenzsysteme Modellbasierte Entwicklung und innovative Simulationswerkzeuge zur Sicherung des Wettbewerbsvorsprungs T. Klein, Dr. S. Ortmann, J. Müller, Dr. M. Radimirsch, A. Hauptvogel Carmeq GmbH, Berlin Kurzfassung Fahrerassistenzsysteme sind durch hohe Komplexität der Funktionssoftware, Sensorik und Aktorik sowie durch Interaktion zwischen Fahrer, Fahrzeug und Umwelt gekennzeichnet. Diese Komplexität resultiert in hohen Entwicklungskosten, insbesondere durch den Aufbau zahlreicher Versuchsträger und die notwendigen Erprobungen im Fahrzeug. Eine große Herausforderung ist die Beherrschung dieser Komplexität im Entwicklungsprozess. Carmeq begegnet diesen Herausforderungen durch die Anwendung des funktionsorientierten Entwicklungsprozesses, der im Volkswagen Konzern zunehmend Beachtung findet. Dieser Beitrag stellt anhand praktischer Entwicklungen für Fahrerassistenzfunktionen den modellbasierten Entwicklungsansatz von den Fahrzeuganforderungen bis zur Implementierung der Seriensoftware dar und fokussiert auf die Integration der Methodik in den funktionsorientierten Entwicklungsprozess sowie die zusätzlichen Möglichkeiten, die sich durch den Einsatz von Modellen im Rahmen der Qualitätssicherung der Funktionsentwicklung eröffnen. Gerade für komplexe, mit ihrer Umwelt interagierende Fahrerassistenzfunktionen reicht die modellbasierte Toolkette zur Entwicklung der Funktionssoftware jedoch in der Praxis alleine nicht aus. Es wird anhand praktischer Beispiele gezeigt, wie die Werkzeuge CarScope und Vehicle in the Loop den modellbasierten Entwicklungspfad im funktionsorientierten Entwicklungsprozess effektiv ergänzen und den Wettbewerbsvorsprung bei der Funktionsentwicklung für Fahrerassistenzsysteme nachhaltig sichern. Abstract (engl.) Advanced driver assistance systems are becoming more and more complex due to increasing numbers of sensors and actuators with heavy interaction between driver, vehicle and environment. This complexity results in high development costs, especially because of the need to set up numerous prototypes and in-vehicle tests by human drivers. The biggest challenge in this context is to control the complexity in the development process. Carmeq is fac-

2 ing these challenges by means of the function-oriented development process which currently gains importance within the Volkswagen group. Based on practical developments of advanced driver assistance systems, this article shows the approach of model-based development, ranging from the vehicle requirements to the embedded software implementation of the function. It also focuses on the integration of the model based methodology into the function-oriented development process and evaluates further possible improvements resulting from the use of models within the quality assurance of function-oriented development. However, the existing development tool-chain is not sufficient for complex driver assistance systems which heavily interact with the environment. Based on real-world examples, this article proves that tools like CarScope and Vehicle in the Loop add to the efficiency of the model-based development process and help to gain and sustainably maintain a competitive edge in the development of advanced driver assistance systems. 1. Funktionsorientierter Entwicklungsprozess für Fahrerassistenzsysteme Funktionsorientierung in der Produktentwicklung ist derzeit ein aktuelles Thema aller Schlüsselindustrien, vor allem aber im Bereich der Entwicklung automobiler Fahrzeugfunktionen. Erfahrungen vieler Unternehmen insbesondere der Fahrzeughersteller (OEMs) zeigen, dass ein bauteilorientiertes Vorgehen in der Entwicklung von Produkten in vielen Fällen weder funktional zielführend noch kostengünstig ist. Letzten Endes interessiert sich der Kunde nicht für Bauteile, sondern für die im erworbenen Produkt wahrnehmbaren Funktionen, [1]. Ein weiterer Aspekt, der die Funktionsorientierung zurzeit treibt, ist der starke Anstieg des Umfangs mechatronischer Komponenten, die rein mechanische Bauteile ablösen. Durch das Zusammenspiel zwischen Steuergeräten, Software und deren Vernetzung wird erst die gewünschte Funktionalität umgesetzt. Dabei die Kundenfunktionen als führendes Entwicklungsziel auf allen Entwicklungsebenen im Blick zu behalten, wird zum kritischen Erfolgsfaktor heutiger Fahrzeugentwicklungen. Es ist zu erwarten, dass diese Tendenz in Zukunft weiter zunehmen wird, da Innovationen zu einem Großteil der softwarebasierten, mechatronischen Welt zuzuschreiben sind, durch die sich Unternehmen technologische und kommerzielle Wettbewerbsvorteile sichern und neue Märkte erschließen können. Die Funktionsorientierung ist dabei ein wichtiger Ansatz, um Komplexität, Verteiltheit und Variantenvielfalt zu beherrschen und erfolgreich am Markt mit zuverlässigen und kostengünstigen Produkten auftreten zu können. Im Volkswagen Konzern hat sich das in Bild 1 gezeigte, funktionsorientierte Vorgehen entlang des V-Modells mit den dort dargestellten Begrifflichkeiten etabliert.

