Szenarien-basierte Testmethodik für die virtuelle Verifikation und Validierung von KFZ-Radaren

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Thomas Dallmann; Professor Dr.-Ing. Lutz Eckstein; Professor Dr. Matthias Hein
• Fachliche Zuordnung: Kommunikationstechnik und -netze, Hochfrequenztechnik und photonische Systeme, Signalverarbeitung und maschinelles Lernen für die Informationstechnik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 503852364

Sicherheit und Effizienz vernetzter und automatisierter Fahrfunktionen und Fahrerassistenzsysteme beruhen auf der Umfelderkennung mit drahtloser Sensorik, komplementär zu drahtloser Kommunikation. Hieraus ergibt sich die dringende Forschungsaufgabe, zuverlässige und effiziente Testmethoden zu entwickeln. Da die funktionale Absicherung mittels statistischer Ansätze Milliarden von Testkilometern erfordern würde, sowie angesichts der explodierenden Zahl von Sensoren und Komplexität automatisierter Fahrfunktionen besteht kein Zweifel an der Notwendigkeit Szenarien-basierter Testmethoden. Szenarien mit besonders hohem Ausfallrisiko der Fahrfunktionen nehmen dabei zentrale Bedeutung ein. Allerdings mangelt es bis heute an effizienten Testverfahren sowie an sinnvollen Maßen zur Bewertung der Wiedergabetreue, die zu-verlässige Erfolgskriterien bei der Prüfung der Fahrfunktionen bieten. Deshalb widmet sich das Projekt virtuellen Verifikations- und Validierungsmethoden für KFZ-Radare mit einem ganzheitlichen mehrschichtigen Ansatz, der von Software-basierten Regelschleifen bis zu Fahrtests reicht. Dieser knüpft nahtlos an vorhandene generische Ansätze des Szenario-basierten Testens an und wird durch folgende Forschungsfragen angetrieben: 1. Worin liegen die begrenzenden Faktoren der Szenario-basierten virtuellen Verifikation und Validierung von Fahrzeugradaren und wie können diese durch einen ganzheitlichen Ansatz überwunden werden? 2. Wie können relevante Szenarien beschrieben und in virtueller Umgebung umgesetzt werden? 3. Wie können Testmetriken und Qualitätskenngrößen für hochentwickelte Fahrfunktionen definiert und bewertet werden? Mit der Expertise von Prof. Eckstein werden präzise Referenzdaten mit innovativen Drohnen-basierten Methoden erhoben, um relevante Szenarien messtechnisch zu identifizieren. Diese Aufgabe wird mit dem Fachwissen von Dr. Dallmann und Prof. Hein zur Modellierung der Wellenausbreitung vervollständigt (Ziel 1). Die Erkenntnisse führen zu leistungsstarken Algorithmen der Umfelderfassung mittels Radarsensoren, beziehen Clutter und Interferenz in die Modellierung ein, und ermöglichen die Nachbildung der Szenarien in einem Fahrzeug-bezogenen Regelkreis über die Luftschnittstelle in virtueller Umgebung (Ziel 2). Schließlich wird ein Testkatalog mit Empfehlungen für den Test fahrzeugbasierter drahtloser Sensor- und Kommunikationsfunktionen erarbeitet, die auf ganzheitlichen Metriken für die Sensorqualität und Testmethode als Ganzes beruhen. Metrikübergreifende Qualitätskennzahlen führen die verschiedenen Ansätze für Metriken zusammen, um die Qualität der Fahrerassistenzsysteme reproduzierbar zu bewerten. Das Projekt bildet zusammen mit P1 ein integrales Forschungspaket. Beide Projekte sind durch die neuartigen Ansätze der dynamischen Strahlenverfolgung und die metrikübergreifende Bewertung der Leistungsfähigkeit der Szenarien-basierten Testmethodik für virtuelle Verifikation und Validierung eng miteinander verknüpft.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich: Dr.-Ing. Christian Bornkessel