Suchen

Testsysteme für Fahrzeuge – Hard- und Software für die Mobilität

| Redakteur: Hendrik Härter

Obwohl Fahrzeuge immer komplexer werden und auch die integrierte Software stark zugenommen hat, sind laut Rahman Jamal Autos immer noch moderne Dampfkutschen auf Rädern. Im Gespräch erklärt er, worauf es bei einem Testsystem ankommt und warum der Ingenieur auch ein Humanist sein sollte.

Firmen zum Thema

Das Prinzip Fahren: Früher rein mechanisch und mit Verbrennungsmotor, heute hochkomplex und mit viel Software. Damit einher ist auch der Funktionstest bei einem Auto anspruchsvoller geworden.
Das Prinzip Fahren: Früher rein mechanisch und mit Verbrennungsmotor, heute hochkomplex und mit viel Software. Damit einher ist auch der Funktionstest bei einem Auto anspruchsvoller geworden.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

In der Automobilbranche gehört der Funktionstest zu den wichtigsten Aufgaben. Sind es doch gerade die vielen miteinander verbundenen Systeme aus Hard- und Software, die ausgiebig getestet werden müssen. Auf der einen Seite muss der Prüfingenieur eine Unmenge an Sensordaten aus ganz unterschiedlichen Quellen auswerten. Dabei ist die Software das Kernstück der Testplattform. Wir sprachen mit Rahman Jamal von National Instruments darüber, wie ein Prüfingenieur System ins Chaos der Sensordaten bekommt und warum ein Ingenieur zum Humanisten werden sollte.

Moderne Fahrzeuge sind komplexe Maschinen auf Rädern. Was müssen moderne Testsysteme bieten, um die vielen Subsysteme in einem Fahrzeug zu testen?

Sind wir ehrlich: An der grundsätzlichen Struktur eines Autos hat sich seit seiner Entstehung nichts großartig geändert. Im Prinzip ähnelt es nach wie vor einer Dampfkutsche – einer Kiste mit vier Rädern und je nach Ausstattung mit einem bis sieben Sitzen. Geändert hat sich die Komplexität. Denn in heutigen Fahrzeugen kommunizieren zahlreiche elektronische Systeme miteinander, wobei immer häufiger eine Abhängigkeit zwischen den Systemen besteht. Das bedeutet, dass Systeme nicht mehr nur einzeln getestet werden müssen, sondern auch mehrere Systeme im Zusammenspiel, damit die korrekte Funktionsweise gewährleistet ist. Darüber hinaus muss aber auch die Robustheit der Systeme evaluiert werden. Da die Vielfalt der Komponenten und Steuereinheiten stetig wächst, steigt auch die Anzahl der zu testenden Elemente entsprechend. Hier wird schnell klar, dass ein automatisiertes Prüfsystem unabdingbar ist.

Um das zu erläutern, hier ein Praxisbeispiel von Mazda Motor Corporation, in dessen Mittelpunkt ein komplexes und umfangreiches HIL-System steht. Bricht man dieses HIL-System auf, so besteht es aus verschiedenen Elementen der NI-Plattform. Dazu gehören PXI-Komponenten, FPGA-basierte rekonfigurierbare I/O-Module und LabVIEW. Dank der rekonfigurierbaren Natur der Plattform lässt das System sich beliebig an künftige Anforderungen anpassen.

Mit dieser Philosophie schuf Mazda Motor Corporation das laut eigener Aussage weltweit erste System, mit dem sowohl die Logik als auch die Robustheit verschiedener, miteinander interagierender elektronischer Komponenten automatisiert getestet werden kann.

Viele Daten aus unterschiedlichen Sensoren

Beim Test fallen Unmengen an Daten von ganz unterschiedlichen Sensoren an. Stichwort: Sensorfusion. Wie können Hard- und Software dabei helfen, System in das Chaos zu bringen?

