4-CAD

Scenario-based tool chain for virtual verification and validation of automotive radar

Das 4-CAD-Projekt zielt darauf ab, die Sicherheit und Zuverlässigkeit des vernetzten und automatisierten Fahrens zu verbessern, indem Testmethoden für Fahrzeug- und Verkehrssysteme entwickelt werden. Die Forschung fokussiert sich insbesondere auf die umfassende Überprüfung und Validierung (VV) von Funktechnologien, die eine zentrale Rolle bei der Umwelterfassung und Kommunikation spielen. Da höhere Automatisierungsstufen angestrebt werden, müssen diese Technologien in einer Vielzahl von Verkehrsszenarien und Funknetzkonfigurationen getestet werden, was eine Herausforderung für die bestehenden VV-Prozesse darstellt.

Das Projekt umfasst zwei Teilprojekte:

Teilprojekt 1: Over-the-Air (OTA) Mehrstufige Testumgebung für dynamische V2X-Szenarien Dieses Teilprojekt untersucht, wie das derzeitige OTA-Testen von V2X-Technologien auf zukünftige Anforderungen angepasst werden kann. Ziel ist es, einen System-Level-Simulator für fahrzeuginterne Ad-hoc-Netzwerke mit einer OTA-Testeinrichtung zu koppeln. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Modellierung und Emulation des Funkkanals unter typischen dynamischen Bedingungen, die sich aus Verkehrssituationen ergeben.

Teilprojekt 2: Szenariobasierte Werkzeugkette für die virtuelle Verifikation und Validierung von Automobilradaren Dieses Teilprojekt konzentriert sich auf die virtuelle Verifikation und Validierung von Automobilradarsystemen, um die Zuverlässigkeit der Umwelterfassung zu erhöhen. Es werden Metriken und Leistungskennzahlen für radarbasierte automatisierte Fahrfunktionen identifiziert und mehrstufige VV-Ketten implementiert, die von Software-in-the-Loop (SiL) über Fahrzeug-in-the-Loop (ViL) bis hin zu Teststrecken reichen.

Das ika ist im Projekt 4-CAD im Teilprojekt 2 tätig. Ein wesentlicher Schwerpunkt der Arbeit ist die Durchführung einer Datenaufzeichnungskampagne, um synchronisierte Referenz- und Wahrnehmungsdaten von Radarsensoren zu erfassen. Diese Daten sollen sowohl im realen Straßenverkehr als auch auf geschlossenen Teststrecken gesammelt werden. Sie dienen als Grundlage für die Analyse der Wahrnehmungsbeschränkungen. Auf Basis dieser Daten entwickelt das ika maschinelle Lernalgorithmen zur Verbesserung der Erkennungsleistung von Radarsystemen. Diese Algorithmen werden anschließend analysiert, um festzustellen, ob sie die zuvor identifizierten Wahrnehmungsbeschränkungen verbessern und ggf. neue Einschränkungen einführen. Zudem werden in Kooperation mit dem HMT und dem FAVF der TU Ilmenau Methoden zur virtuellen Verifikation und Validierung von Automobilradarsystemen entwickelt und evaluiert.

Die beiden Teilprojekte arbeiten zusammen, um Synergien zu nutzen, insbesondere bei der Entwicklung von V2X- und Radarmetriken sowie Leistungskennzahlen für das vernetzte und automatisierte Fahren. Gemeinsam leisten die Projekte einen entscheidenden Beitrag zur VV von Funktechnologien und tragen so zur Erhöhung der Verkehrssicherheit bei höheren Automatisierungsstufen bei.