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Engineering-Dienstleister

„Bauen ein Netzwerk von renommierten Forschungspartnern“

| Autor/ Redakteur: Hartmut Hammer / Maximiliane Reichhardt

Das Auto wird zunehmend Bestandteil eines übergeordneten Mobilitätsökosystems. Warum die Fahrzeugintegration in das Verkehrsökosystem die Fahrzeugentwicklung als Königsdisziplin verdrängt und wie sich dadurch EDAGs Portfolio verändert, erklärt Jörg Hölig, Leiter Competence Center Integrale Sicherheit der EDAG Engineering GmbH.

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Jörg Hölig ist seit 2016 Leiter des Competence Centers Integrale Sicherheit bei EDAG.
Jörg Hölig ist seit 2016 Leiter des Competence Centers Integrale Sicherheit bei EDAG.
( Bild: EDAG )

Herr Hölig, welche Ziele verfolgt EDAG mit dem Competence Center „Integrale Sicherheit“?

Wir haben vor Jahren unsere Anstrengungen intensiviert, eigene Innovationen schneller und erfolgreicher als bisher in den Markt zu bringen. Als geeignetes Mittel zum professionellen Managen von Ideen sehen wir die Competence Center: Dort erschließen wir Realisierungsmöglichkeiten, transferieren Know-how, wählen geeignete Partner aus und vermarkten die Ergebnisse. Das führt zu Projekten mit wissenschaftlich erstklassigen Partnern aus dem Kreis der Forschungsinstitute und Hochschulen, technologisch führenden Industriepartnern und innovativen Start-ups. Das Competence Center „Integrale Sicherheit“ haben wir 2016 gegründet.

Was verstehen Sie unter „Integrale Sicherheit“?

Sie ist im Kern die Kombination aus passiver und aktiver Sicherheit. Die stark expandierenden Fahrerassistenzsysteme mit ihrer umfangreichen Sensorik, die bis hin zu automatisierten Fahrfunktionen reichen, schaffen zusätzlich die Möglichkeit und Notwendigkeit, integrale – sprich: umfassende – Sicherheitskonzepte weiter zu fassen.

Welche Kompetenzen hat EDAG bereits vorangetrieben?

Unser Fokus sind zunächst die Sensoren als Anfangspunkt der fahrzeuggebundenen Sicherheits- und Assistenzsysteme, die Verarbeitung der dort gewonnenen Daten sowie die Kombination („Fusion“) mehrerer Sensoren. Unter Verwendung von marktüblichen Kamerasensoren untersuchen wir das Potenzial neuronaler Netze (NN) für Erkennung, Tracking und vor allem Klassifizierung von Objekten. Neben der Erstellung diverser Gattungen von NN fokussieren wir die ganzheitliche Bereitstellung von real eingefahrenen sowie toolbasiert angelegten Trainingsdaten zur Optimierung der Netze für ein möglichst breites Spektrum an Fahrsituationen und vergleichen dazu auch unterschiedliche Netzarchitekturen.

Parallel befassen sich unsere Experten intensiv mit der Fusion von Rohdaten mehrerer Sensoren, um eben jene Objekterkennung, -tracking und -klassifizierung durch redundante Systeme maximal sicher zu gestalten. Perspektivisch werden wir die Ansteuerung von Aktoren und die Kommunikation aller beteiligten Steuergeräte angehen. Grundsätzlich müssen alle Systeme die Vorgaben der ISO 26262 zur funktionalen Sicherheit erfüllen. Dazu haben wir ein Kompetenzteam eingerichtet, das zentral die Themen FuSi & CyberSecurity inhaltlich aufbereitet, methodisch den Know-how-Transfer an die Standorte bringt und in Projekten Verantwortung für diese Arbeitspakete übernimmt.

Was ist bei der Fusion von Sensorrohdaten anders als bei vorverarbeiteten Sensordaten?

Zunächst gilt, dass die Fusion von Rohdaten deutlich anspruchsvoller als eine Objektfusion ist, bei der die Rohdaten von den jeweiligen Sensor-/Zentralsteuergeräten verarbeitet worden sind. Allerdings sind bei den Bearbeitungsvorgängen der Objektfusion bereits viele Informationen verloren gegangen. Das heißt: Es fehlen alle Punkte, Kanten etc., die außerhalb der „Region of Interest“ liegen – für den Absicherungsbetrieb ein gravierender Nachteil. Genau im Vorhandensein all dieser Umgebungsinformationen für die „Integration Validation“ liegt die Stärke unseres Ansatzes.

Mit unserer „SRD Fusion Engine“ verarbeiten wir Sensorrohdaten zur Erstellung eines 360-Grad-Umfeldmodells. Das ist genauer als die Objektfusion, erfordert allerdings eine leistungsfähigere Hardware und komplexere Algorithmen. Mit diesem Referenzsystem kann man etwa im Entwicklungsfahrzeug die Robustheit der Eingangssignale und die Sensorqualität besser bewerten und die verschiedenen Entwicklungsstände von Sensorfusionssoftware genau analysieren und vergleichen.

Auf welche Kundengruppe ist dieses Tool zugeschnitten?