3 Bild 1: V-Modell im funktionsorientierten Entwicklungsprozess Diese Entwicklungsschritte gelten im Besonderen für Fahrerassistenzsysteme, die durch das Zusammenwirken mechatronischer und softwarebasierter Komponenten gekennzeichnet und deren Erfolg insbesondere von der Kundenwahrnehmung bestimmt sind. Nachfolgende Ausführungen des Beitrages orientieren sich daher an diesem Vorgehen und ordnen die Aktivitäten zur modellbasierten Entwicklungsmethodik von Funktionssoftware (Abschnitt 2), zur Validierung von Kundenanforderungen und Testen mit Vehicle in the Loop (Abschnitt 3) und zur Visualisierung komplexer Umfelddaten mit CarScope (Abschnitt 4) in diesen Rahmen ein. 2. Modellbasierter Entwicklungsprozess für Entwicklung von Funktionssoftware: State-of-the-Art und Herausforderungen Carmeq setzt für die Entwicklung von Funktionssoftware in allen Domänen auf das modellbasierte Paradigma. So entstand die Funktionssoftware des im Volkswagen Passat CC erhältlichen Lane Assist vollständig modellbasiert; [2]. Mit dem Einsatz der grafischen Programmiersprache MATLAB/Simulink/Stateflow wurde der nächste Evolutionsschritt bei der Entwicklung von Funktionssoftware praktisch umgesetzt. Der Funktions- und Software- Entwickler beschreibt Algorithmen mit graphischen Notationen, um komplexe Funktionszusammenhänge nachvollziehbar zu beschreiben. Darüber hinaus unterstützen die Simulationen und die Möglichkeit des Rapid Control Prototyping von Funktionsmodellen ein iteratives Vorgehen bei der Entwicklung der Funktionssoftware, welches in den Phasen der Funktions-

4 klärung beginnt und bis zur Integration der Funktionssoftware auf Seriensteuergeräten genutzt werden kann, [1]. Strategien zum Einsatz von Funktionsmodellen im Entwicklungsprozess Der funktionsorientierte Entwicklungsprozess lässt sich in mehreren Phasen durch modellbasierte Entwicklungsschritte gewinnbringend unterstützen, siehe Bild 2. Nachfolgend werden einige wichtige modellbasiert durchgeführte Schritte beschrieben und dem funktionsorientierten Entwicklungsprozess zugeordnet. Fahrzeuganforderungen Lastenhefte Flash- Animation Markenspez. Validierung Eigen- Gesamtfahrzeug Kundennahe schaften Erprobung Modellgestützte Spezifikation Verhaltens- Anforderungen an modell Fahrzeugfunktionen Markenspez. Integration Eigen- Gesamtfahrzeug schaften Validierung Implemen- Technische Architektur tierungs- modell - Integrations- Markenspez. Elektrik-/Elektronik- prüfplatz Eigen- Integration schaften Integrations- und Robustheitstests Seriencodegenerierung und Modultests Modellbasierte Seriencodeentwicklung - Implementierung & Integration (SW/HW) Bild 2: Modellbasierte Entwicklung im V-Modell Modellgestützte Spezifikation Der erste Schritt im modellbasierten Entwicklungsprozess ist die modellgestützte Spezifikation, bei der Modelle zur Veranschaulichung und Präzisierung funktionaler Anforderungen eingesetzt werden. Dabei setzt dieser Schritt in der Funktionsentwicklung bei den Funktionsanforderungen und der Abbildung der Funktion in das Gesamtfahrzeug an. Neben der textuellen Spezifikation wird das Modell als ausführbare Spezifikation für Teilumfänge oder den vollständigen Funktionsumfang eines Steuergeräts verwendet. Bereits zu diesem Zeitpunkt kann vorhandene Sensorik oder Aktorik für Fahrassistenzsysteme in die Simulation integriert werden. So lässt sich in einer frühen Phase der Entwicklung ein Systemverhalten simulieren, ohne ein Steuergerätemuster zur Verfügung zu haben.

