Gewährleistung der Sicherheit in AD/ADAS-Systemen: 3 entscheidende Faktoren, damit Sie nicht in Ihren Daten ertrinken
Von David Boyker, IVEX
Bei Automobilherstellern müssen zur Gewährleistung der Sicherheit von AD/ADAS-Systemen große Mengen Daten gesammelt werden. Um autonome Systeme zu entwickeln, zu validieren und zu verbessern, ist der Prozess oft derselbe: Lassen Sie sie iterativ unter unterschiedlichen Bedingungen und viele Kilometer weit fahren. Die Fahrtenbücher, die aus verschiedenen Quellen (Kamera, GPS, Lidar, Simulation usw.) stammen, werden dann verarbeitet und analysiert, um Wege zur Verbesserung der Sicherheit und Leistung der Systeme zu finden. Mit vielen Sensoren, zahlreichen verschiedenen Anwendungsfällen und vielen gefahrenen Kilometern kann die Menge der zu verarbeitenden Informationen schnell exponentiell wachsen.
Mit der Bewältigung solcher Mengen an Informationen ist es leicht, überfordert zu sein. Viele der gesammelten Elemente können nutzlos sein (denken Sie an all die gefahrenen Kilometer, auf denen nichts Interessantes passiert) und Teile davon könnten verloren gehen oder beschädigt werden. Darüber hinaus reicht es nicht aus, Daten zu sammeln. Sie müssen verwaltet, interpretiert und richtig analysiert werden. Je größer der Datenbestand, desto mühsamer und kostspieliger kann sich das gestalten.
Es gibt 3 Schlüsselfaktoren oder Grundprinzipien, mit denen Sie vermeiden, von der großen Datenmenge überwältigt zu werden und den größtmöglichen Nutzen darauf zu ziehen.
- Fokussierung auf relevante Erkenntnisse mithilfe von Metriken und Algorithmen
- Darstellung von Wissen mit umfassenden Visualisierungswerkzeugen
- Einsatz einer geeigneten und skalierbaren Architektur
Lesen Sie mehr über diese 3 Schlüsselfaktoren und entdecken Sie einige Beispiele für den Zusammenhang mit IVEX und Siemens AD/ADAS-Lösungen.
Schlüsselfaktor Nr. 1 – Konzentrieren Sie sich auf relevante Erkenntnisse durch den Einsatz von Metriken und Algorithmen
Der erste Schlüsselfaktor beruht auf einem einfachen Prinzip: Der Datenbestand muss so weit wie möglich reduziert werden, indem nur die relevantesten Informationen beibehalten werden. Je weniger Inhalte vorhanden sind, desto schneller sind sie zu verarbeiten und zu analysieren. Darüber hinaus reduziert die Konzentration auf kleinere Wissensbestände die Speicherkosten und den Wartungsaufwand.
Der Gedanke, der dem Verfahren zur Reduzierung des Ausgangsdatenbestands zugrunde liegt, ist es Blöcke nützlicher Informationen, sogenannte „Metriken“ zu erstellen, die den Datenbestand zusammenfassen und in kürzerer und relevanterer Form beschreiben. Diese Metriken können sich je nach Anwendungsfall auf verschiedene Aspekte beziehen: Statistiken, Ereignisse oder sogar Szenarien. Sobald sie gemäß den geschäftlichen Anforderungen definiert sind, müssen sie durch geeignete Algorithmen generiert werden.