Wir sehen hier die großen OEMs und Tier-1-Lieferanten mit ihrer Gesamtverantwortung für Fahrerassistenz- oder automatisierte Fahrfunktionen. Ihnen bieten wir mit unserer SRD Fusion Engine ein Framework zur beschleunigten Erreichung einer robusten Serienreife, des zugehörigen Sensorsets und der beteiligten Software. Die Engine ist somit ein Tool zur Objekterkennung, -tracking, -klassifizierung sowie zur Erstellung eines Umfeldmodells inklusive statischer und dynamischer Objekte. Hieraus ergibt sich ein breites Anwenderspektrum; während für OEMs tendenziell die objektive Güteprüfung fusionierter Daten von Interesse sein dürfte, können Systemlieferanten die Qualität ihrer Sensorsysteme standardisiert testen.

Hat das Kompetenzzentrum „Integrale Sicherheit“ nach drei Jahren Tätigkeit schon erste Ideen in Kundenprojekte oder -produkte überführen können?

Aktuell noch nicht. Wir haben in einer ersten Phase zunächst intern unsere Teams finanziell beim Aufbau neuer Kompetenzen unterstützt – vorrangig in den Feldern Fahrerassistenz und automatisiertes Fahren. Sobald wir diese Hausaufgaben abgearbeitet haben, werden wir gezielt in die Akquise von Kundenprojekten gehen. Unser Ziel ist eine starke Marktposition als Elektronik-Systementwickler und Kooperationspartner mit ganzheitlicher Entwicklungskompetenz entlang der gesamten technischen Wertschöpfungskette. Ein Schlüsselbaustein war die Bündelung der Elektrik-, Elektronik- und Softwarekompetenzen unter der neuen Marke „EDAG BFFT Electronics“.

Mensch-Maschine-Schnittstelle heißt, auch die kognitive Leistungsfähigkeit und die psychologischen Befindlichkeiten von Menschen zu berücksichtigen. Sind Sie hier auch aktiv?

Nicht direkt. Hier bauen wir an einem Netzwerk von renommierten Forschungspartnern. Psychologen verstehen die Wirkprinzipien von Ablenkung, Ermüdung oder Aufmerksamkeit und können uns zum Beispiel helfen, für automatisierte Fahrfunktionen geeignete Bedienkonzepte oder Übergangsszenarien zwischen System- und Fahrerverantwortung zu gestalten. Außerdem sind wir in die Unfallforschung und -auswertung eingestiegen, wo wir im Kundenauftrag Unfälle auch hinsichtlich verhaltenspsychologischer Ursachen analysieren. Ergänzend beteiligen wir uns in Arbeitskreisen mit Blick auf die Unfallforschung oder den Menschen als Fahrer aktiv an der vorwettbewerblichen Erforschung künftiger Fragestellungen.

In welchen Bereichen des automatisierten Fahrens sieht die EDAG am ehesten Marktchancen?

Unsere SRD Fusion Engine ist ein leistungsfähiges Entwicklungstool zur Rohdatenfusion. Als Ziel sehen wir ein automatisiertes und hoch präzises Validierungskonzept für fahrzeuggebundene Umfeldsensoren. Daneben verzeichnen wir bei deutschen OEMs und Systemlieferanten großes Interesse an unserem Projekt zur Kompensation von Störeffekten bei optischen Sensorsystemen. Hier geht es darum, mit innovativen Filterfunktionen bildstörende Einflüsse wie Nebel, Smog etc. zu eliminieren und die Kameradaten auch bei schwierigen Umfeldbedingungen in hoher Qualität den nachgeschalteten Assistenzsystemen zur Verfügung zu stellen.

Können Sie dazu ein Beispiel nennen?

Wir arbeiten etwa an der automatisierten Folgefahrt von Fahrzeugen, hinter einem manuell gesteuerten Führungsfahrzeug. Das erfordert die Kommunikation innerhalb und zwischen hochautomatisiert fahrenden Fahrzeugen auf ASIL Level D. Hier spüren wir die aktuelle Nachfrage, solche Schwarmsysteme im nichtöffentlichen Bereich zur Anwendung zu bringen – etwa in der Landwirtschaft, an Logistik-Hubs oder Fähr- und Bahnterminals. Anwendungsfälle sind koordinierte Formationsfahrten mehrerer Fahrzeuge oder automatisierte Ladungswechsel.

Und bei Fahralgorithmen für Pkws?

Nach meinem Eindruck definieren die OEMs Algorithmen für das automatisierte Fahren als eine neue Kernkompetenz. Aktuell entwickeln sie die wesentlichen Bestandteile dazu im eigenen Haus. Was nicht ausschließt, dass sich die Applikation von bewährten Fahrfunktionen für Derivate später zu einem Markt für Engineering-Dienstleister entwickeln wird. So haben wir bereits Algorithmusmodule zur Trajektorien- und Manöverplanung beigesteuert, auf deren Basis ein selbstständiges Überholen des vorausfahrenden Fahrzeugs auf Autobahnen möglich ist.

Wird EDAG in zehn Jahren das gesamte Themenfeld autonomes Fahren und integrale Sicherheit beherrschen?

Da muss man die Metaebene betrachten. Das Auto wird zunehmend Bestandteil eines übergeordneten Mobilitätsökosystems. Folglich wird die eigentliche Entwicklung als Königsdisziplin von der Fahrzeugintegration in das Verkehrsökosystem abgelöst – mit entsprechenden Folgen für unser Portfolio. Die starke Stellung der EDAG bei der Gesamtfahrzeugentwicklung müssen wir um das Integrations-Know-how in übergeordnete Verkehrssysteme ergänzen. In welcher Vollständigkeit und Tiefe wir dieses eher logistische Fachwissen aufbauen werden, ist derzeit noch nicht abzusehen.

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