5 Validierung und Vorbereitung für die Serie Der nächste Schritt der Weiterentwicklung eines Modells, als Vorstufe zum Einsatz für die Codegenerierung der Funktionssoftware für das Seriensteuergerät, ist der Einsatz auf einem existierenden Steuergerät in ein Implementierungsmodell. Hierbei stellt der Lieferant eine Version des Seriensteuergeräts zur Verfügung, dessen Funktionssoftware vom OEM verändert werden kann. Man spricht vom Freischnitt, was sich von der Vorstellung herleitet, dass die Funktionssoftware aus dem Systemverbund des Steuergeräts geschnitten wird, sodass die Verbindungen zwischen Software und Hardware freiliegen. Dieser Schritt ermöglicht es, die modellbasiert entwickelte Funktionssoftware in realer Fahrzeugumgebung mit seriennaher Hardware zu testen und zu validieren. Dabei lassen sich auch neue oder veränderte Funktionen schnell ins Fahrzeug einbringen, um das veränderte Verhalten unmittelbar zu erleben. Modellbasierte Seriencodeentwicklung Aus dem validierten Implementierungsmodell wird im diesem Schritt Seriencode erzeugt. Der Seriencode kann durch einen OEM seinem Zulieferer zur Integration bereitgestellt werden. Der OEM erreicht durch die Vorgabe einer funktionalen Implementierung, dass unterschiedliche Steuergeräte, unabhängig vom gewählten Lieferanten, das exakt gleiche Verhalten zeigen. Zusätzlich wird das Know-how- bzgl. der in Software realisierten exakten Funktionalität geschützt, wenn der OEM seinem Zulieferer nur den Object-Code ausliefert. Dieser Schutz ist gerade für wettbewerbsdifferenzierende Fahrerassistenzfunktionen entscheidend. Integrations- und Robustheitstests Verhaltensmodelle, die der OEM zur Spezifikation erstellt, werden auch zur Unterstützung des Integrationstests eingesetzt: Seriensteuergerät und Modell werden dabei identische Teststimuli gesendet, die bereits zur Verifikation des Verhaltensmodells genutzt wurden. Modelle, die je nach Detaillierungsgrad das Verhalten eines Bauteils oder auch die konkrete Implementierung einer Softwarefunktion abbilden, können für Analysen bezüglich ausgewählter Robustheitsaspekte (Störungen, wie zum Beispiel widersprüchliche Signale oder Codierungen etc.) genutzt werden. Erkenntnisse der Analysen können dadurch bereits in einem frühen Entwicklungsstadium zur Verbesserung von Anforderungen und Design bzw. der Spezifikationen beitragen und damit die Voraussetzungen für die Entwicklung robuster Systemkomponenten verbessern. Gerade bei Fahrerassistenzfunktionen sind die realen Umgebungen sehr komplex, so dass Robustheitsanalysen die Wahrscheinlichkeit für Fehlverhalten im Feld minimieren können.