Im Automobilbau assoziiert man Sensorfusion aus meiner Sicht in erster Linie mit dem Einsatz von Sensorfusionstechniken während des autonomen Fahrens, um letztendlich selbstfahrende Funktionen zu ermöglichen. Aber gleichzeitig steigen damit auch die Komplexität und die Herausforderungen beim Testen während der Entwicklung von ADAS-Systemen.

Bleiben wir zunächst einmal bei der Sensorfusion beim autonomen Fahren. Unter dem Begriff Sensorfusion versteht man, vereinfacht gesagt, den Prozess der Verknüpfung von Daten unterschiedlichster Sensoren, mit dem Ziel, fundiertere Entscheidungen treffen zu können. Denn oft sind die Messergebnisse eines Sensors nicht eindeutig und erst die Kombination der Informationen unterschiedlicher Sensoren und Techniken liefert ein umfassendes Bild. Aus diesem Grund werden unter anderem Multi-Sensorsysteme entwickelt, die mehrere Größen im System erfassen.

Fahrerassistenzsysteme (ADAS) bündeln Sensoren, Prozessoren und Software, um die Fahrzeugsicherheit zu verbessern. Derzeit wird in einem Großteil dieser Systeme allerdings jeweils nur eine einzige Sensorart beispielsweise für die Umgebungswahrnehmung eingesetzt. Sprich, das System nutzt entweder einen Radar oder LiDAR oder eine Kamera. Allein das hat schon zu messbaren Erfolgen geführt. Kombiniert man alle Sensoren, so eröffnet sich eine große Kombinationsvielfalt. Doch dieser Wechsel von Einzelsensor- zu Multisensor-ADAS-Systemen (Advanced Driver Assistance Systems) kommt nicht ohne Herausforderungen für die Autobauer daher.

Zwar wird die Sensorfusion eine Schlüsselrolle für den Erfolg oder Misserfolg dieser autonomen Fahrzeuge spielen. Die Komplexität von Sensorfusionstechnologie und damit auch die Herausforderungen beim Testen werden allerdings weiter steigen. Um in Zukunft nicht den Anschluss zu verlieren, braucht der Ingenieur modulare und flexible Testsysteme, die in der Lage sind, neue I/O zu verarbeiten. Für die Entwicklung autonomer Fahrzeugtechnologien sind Testlösungen erforderlich, die flexibel an neue Anforderungen angepasst werden können und komplexe Timing- und Simulationsfunktionen unterstützen.

Nicht zuletzt wegen der stetig steigenden Anzahl an Sensoren im Automobil wächst auch in der Transportbranche die Menge an gesammelten Daten exponentiell – insbesondere je weiter sich Fahrzeuge in Richtung Autonomiestufe 5 entwickeln. Hinzu kommen Daten von biometrischen Sensoren, die den Zustand und die Gesundheit des Fahrers überwachen. Die erfassten Daten dienen dazu, verschiedene Systeme für den Spurwechsel und die adaptive Geschwindigkeitsregelung zu steuern. Hier wird künftig die Künstliche Intelligenz verstärkt Einzug halten. Laut allgemeinem Konsens können autonome Fahrzeuge sogar nur mithilfe von maschinellen Lernverfahren Realität werden. Denn die Szenarien, mit denen ein Fahrzeug möglicherweise konfrontiert wird, sind schier endlos und lassen sich daher unmöglich alle im Programmcode festschreiben. Stattdessen werden massive Datensätze mit Fahrszenarien einschließlich der menschlichen Reaktionen darauf aufgezeichnet und anschließend in neuronale Netzwerke eingespeist.

Noch einmal zurück zur Hard- und Software und wie System ins Chaos gebracht werden kann!