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Unternehmen, das die Sicherheit und den Komfort Ihres neuen Fahrzeugs verbessern möchte. Konkret versuchen Sie zu verstehen, wie Sie die Situationen reduzieren können, in denen das Fahrzeug eine gefährliche Vollbremsung durchführt, d. h. Situationen, in denen das Fahrzeug abrupt bremst, was für den/die Anwender unangenehm ist und ein potenzielles Sicherheitsrisiko darstellt. Anstatt die historischen Fahrtenbücher in der Hoffnung, diese Situationen zu finden, manuell zu prüfen, ist es sinnvoller, einen Algorithmus zu entwickeln, der diese Aufgabe übernimmt. Ein solcher Algorithmus könnte beispielsweise über die Fahrtenmessungen iterieren, die Bremsung des Fahrzeugs berechnen und die Momente markieren, in denen diese die von Ihnen festgelegten Komfortgrenze überschreitet. Darüber hinaus könnte der Algorithmus zusätzliche Parameter berechnen, z. B. den Abstand zu anderen Fahrzeugen, die es ermöglichen würden, zu verstehen, warum es zu diesen Situationen gekommen ist. Sobald die Originaldaten mit den ausgewählten Metriken versehen sind, können Sie Ihre Anstrengungen auf diese konzentrieren.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie IVEX interessante Szenarien kategorisiert, oder das White Paper von SIEMENS und IVEX zu relevanten Sicherheitskennzahlen entdecken möchten, können Sie sich die folgenden Ressourcen ansehen:
Schlüsselfaktor Nr. 2 – Wissen mit umfassenden Visualisierungstools darstellen
Nach Anwendung des ersten Schlüsselfaktors haben Sie den ursprünglichen Bestand von Rohdaten auf kleine Pakete relevanter Inhalte reduziert. Diese müssen visualisiert, analysiert und weitergegeben werden, damit sie für die Entwicklung oder Validierung neuer Fahrzeuge, Sensoren oder Software genutzt werden können. All dies können Sie durch Verbinden der Ergebnisse mit einer leistungsstarken Analyseplattform erreichen. Dabei handelt es sich um einen zentralen Ort, an dem alle ausgewählten Kennzahlen zusammengefasst werden und über den es möglich ist, den Informationsfluss zu kontrollieren. Je nach Kontext gibt es viele Beispiele für visuelle Inspektionen: Analyse von Beinahekollisionen auf einer Karte, Extraktion von Cut-In-Szenarien in einem Zeitreihendiagramm, Visualisierung verschwindender Objekte auf Kamerabildern usw. Eine nützliche Visualisierung erleichtert auch die Analyse und ermöglicht die Erstellung von Berichten, die von Teams oder beliebigen anderen Beteiligten gemeinsam genutzt werden können.
Um dies zu veranschaulichen, verwenden wir weiterhin das im vorherigen Abschnitt beschriebene Beispiel für Sicherheit und Komfort. Sobald Sie alle interessanten Vollbremsungssituationen in Ihrem Fahrtenbuch gefunden haben, können Sie Erkenntnisse dazu gewinnen, wie und vor allem warum es dazu gekommen ist. Eine Lösung könnte darin bestehen, die Situationen auf einer Karte darzustellen und die Informationen über das betroffene Fahrzeug und die umliegenden Hindernisse zu plotten.. Die Ergebnisse können dann an die zuständigen Teams weitergeleitet werden, die an der Verbesserung des Systems arbeiten.
Sowohl Siemens als auch IVEX bieten die richtigen Tools zur Visualisierung komplexer realer oder simulierter Fahrtenbücher. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele:
Schlüsselfaktor Nr. 3 – Einsatz einer geeigneten und skalierbaren Architektur
Aus den vorangegangenen Schlüsselfaktoren geht hervor, dass die gesammelten Daten in nützliche Kennzahlen umgewandelt und dann mit einem leistungsstarken Tool, das eine einfache Visualisierung und Weitergabe ermöglicht, dargestellt werden müssen, um den größten Nutzen aus ihnen zu ziehen. Dies ist nur mit einer geeigneten Architektur möglich. Dieser letzte Faktor ist der Eckpfeiler der Verarbeitungspipeline, der die reibungslose Nutzung der Algorithmen und Tools erst ermöglicht.
Es gibt viele bestehende Technologien, die die Erfassung und Analyse einer großen Menge an Informationen unterstützen. Sie sind das Rückgrat der Software von Siemens und IVEX und ermöglichen zudem eine reibungslose Skalierung der Pipelines. Ein gutes Beispiel ist hier zu sehen, wo eine skalierbare Architektur in Simcenter Prescan verwendet wird.
Wenn Sie mehr über diese 3 Schlüsselfaktoren erfahren und sich informieren möchten, wie der richtige Umgang mit Fahrtenbüchern die Entwicklung und Validierung von AD/ADAS-Systemen fördern kann, können Sie auf der Siemens-Website oder im IVEX-Medium mehr darüber lesen. Das White Paper von Siemens und IVEX über Sicherheitskennzahlen finden Sie hier: White Paper.
Über IVEX
IVEX ist ein internationales Team, das sich mit äußerst anspruchsvollen und interessanten technischen Herausforderungen befasst, die große Auswirkungen auf die Gesellschaft haben. Das einzigartige geistige Eigentum von IVEX und die Erfahrung des Teams in den Bereichen Verhaltensplanung, funktionale Sicherheit und Fahrzeugtechnik ermöglichen die Entwicklung sicherer autonomer Fahrzeuge https://www.ivex.ai/.
