Automatisiertes Fahren Radarsensoren im Labor trainieren

Realer Test auf der Straße oder ausgiebig im Labor testen? Eine komplexe und wiederholbare Straßenszene lässt sich mit einem Radar-Emulator simulieren.

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Radarsensoren trainieren: Je mehr Targets die Radarsensoren auf der Straße wahrnehmen, desto sicherer ist das autonome Fahrzeug.
Radarsensoren trainieren: Je mehr Targets die Radarsensoren auf der Straße wahrnehmen, desto sicherer ist das autonome Fahrzeug.
(Bild: Bosch)

Auf dem Weg zum autonomen Fahren müssen Hersteller von Fahrzeugen mit Tests drei wichtige Punkte absichern:

  • Das Fahrzeug erfasst seine Umgebung über verschiedene Sensoren wie Radar, Kamera und Lidar,
  • interagiert mit seiner Umgebung über V2X und
  • schließlich muss die künstliche Intelligenz aus den Daten lernen.

Von den fünf Stufen des automatisieren Fahrens ist man aktuell bei 2,5 oder 2+, also teilweise automatisiert. Mercedes erhielt kürzlich die Freigabe für die Stufe 3 auf Autobahnen.

Reale Fahrmanöver oder besser im Labor emulieren?

Damit die Algorithmen in den Fahrzeuge trainiert werden können, sind viele Testkilometer notwendig. Das lässt sich auf der einen Seite über reale Fahrmanöver umsetzen. Was allerdings zeitaufwendig ist und die Daten sind nicht reproduzierbar. Auf der anderen Seite ist noch die Simulation. Als eine dritte Möglichkeit gibt es die Validierung.

Aktuell werden die Sensoren in einem Fahrzeug ausschließlich über reine Softwaremodelle abgebildet. Das ist nicht sehr sicher, da man nicht weiß, wie sich der Sensor in der realen Welt verhält. Die Frage ist: Wie nah komm ich mit meinem Modell an die Realität heran?

Reproduzierbare Trainingsdaten

Kameras lassen sich bereits heute sehr gut emulieren. Bei den anderen Sensoren wird das schon komplizierter. Bei realen Tests ist es schwierig, immer wieder die gleiche Situation zu erzeugen oder auch eine Extremsituation zu simulieren. Denn beispielsweise können sich Wetterbedingungen ändern und somit sind Realtests nicht oder nur schwer reproduzierbar.

Hier können komplexe Systeme helfen, die Szenarien mit einer guten Wiederholung darstellen können. Dabei haben sich die Entwickler des Systems die Frage gestellt, wie sich die Anzahl und die Auflösung der einzelnen Objekte erhöhen lässt.

Ein Emulator für das Labor

Mehrere Teilnehmer lassen sich im Labor emulieren: Hierzu hat Keysight das AD1012A entwickelt, einen sogenannten Radar Scene Emulator entwickelt. Der Emulator kombiniert Hunderte von Miniatur-HF-Frontends zu einem skalierbaren Emulationsschirm. Neben anderen Fahrzeugen lassen sich Fahrradfahrer, Motorradfahrer und besonders Fußgänger darstellen. Es lassen sich laut Aussage bis zu 512 Objekte mit Distanzen bis heran zu 1,5 m emulieren. Für das Sichtfeld ergibt sich ein Sichtfeld von ±70° horizontal und ±15° vertikal. Damit lässt sich ein besseres 3D-Bild des Radars erzeugen.

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Der Radar Scene Emulator biete ein vollständiges Szenen-Rendering, das Nah- und Fernziele über ein breites, kontinuierliches Sichtfeld (Field of View) emuliert. Für den Testingenieur bietet sich so die Möglichkeit, Radarsensoren im Fahrzeug zusammen mit Multi-Target-Szenen zu testen. Der Radar-Emulator nutzt eine patentierte Technik, um mithilfe Zielsimulation verschiedene Verkehrsszenen zu emulieren.

Ein Teil der ADE-Plattform

Der Radar-Emulator ist Teil ADE-Plattform (Autonomous Drive Emulation) von Keysight. Es ist im Rahmen einer mehrjährigen Zusammenarbeit zwischen Keysight, IPG Automotive und Nordsys entstanden. Mit der Plattform lässt sich ADAS- und AD-Sofware trainieren, indem vordefinierte Anwendungsfälle wiedergegeben werden, die zeitsynchronisierte Eingaben auf die tatsächlichen Sensoren und Subsysteme in einem Fahrzeug anwenden.

Dazu gehören Satellitennavigation (GNSS), Vehicle to Everything, Kamera und Radar. Die Plattform ist offen und kann von den Herstellern in kommerzielle 3D-Modellierungen, Hardware-in-the-Loop-Systeme und bestehende Test- und Simulationsumgebungen integriert werden.

Autonome Fahrzeuge – womit sich Automobilhersteller beschäftigen sollten

Auf dem Weg zum autonomen Fahrzeug müssen die Fahrzeughersteller die Lücke zwischen Software-Simulation und Fahrversuch schließen. Aktuell untersucht man die Sensoren und Steuermodule, indem die Umgebung mit Software-in-the-Loop simuliert wird. Obwohl die Simulation ein gutes Werkzeug ist, so kann sie doch die realen und möglicherweise unvollkommenen Reaktionen der Sensoren nicht komplett nachbilden.

Mit Straßentests des gesamten integrierten Systems in einem Prototyp oder einem Fahrzeug mit Straßenzulassung können OEMs das Endprodukt validieren, bevor es auf den Markt kommt. Straßentests sind zwar unerlässlich und ein notwendiger Entwicklungsprozess, doch aufgrund der Kosten, des Zeitaufwands und weil sich Daten nicht reproduzieren lassen ist es unrealistisch, sich allein auf reale Straßentests zu verlassen. Es würde Hunderte von Jahren dauern, bis die Fahrzeuge zuverlässig genug sind, um zu 100 Prozent sicher auf städtischen und ländlichen Straßen zu fahren.

Der zweite Punkt betrifft das Training der Algorithmen für Fahrerassistenzsysteme und automatisierte Fahrzeuge unter realen Bedingungen. Mit einem ausreichenden Training der Algorithmen lassen sich Fahrzeugradare testen. Die Algorithmen nutzen die von den Radarsensoren eines Fahrzeugs erfassten Daten, um Entscheidungen zu treffen, wie das Fahrzeug in einer bestimmten Fahrsituation reagieren wird.

Ist der Algorithmus nicht richtig trainiert, treten Fehler auf, welche die Sicherheit von Fahrern, Beifahrern oder Fußgängern beeinträchtigen oder sogar gefährden. Ein unzureichend getestetes System ist für den Einsatz auf der Straße gefährlich. Deshalb müssen reale Szenarien emuliert werden. Erst dann lassen sich die Sensoren, der Code der elektronischen Steuereinheit (ECU) oder die Logik der künstlichen Intelligenz (KI) validieren.

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