Ein mögliches Framework, wie Hard- und Software dabei helfen kann, ein System in das Chaos zu bringen.
Ein mögliches Framework, wie Hard- und Software dabei helfen kann, ein System in das Chaos zu bringen.
(Bild: National Instruments)

Dazu möchte ich ein Framework anstrengen: Die Grundlage beim Testen für jeden einzelnen automatisierten Prüfstand ist zunächst ein softwaredefinierter Ansatz mit einem hohen Grad an Modularität. Auf der nächsten Ebene sind die unterschiedlichen Kategorien der Daten dargestellt. Einerseits erzeugen diese Prüfstände jede Menge Daten: Applikationsdaten, Messdaten, parametrische Daten. Auf der anderen Seite steht der Prüfstand selbst ja auch auf dem Prüfstand! Sprich, ich muss mir den Gesundheitszustand meines Prüfstands anschauen, um die Auslastung der Testausrüstung zu verbessern, den Zustand von Testkomponenten zu überwachen und einen eventuellen Ausfall vorausschauend zu erkennen.

Mit den unterschiedlichen Daten können können wir die IoT-Plattformfähigkeiten für das automatisierte Testen nutzen. Sprich, ich kann die vielfältigsten Dienstleistungen für das automatisierte Testen anwenden, angefangen bei einfachen Messaging Services bis hin zu ausgefeiltem Deep Learning und KI-Algorithmen, die meinen Workflow optimieren. Man spricht nicht zufälligerweise davon, dass die Zukunft im so genannten Internet of Services liegt. Und auf dieser Basis können wir entscheiden, was wir in die Cloud verlagern wollen, was wir an die ERP-Systeme weitergeben wollen, welche Reports wir generieren möchten, all die Dinge, die für Business-Entscheidungen wichtig sind.

Das Testsystem für ein Auto

Beschreiben Sie ein typisches Testsystem für den Automobil-Bau und was ein Testingenieur für Herausforderungen damit hat!

Aus der vermeintlich überschaubaren Aufgabe des Testaufbaus ist heute ein aufwändiges System von verschiedenen Systemen geworden. Selbst einst einfach aufgebaute Fahrzeugkomponenten wie Scheinwerfer oder Autositze sind mittlerweile zu komplexen elektromechanischen Systemen mutiert, die über jeweils eigene Steuergeräte, Sensoren und Aktoren verfügen und zudem mit dem Rest des Fahrzeugs kommunizieren. Für die Validierung der Subsysteme sind ganz andere Testverfahren erforderlich. Herkömmliche Tests von Türen, Fenstern, Lenksäulen, Beleuchtung und Sitzen waren ausschließlich mechanische Tests, bei denen das physische Verhalten und die Lebensdauer der Komponenten validiert wurden.

Zu den Arbeitsmitteln gehörten Rütteltische, Klimakammern, Aktoren und Datenerfassungssysteme. Durch die Integration von immer mehr Sensoren sowie Verarbeitungs- und Steuerfunktionen haben sich die physischen Komponenten zu veritablen Fahrzeug-Subsystemen entwickelt, die ähnliche Entwurfs- und Testverfahren erfordern wie Antriebssysteme. Während sich die Designteams anpassen müssen, entstehen bei Modellierung, Softwareentwurf, Regressionstest, Hardware-in-the-Loop-Test (HIL) und Systemintegration Herausforderungen, die sich nicht einfach mit mehr Zeit oder mehr Budget bewältigen lassen.

Hardware ist die eine Seite der Medaille, doch immer mehr dominiert Software unsere technikgetriebene Welt. Wie begegnet National Instruments dieser Entwicklung?

Die NI-Plattform umfasst drei wesentliche Bausteine: produktive Software, modulare Hardware and ein weitreichendes Ökosystem.
Die NI-Plattform umfasst drei wesentliche Bausteine: produktive Software, modulare Hardware and ein weitreichendes Ökosystem.
(Bild: National Instruments)

Die NI-Plattform umfasst drei wesentliche Bausteine: produktive Software, modulare Hardware and ein weitreichendes Ökosystem. Die Software ist das Kernstück der Plattform, denn durch sie wird die eigentliche Funktion des Instruments bestimmt – getreu dem Motto „The Software is the Instrument“. Mit Software lassen sich Systeme zielgenau erstellen, die für die jeweilige Anwendung benötigt werden. Da sich die Plattform erweitern lässt, kann der Anwender seine Ideen weiterentwickeln und bestehende Hardware wiederverwenden.

