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Einem Auto das autonome Fahren beizubringen, ist ein aufwendiger Prozess, der umfangreiche Tests erfordert. Bislang mussten die Fahrzeuge mehrere Millionen Kilometer auf echten Straßen zurücklegen, doch inzwischen lassen sich viele Tests in virtuellen Umgebungen durchführen. HTEC, ein globaler Entwickler kundenspezifischer Hardware- und Softwarelösungen, nennt die wichtigsten Vorteile von Simulationen bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge.

Ein nicht funktionierender Sensor oder ein Softwarefehler, der zur falschen Einschätzung einer Verkehrssituation führt, können fatale Folgen haben. Aus diesen Gründen unterziehen Automobilhersteller die Hardware und Software ihrer autonomen Fahrzeuge jahrelangen Tests, die sich inzwischen allerdings durch Simulationen deutlich beschleunigen lassen. In virtuellen Umgebungen und mit digitalen Zwillingen können sie beispielsweise die funktionale Sicherheit aller Komponenten unter verschiedenen Bedingungen überprüfen, die Erkennungsgenauigkeit und Reaktionen ihrer KI-Modelle kontrollieren sowie Fehler, die in der Praxis in bestimmten Situationen entdeckt wurden, zuverlässig beheben. Damit werden Simulationen zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor in der Branche. HTEC fasst die wichtigsten Gründe für den Einsatz von Simulationen zusammen:

Schnelle Generierung von Testszenarien:
Eine der größten Schwierigkeiten beim Testen autonomer Fahrzeuge in der realen Welt besteht darin, geeignete Testsituationen zu finden – insbesondere solche, die ungewöhnlich sind und die Hardware und Software vor Herausforderungen stellen. In der virtuellen Welt lassen sich chaotische Verkehrsbedingungen, besondere Lichtverhältnisse oder seltene Wetterereignisse hingegen gut modellieren. In kurzer Zeit können Unternehmen sämtliche Variablen anpassen und neue Szenarien durchspielen. Ebenso ist es möglich, fordernde Situationen mehrfach zu durchlaufen, um festzustellen, ob alle Systeme konsistent reagieren.
Beschleunigte und kostengünstigere Entwicklung:
Das Testen von autonomen Fahrzeugen in der realen Welt ist nicht nur zeitaufwendig, sondern erfordert auch hohe Investitionen in Personal, Ausrüstung und Infrastruktur. Simulationen sind deutlich kostengünstiger und ermöglichen es zudem, Probleme schneller zu erkennen und zu beheben – idealerweise lange bevor das Fahrzeug erstmals auf echten Straßen unterwegs ist.
Keine Gefährdung von Menschen:
Viele Situationen lassen sich auf öffentlichen Straßen nur schlecht testen, weil sie Menschen gefährden würden – etwa die Reaktion des autonomen Fahrzeugs auf einen abrupt bremsenden Vordermann oder einen Passanten, der plötzlich auf die Straße tritt. Simulationen bieten hier eine sichere Umgebung, in der sich solche Szenarien durchspielen lassen, ohne dass jemand zu Schaden kommt. Unternehmen können potenzielle Schwächen in der Sensorik oder in der Software risikofrei aufspüren und frühzeitig im Entwicklungsprozess beseitigen.
Höhere Performance und Zuverlässigkeit der Technik:
In einem autonomen Fahrzeug müssen große Datenmengen von verschiedenen Sensoren zusammengeführt und ausgewertet werden, um ein genaues Verständnis von der Umgebung und Verkehrssituation zu erhalten. In Simulationen und mit digitalen Zwillingen lässt sich diese sogenannte Sensor-Fusion effizient optimieren, damit die Datenverarbeitung verzögerungsfrei funktioniert und das Auto binnen Millisekunden auf Ereignisse reagieren kann – und das auch dann, wenn ein Sensor wie die Frontkamera ausfällt. Auf diese Weise tragen Simulationen dazu bei, die funktionale Sicherheit zu verbessern.
Beschleunigte Zertifizierungsprozesse: Software für autonome Fahrzeuge muss eine Vielzahl von Standards und regulatorischen Vorgaben einhalten. Simulationen helfen, Tests frühzeitig und regelmäßig in den Entwicklungsprozess zu integrieren, um Compliance zu den entsprechenden Normen und Richtlinien nachzuweisen und Zertifizierungen zu beschleunigen. Zudem lassen sich Simulationen rasch anpassen, wenn sich Zertifizierungsanforderungen ändern.
Kontinuierliche Verbesserung der KI-Modelle:
Mit KI können Automobilhersteller äußerst realistische Umgebungen generieren, in denen sie die Fahrzeugsoftware auf Herz und Nieren testen. Diese Tests liefern wertvolle Informationen, mit denen sich die KI-Modelle für die Umgebungserkennung und die Fahrzeugsteuerung immer weiter optimieren lassen. Daten aus den Simulationen können beispielsweise in die Trainingsdatensätze einfließen oder Erkenntnisse liefern, um Modellparameter oder das Datenlabeling zu verändern. Das geschieht so lange, bis die Modelle auch in herausfordernden Situationen die gewünschte Genauigkeit und Zuverlässigkeit erreichen.

Jörg Grotendorst, Advisor Automotive Industry, HTEC (c)

»Natürlich muss jedes autonome Fahrzeug irgendwann auf die Straße. Doch bevor es soweit ist, lassen sich kleine und große Fehler in der Sensorik, der Fahrzeugsoftware und den KI-Modellen bereits in Simulationen erkennen«, betont Jörg Grotendorst, Advisor Automotive Industry bei HTEC. »Im Grunde führt für Automobilhersteller kein Weg an Simulationen vorbei, wenn sie die Entwicklung ihrer autonomen Fahrzeuge beschleunigen und kosteneffizienter gestalten wollen. Millionen Kilometer auf echten Straßen zurückzulegen, um alle möglichen Verkehrssituationen, Lichtverhältnisse und Wetterbedingungen abzuarbeiten, ist einfach nicht mehr zeitgemäß.«

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