6 Verbesserungspotenziale im modellbasierten Entwicklungsprozess Bei der Evolution der Programmiersprache von maschinen- hin zu menschennahen Ausdrucksmitteln ist der Evolutionsschritt Modellbasierte Entwicklung noch nicht vollständig erreicht. Die heute verfügbaren Entwicklungswerkzeuge sind mit integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) für objektorientierte Programmierung noch nicht vergleichbar. Dies liegt unter anderem daran, dass eine durchgängige Werkzeugkette nur durch den Einsatz mehrerer Werkzeuge unterschiedlicher Hersteller und weiterer Werkzeuge aus Fremd- oder Eigenentwicklung zum Überbrücken der Werkzeuggrenzen erreicht werden kann. Somit ist beispielsweise die durchgängige bidirektionale Nachverfolgbarkeit (Traceability) noch nicht vollständig gegeben. Erfahrungen aus Projekten zeigen, wie vorteilhaft es ist, bereits in frühen Phasen der modellbasierten Entwicklung Kompetenz zu den nicht-funktionalen Randbedingungen der Steuergeräte-Softwareentwicklung einzubinden. Als wesentlich bei der Erstellung von Verhaltensmodellen, die auch Software-Anforderungen der späteren Entwicklungsphasen genügen, ist dabei eine sorgfältig definierte Modellarchitektur. Dabei wird der Aufwand beim Übergang zum Implementierungsmodell minimiert, so dass die im Zuge der Weiterentwicklung notwendigen Anpassungen und Erweiterungen auf wenige, lokal begrenzte Modellteile beschränkt werden können. Nur so ist die Voraussetzung dafür gegeben, mit der Durchgängigkeit in der Modellierungsnotation auch eine Durchgängigkeit in der Modellentwicklung und damit eine Ausnutzung der Vorteile des modellbasierten Entwicklungsansatzes sicherzustellen. 3. Validierung der Fahrzeuganforderungen für komplexe Fahrerassistenzfunktionen: Vehicle in the Loop Fahrerassistenzsysteme unterstützen den Fahrer in sicherheitskritischen oder komplexen Verkehrssituationen. Sie informieren warnend oder optimieren das Verhalten des Fahrers in den jeweiligen Fahrsituationen und sind daher schwerer zu entwickeln und zu testen beispielsweise bei der Feinabstimmung der Funktion. Besonders die in Bild 1 als zweite Phase genannte Erhebung und Absicherung der Anforderungen an Fahrzeugfunktionen aus Kundensicht ist bei neuen Fahrerassistenzfunktionen schwer durchzuführen, da diese Fahrzeugfunktionen noch nicht erlebbar sind und somit keine Probandenstudien durchgeführt werden können. Spezielle Verkehrssituationen sind wenn überhaupt nur mit hohem Ressourcenaufwand darstellbar. Auf der einen Seite sind Versuche mit Attrappen (Schaumstoffwürfel, Hasenfahrzeuge) kompliziert, teuer und langwierig sowie kaum reproduzierbar und für Probandenstudien nicht real genug. Auf der anderen Seite sind Simulatorstudien schwer auf die Realität übertragbar und können kinästhetische Warnkanäle nicht abbilden.

7 Zu Beginn der Entwicklung steht oft noch kein erlebbares System zur Verfügung, so dass die erfassten Kundenanforderungen nicht abgesichert werden können. Es treten auch hier die oben genannten Probleme mit realen Versuchen und Simulationen auf. Für die Absicherung der erfassten Kundenanforderungen werden häufig Simulatoren ( Sitzkisten ) verwendet, da eine reale Umgebung entweder noch nicht verfügbar oder wie bei Sicherheitsfunktionen nicht umsetzbar ist. Nachteil dieser Lösung ist, dass die Probanden kein reales Fahrzeug erleben und somit auch keine reale Fahraufgabe zu bewältigen haben. Dadurch sind Reaktionen auf Ereignisse oft anders, als in der Realität beobachtet wurde. Insbesondere Schreckreaktionen, wie sie vor Abbiegeunfällen oder Kollisionen mit Fußgängern auftreten, entsprechen in einfach nachgestellten Versuchen oder Simulationen bei den meisten Probanden nicht der Realität. So wichen bei einer Studie die Probanden einem plötzlich auftauchenden Objekt einfach aus, während aus den realen Unfalldaten hervorging, dass die meisten Fahrer einfach nur bremsten und nicht auswichen, so dass die Kollision stattfand. Hätte die Absicherung der Kundenanforderungen in diesem Fall nur auf der Simulation basiert, wäre am Ende der Entwicklung ein Assistenzsystem entstanden, das den Kunden nicht genützt hätte. Technische Lösung Um Kundenanforderungen realitätsnah zu validieren, hat Audi ein System entwickelt, das Probanden während des Führens eines Fahrzeuges virtuellen Eindrücken aussetzt. Dadurch erleben die Probanden das reale Verhalten des Fahrzeugs und dessen Reaktion auf ihre Aktion; [3], [4]. Carmeq hat dieses System maßgeblich weiterentwickelt und dessen Einsatzmöglichkeiten kontinuierlich erweitert. Der Fahrer eines realen Fahrzeugs wird mit einem Head Mounted Displays (HMD) in eine erweiterte Realität, die Augmented Reality (AR), versetzt. Bei AR werden auf die reale Straße bzw. Dynamikfläche virtuelle Fahrzeuge und ggf. weitere Objekte (z.b. Fußgänger, Verkehrsschilder oder ganze Stadtszenarien) für den Träger des HMD in das Umfeld des realen Egofahrzeugs eingeblendet. Fremdverkehr und Fahrzeugsensorik sind Teile einer Computersimulation, die direkt (z.b via CAN) an die zu untersuchende Fahrerassistenzfunktion gekoppelt werden. Der Fremdverkehr wird autark simuliert. Sein Verhalten kann zusätzlich durch verschiedene Aktionen und vorgegebene Auslösebedingungen automatisch oder manuell beeinflusst werden. Das Vehicle in the Loop-System ist kompakt aufgebaut und kann so in beliebigen Fahrzeugen an Stelle des Beifahrersitzes eingerüstet werden (Bild 3).