Für den Automobilbauer bedeutet es, dass ihm dadurch ein durchgängiger softwarezentrierter und plattformbasierter Ansatz zur Verfügung steht, der die Integration aller I/O-Arten gestattet, die zum Testen aktueller und künftiger ADAS-Techniken erforderlich sind. Über den Software-Ansatz lässt sich die Integration vereinfachen und es stehen genauere Testdaten bereit. Mit ein und dieselben Plattform lassen sich alle Aspekte des Systemdesigns untersuchen: Von der Charakterisierung über die Verifizierung und Validierung bis hin zur Fertigung.

Hard- und Software arbeiten symbiotisch zusammen

Software kommt auch in vielen Testsystemen zum Einsatz. Muss ein Testingenieur heute über mehr Kenntnisse von Software verfügen als über Hardware?

Meiner Ansicht nach sollte der Fokus vielmehr auf die reibungslose Interaktion zwischen Hard- und Software gelegt werden. Im Idealfall funktioniert das symbiotische Zusammenspiel von Hard- und Software wie im Yin-Yang-Prinzip, damit es für den Anwender zu einer runden, ganzheitlichen Lösung führt.

Entsprechend haben sich auch die beruflichen Anforderungen an den Ingenieur geändert. Zwar bleiben traditionelle Ingenieursabschlüsse nach wie vor gefragt, doch rückt interdisziplinäres Fachwissen mehr und mehr in den Mittelpunkt. Das Hauptaugenmerk liegt nicht auf den reinen Ingenieursdisziplinen, sondern auf Fachkräften mit Software- und IT-Kenntnissen. Software-Kompetenz ist insbesondere für diejenigen Ingenieure von Bedeutung, die Sensordaten analysieren, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Für mich ist aber besonders wichtig, dass der Ingenieur auch im Blick hat, was sein Tun für die Gesellschaft bedeutet.

„Der Ingenieur muss zum Humanisten werden“

Völlig zurecht heißt es in den ethischen Grundsätzen des Verbands Deutscher Ingenieure (VDI) „Ingenieure sind mitverantwortlich für die Folgen ihrer Arbeit“. Damit ist jedoch wesentlich mehr als die berufliche Sorgfaltspflicht gemeint. Selbstverständlich muss der Ingenieur auch darauf achten, dass seine Produkte qualitativ hochwertig und zuverlässig sind. Wichtig ist aber auch, dass er sich darüber im Klaren ist, welche Auswirkungen seine Entwicklung auf die Gesellschaft hat. Zudem ist er dazu angehalten, dem Recht der Menschen und der Natur Vorrang gegenüber etwaigen privaten Interessen einzuräumen.

Ein Beispiel wären etwa die Elektrofahrzeuge, die ja mittlerweile fast schon als Allheilmittel gegen die durch Autos verursachte Luftverschmutzung gelten. Doch nicht der Elektroantrieb allein wird die Welt retten. Im Gegenteil – man denke an den Akku solcher Fahrzeuge, der nach wie vor ein Wermutstropfen ist. Denn zum einen sind die weltweiten Reserven der darin enthaltenen Rohstoffe wie Lithium und Cobalt begrenzt. Zum anderen ist der Abbau von Lithium mit einem extrem hohen Wasserverbrauch und hohen Umweltbelastungen verbunden, von den Arbeitsbedingungen in den Minen mal ganz abgesehen. Hinzu kommt, dass der Akku auch irgendwann einmal entsorgt werden muss. Statt auf diese eine Technologie allein zu setzen, sollte man daher meiner Meinung nach unterschiedliche Techniken balanciert einsetzen und mehrere Lösungen parallel anbieten. Neben dem Elektromotor kämen noch der Gasantrieb und die Brennstoffzelle in Frage. Hier ist der Ingenieur gefordert, quasi zum Humanisten zu werden und sich die Ökobilanz mal anzusehen, zu recherchieren, was für Mensch und Natur sinnvoll wäre – sprich mitzudenken, statt einfach blind seinen Auftrag auszuführen.

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Kontaktieren Sie uns über: support.vogel.de (ID: 46057955)