Neue Ansätze für das Testen beim Autonomen Fahren

Die beiden Forschenden der Hella Aglaia Mobile Vision GmbH referierten auf der TechAD 2018 über die Funktionstests beim Autonomen Fahren.

Die Technik entwickelt sich weiter und das Autonome Fahren muss getestet werden. Die Absicherung der Funktion durch Tests und die Änderung im Paradigma, erläuterten die beiden Sprecher von Hella Aglaia.

Semantische Strassenszene Hella Aglaia

Semantische Strassenszene Hella Aglaia

Die Tests von Hella beim Autonomen Fahren reichen vom Sensor bis zum Sensorsystem, wobei man ein Verständnis für die Systemarchitektur haben muss. Sie beschrieben die Herausforderungen und den Trend zu neuen Ansätzen bei den Funktionstests.

Die Architektur besteht aus der Sensorik, der Datenverarbeitung, Einordnung, Planung, Steuerung und das je nach gewünschter Fähigkeit des Systems. Im Zentrum steht bisher das Modell – statisch, dynamisch und das Fahrzeug, sowie den Status der Fahrenden.

Die Sensorik fusioniert die Daten von verschiedenen Eingängen und interpretiert diese, wie eine semantische Darstellung. Die Wegfindung erfolgt mittels holistischer Wegvorhersage und vor allem der Lidar dient der Umweltmodellierung. Außerdem testet man die Funktionen im Verkehr, wie an einer Kreuzung.

Neuer Ansätze akquirieren ihre Daten durch die Fahrzeugsensoren, diese werden verarbeitet und in Simulationen genutzt. Dann müssen noch die Umweltbedingungen integriert werden. Daher gibt es dafür beispielsweise nicht funktionierende Ampeln, alle Wetterbedingungen, Sprachkommandos, Gestiken (wie von Straßenbauarbeitenden oder der Polizei), kleine Objekte auf der Straße und nicht zuletzt die Datensicherheit.

Man setzt auch auf KIs (Künstliche Intelligenzen), die je nach Funktion in der Architektur dazulernen. Diese Vorgehensweise ist aber nicht mit der ISO 26262 kongruent. Darin sind Kriterien, wie statistische Analyse, Rückverfolgung der Daten oder deterministischem Verhalten des Systems vorgeschrieben. Eine KI kann diesen Kriterien nicht entsprechen.

Daher muss man einen Paradigmenwechsel vornehmen. Statt zu Fragen, was im Fall des Unfalls geschieht, geht es vielmehr um die Frage, wie man einen Unfall verhindert.

Das Testen ist nicht mehr am Anfang, da eine KI kontinuierlich dazu lernt. Man muss sie überwachen und justieren. Die Tests müssen die Intelligenz der Systeme überprüfen, statt mit Massendaten bedient man sich ausgewählter Daten.

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