8 Bild 3: Fahrzeug mit Vehicle in the Loop in Aktion Vorteile und Anwendungen Ein realistisches Fahrgefühl und passende Fahrszenarien sind in der Entwicklung von Fahrerassistenzfunktionen Voraussetzungen für gute Ergebnisse. Durch den Einsatz des Vehicle in the Loop-Systems werden Entwicklungszeiten signifikant verkürzt. Szenarien sind mit wenig Aufwand reproduzierbar und adaptierbar. Die Tests der Sensorik erfolgen entkoppelt und unabhängig von der Funktionsentwicklung, d.h., Funktions- und Sensorentwicklung werden parallel durchgeführt. Einsatzgebiete sind sowohl die Fahrassistenz als auch die Entwicklung von Mensch-Maschine-Schnittstellen. Das Fahrerlebnis mit Vehicle in the Loop ist realistischer und glaubwürdiger als das Erlebnis in einem Fahrsimulator und erzielt daher im Probandenversuch authentischere Ergebnisse. Das Reproduzieren kontrollierter Situationen erzeugt belastbare Aussagen zum Fahrerverhalten, zu Reaktionszeiten sowie zur Effektivität von Warn- und Aktionskonzepten. Vehicle in the Loop ist als Versuchsinstrument einzigartig, wenn es darum geht, realistisches Fahrverhalten von Probanden in sicherheitskritischen oder schwer nachzustellenden Fahrsituationen zu untersuchen. Sowohl Fahrsimulatoren als auch Versuche mit Realfahrzeugen stoßen in diesen Fällen an ihre Grenzen. Bild 4: Szene im Vehicle in the Loop für die Automatische Notbremsung

9 Vehicle in the Loop wurde bereits erfolgreich in Studien für Funktionen zur automatischen Notbremsung (Bild 4) und zum Fußgängerschutz eingesetzt, [5], [6]. Weiterhin sind Untersuchungen für die Validierung innovativer Lichtfunktionen und Fahreraufmerksamkeit geplant. 4. Beurteilung der Qualität komplexer Fahrerassistenzfunktionen: 3D-Visualisierung mit CarScope Für die Entwicklung von Fahrerassistenzfunktionen benötigen Ingenieure Werkzeuge, mit denen zu jedem Zeitpunkt alle Aspekte einer Funktion in der erforderlichen Granularität nachvollziehbar ist. Für einige dieser Aufgaben gibt es bereits maßgeschneiderte Software- Werkzeuge, für die direkte Visualisierung der Fahrzeugsicht existiert eine Lücke. CarScope ist ein Software-Entwicklungswerkzeug, das diese Lücke schließt, indem es zur visuellen Analyse komplexer Daten eingesetzt wird. Sein Zweck ist die Visualisierung komplexer systeminterner Vorgänge, die mit menschlicher Wahrnehmung nicht zu erfassen sind. Das dahinterliegende Prinzip ist die integrierte Darstellung von Umfelddaten aus verschiedenen Quellen in einem gemeinsamen dreidimensionalen Koordinatensystem. Der Nutzen entsteht dadurch, dass diese Darstellung der gut entwickelten visuell-räumlichen Wahrnehmungsfähigkeit des Menschen entspricht und somit intuitiv und schnell nachvollzogen wird. Dies führt zu qualitativ besseren Analysen, die in kürzerer Zeit erzielt werden. Nutzung von CarScope im funktionsorientierten Entwicklungsprozess Im funktionsorientierten Entwicklungsprozess wird CarScope überall dort eingesetzt, wo Messdaten eines Sensorsystems zu bewerten sind. Zur Einordnung in das V-Modell nach Bild 1 ist zunächst festzustellen, dass CarScope auf dem linken Ast des nicht direkt eingeordnet werden kann, der Nutzen liegt hier in der dem V-Modell vorgelagerten Vorentwicklung, wo CarScope die Definition der Anforderungen an Fahrerassistenzfunktion und die Definition der technischen Architektur unterstützt. Seine Stärke hat CarScope in der Systemintegration im rechten Teil des V-Modells. Dies beginnt beim Modultest, setzt sich fort über den Elektrik/Elektronik Integrationstest und reicht bis zum Integrationstest Gesamtfahrzeug. Sobald Sensoren in einem Fahrzeugmodell oder einem echten Fahrzeug verbaut sind, stellt CarScope Messwerte dar mit dem Ziel zu verstehen, was der Sensor sieht und wie das Fahrzeug diese Information deutet, um letztlich das Funktionsverhalten zu interpretieren. Eigenschaften von CarScope CarScope zeichnet sich durch die nachfolgend beschriebenen Eigenschaften aus, [7]:

10 - Universelle Einsetzbarkeit: Die Anpassung an spezifische Szenarien erfolgt durch Konfiguration von universellen Grundelementen. CarScope kann in alle gängigen Entwicklungssysteme, wie C++, MATLAB/Simulink, Vektor-CANalyzer, dspace Autobox oder das Automotive Data and Time Triggered Framework, [8], integriert werden. - Mehrquellenfähigkeit: Die Informationen vieler verschiedener Quellen, die auch im Netzwerk verteilt sein können, werden durch die verwendete Client-Server Architektur gleichzeitig in einer zentralen grafischen Darstellung integriert und angezeigt. - Echtzeitfähigkeit: CarScope nutzt die Fähigkeiten moderner Grafikkarten, so dass auch komplexe dreidimensionale Szenarien flüssig wiedergegeben werden. - Szenentreue Abbildung: Die Sensordaten können je nach Anforderungen z.b. in Weltkoordinaten oder im Fahrzeugkoordinatensystem dargestellt werden. Der virtuelle Kamerapunkt und der Blickwinkel lassen sich mit der Maus frei bewegen oder über die Programmierschnittstelle festlegen. Praktische Anwendungsszenarien CarScope hat sich in der Praxis bei der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen bewährt, wie die nachfolgend beschriebenen Anwendungsszenarien zeigen. In Bild 5 a) ist ein Fahrzeug in der 2D-Darstellung zusehen. Das in CarScope integrierte Vermessungswerkzeug wird zur Messung von Längen verwendet. Die Szene in Bild 5 b) ist aus Sicht des Fahrers mit einer eingeblendeten halbdurchsichtigen Kameraleinwand gezeigt. Man erkennt in der hellen Markierung die Daten eines Laserscanners, der in Vorausrichtung befahrbaren Raum zeigt. Die gleichzeitige Einblendung von Kamera- und Laserdaten zeigt, dass vom Fahrzeug auf der rechten Seite nur die Reifen erkannt werden, das Blech liefert keine Reflexionen. a) b) Bild 5: a) Beispiel für 2D-Vermessung; b) Kamerabild und Laserdaten in einer Szene Bild 6 a) zeigt eine Szene, in der die Fahrzeugumgebung von einem fest installierten System in 3D vermessen (weiß eingezeichnet) und die Position des Fahrzeugs durch ein unabhängi-

11 ges zweites System bestimmt wird (siehe eingeblendetes Fahrzeug). Die von den beiden unabhängigen Systemen vermessenen Fahrzeugpositionen stimmen überein. In Bild 6 b) ist eine Parksituation dargestellt. Die vom Parksystem gefundene Parklücke ist durch kleine Kreuze angedeutet. Das Fahrzeug ist mittels des zweiten unabhängigen Positionsbestimmungssystems in die vorher vermessene 3D-Szene positioniert. Die Darstellung vereint die Sicht des Fahrzeugs mit der Realität und lässt sofort erkennen, ob die Parklücke richtig vermessen wurde. a) b) Bild 6: a) Szenario mit 3D-Referenzdaten und einem darin positionierten Fahrzeug; b) Parkszene mit erkannter Parklücke Die Anwendungsszenarien zeigen, dass die integrierte Visualisierung von Daten verschiedener Quellen mit CarScope die Auswertung der Fahrzeugsicht und der Realität auf für den Menschen leicht erfassbare Weise unterstützt. CarScope trägt somit zur Effizienzsteigerung bei der Analyse von Fahrerassistenzfunktionen bei. 5. Zusammenfassung und Ausblick Der funktionsorientierte Entwicklungsprozess etabliert sich auf Seiten führender OEMs zunehmend und wird durch das heute als State-of-the-Art zu bezeichnende modellbasierte Entwicklungsparadigma für die Funktionssoftware bereits sehr effektiv methodisch unterstützt. In heutigen Fahrerassistenzsystemen ist die Funktionssoftware zwar ein zentraler, funktionsprägender Bestandteil, jedoch darüber hinaus von Interaktion mit verteilter Sensorik und Aktorik gekennzeichnet. Werkzeuge wie Vehicle in the Loop und CarScope erhöhen dabei die Effektivität und Effizienz bei der Funktionsklärung und -analyse sowie der Bewertung komplexer Fahrszenarien. Als konsequenter nächster Schritt für die methodische und werkzeugtechnische Unterstützung des funktionsorientierten Entwicklungsprozesses wird bei Carmeq die Idee des Functional Digital Mock-Up (FDMU) verfolgt. Vision des FDMU ist die ganzheitliche Betrachtung der Gesamtfunktion, die sich für den Kunden erst durch das abgestimmte Zusammenwirken

12 von Mechanik, Elektrik, Elektronik und Software darstellt. Erste Ansätze dazu werden derzeit mit dem Schwerpunkt der Verknüpfung der verschiedenen Tools aus den Entwicklungsdomänen erarbeitet, [9], und in ersten Vorentwicklungsprojekten praktisch erprobt. Mittelfristiges Ziel ist die kontinuierliche Erweiterung der Virtualisierung bei der Entwicklung von Fahrerassistenzfunktionen. In Zukunft möchte Carmeq durch konsequente Virtualisierung der Funktionsentwicklung (Modellbasierte Entwicklung und FDMU) sowie den Einsatz und die konsequente Weiterentwicklung effektiver Entwicklungswerkzeuge (CarScope und ViL) den Wettbewerbsvorsprung weiter ausbauen und die nächsten Schritte in der Automobilindustrie auf dem Weg zum autonomen Fahren und zu integrierten Sicherheitsfunktionen aktiv mit gestalten. 6. Literaturangaben [1] Carsten M. Stammen: Pressebericht zur 13. Euroforum-Jahrestagung: Elektronik- Systeme im Automobil, [2] Müller, J.: Modellbasierte Entwicklung eines Fahrassistenzsystem: Ein Praxisbericht, Modellierung 2008 [3] Schäfer, C., Voigt, L., Bruder, T., Stork, A., Schneider, P., Clauß, C., Schneider, A., Farkas, T., Hinnerichs, A.: Framework for the Development of Mechatronic Systems, in Proceedings of SIMVEC - Numerical analysis and simulation in vehicle engineering 2008, VDI-Berichte 2031, VDI-Verlag Düsseldorf, 2008, pp [4] Bock, T., Maurer, M., van Meel, F., Müller, T.: Vehicle in the Loop Ein innovativer Ansatz zur Kopplung virtueller mit realer Erprobung, Vieweg Verlag, ATZ, 01/2008 [5] Roth F., Dr. Zander A.; Stoll J.; Maier K.; Schramm, S, Dr. Dubitzky R.: Integraler Fußgängerschutz - Funktionsentwicklung, Praxiskonferenz Fußgängerschutz 2009 [6] Bock, Thomas: Vehicle in the Loop - Test- und Simulationsumgebung für Fahrerassistenzsysteme, Verlag : Cuvillier, E, ISBN: [7] Klandt, J., Anders, G.: 3D-Visualisierungswerkzeuge für die Entwicklung und Präsentation von Fahrerassistenzsystemen. Symposium zu Automatisierungs-, Assistenzsysteme und eingebettete Systeme für Transportmittel (AAET), Braunschweig, Februar 2008 [8] Löbel, C.: ADTF: Framework für Fahrerassistenz- und Sicherheitssysteme. FISITA World Automotive Congress, München, September 2008 [9] Rohlfs, M., Schiebe, S., Kayser, T., Müller, J.: Lane Assist Der neue Spurhalteassistent von Volkswagen, 17. Aachener Kolloquium, Oktober 2008

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