Die Shaanxi Automobile Group Co., Ltd. rüstet ihre Fahrzeugflotte mit Kameras, Radaren und einem fortschrittlichen Notbremssystem aus, um ihren Kunden ein Höchstmaß an Sicherheit zu bieten. Für die effiziente Software-Entwicklung setzt das Unternehmen auf RTMaps, eine Entwicklungs- und Validierungsumgebung für Multisensoranwendungen von Intempora, einem dSPACE Unternehmen.

Häufig befinden sich Fahrer in Situationen, in denen Assistenzsysteme wertvolle Unterstützung leisten.

Ob in Innenstädten oder auf Landstraßen: Lkw-Fahrer müssen immer den Verkehr, Ampeln und Verkehrsschilder im Auge behalten, während sie gleichzeitig auf Fußgänger und Radfahrer achten. Doch selbst besonders aufmerksame Fahrer haben mit den großen toten Winkeln und langen Bremswegen ihrer tonnenschweren Nutzfahrzeuge zu kämpfen. Um die Zahl der Verkehrsunfälle zu reduzieren und sowohl den Fahrer als auch andere Verkehrsteilnehmer zu schützen, leisten Fahrer-assistenzsysteme wichtige Unterstützung: Sie warnen den Fahrer, wenn eine Kollision droht. Reagiert der Fahrer nicht, leitet das System automatisch eine Vollbremsung ein.

Zuverlässige Algorithmen für die Fahrzeugsicherheit
Das fortschrittliche Notbremssystem wird auf die vielen Lkw-Plattformen im Fuhrpark der Shaanxi Automobile Group Co., Ltd. ausgerollt

Zuverlässige Algorithmen für die Fahrzeugsicherheit

Yiran Zhang, Leiter der Abteilung Elektrische Steuerung, erklärt: „Die Shaanxi Automobile Group will ihre führende Rolle im Bereich intelligenter vernetzter kommerzieller Nutzfahrzeuge in China weiter ausbauen. Zu diesem Zweck treiben wir die Entwicklung eines Advanced Emergency Braking Systems (AEBS) voran.“ „Unser Ziel ist es, einen sicheren und zuverlässigen AEBS-Algorithmus zu entwickeln, der sich durch eine hohe korrekte Erkennungsrate und eine nie-drige Falscherkennungsrate auszeichnet. Wir werden diesen Algorithmus für unsere breite Fahrzeugpalette in Serie bringen“, ergänzt Yiran Zhang. Das AEBS umfasst eine Steuereinheit mit intelligenten Kameras und Millimeterwellen-Radaren. 

Die Herausforderungen von Multisensordaten

Zu Beginn des Projekts nutzten die Entwickler aufgezeichnete CAN-Botschaften der Sensoren, um den auf einem Steuergerät implementierten Algorithmus zu testen. Dieser Ansatz stieß schnell an seine Grenzen, da die Testdaten immer komplexer wurden und es immer mehr Grenzfälle (Corner Cases) gab, die im Detail analysiert werden mussten. Die Entwickler formulierten daraufhin Anforderungen an eine leistungsfähige Testumgebung: 

  • Synchrone Wiedergabe aller Sensordaten, um unter anderem eine korrekte, zeitkorrelierte Datenfusionierung sicherzustellen
  •  Synchrone Visualisierung der Testszenarien mit Bewegtbildern, um die Ausgaben des Fusionsalgorithmus und Detektionsalgorithmus schnell zu beurteilen
  • Einfache Lokalisierung der relevanten Testdaten in einem großen Datenpool
  •  Effizientes Handling großer Datenmengen
Beherrschen der Komplexität
RTMaps bietet detaillierte Einblicke in Sensordaten und Algorithmenverhalten.

Beherrschen der Komplexität

Die Shaanxi Automobile Group entschied sich für RTMaps, eine Entwicklungs- und Ausführungsumgebung für Multisensoranwendungen, da sie alle oben genannten Herausforderungen erfüllt. Sie erwies sich auch als geeignet, um das Design und die Validierung von anspruchsvollen und komplexen Software-Funktionen zu unterstützen. Junjie Bai, zuständig für die Entwicklung des Perzeptionsalgorithmus berichtet: „Als wir zum ersten Mal RTMaps einsetzten, war das ein Unterschied wie Tag und Nacht gegenüber der ursprünglichen Vorgehensweise. Mit RTMaps haben wir umfangreiche, komplexe Sensordaten unter Kontrolle und können sie für die Entwicklung und Absicherung unserer Algorithmen einsetzen.“
Zunächst verwendeten die Entwickler RTMaps, um große Mengen an Sen-sordaten während der Messfahrten synchron aufzuzeichnen. Dazu gehören das Originalvideo der Webcam, das Audiosignal des Mikrofons, die Ziellisten der intelligenten Kamera und das Millimeterwellenradar in Form von CAN-Nachrichten. 

Effiziente Workflows in RTMaps

„Mit RTMaps können wir reale Sen-sordaten, sowohl Rohdaten als auch CAN-Nachrichten, schnell wiedergeben und die Wiedergabe von jedem beliebigen Zeitpunkt aus starten. Das ist besonders nützlich für die Entwicklung der Fusions- und Perzeptionsalgorithmen“, sagt Junjie Bai. Das Team berichtet von einem leicht zu handhabenden, aber effizienten Workflow in RTMaps: Das Tool erlaubt die Auswahl von Eingangssignalen für den AEBS-Algorithmus – in diesem Fall die originalen Sensornachrichten, die auf dem CAN-Bus aufgezeichnet wurden, und weitere Sensorsignale sind Schlüsselvariablen des Algorithmus. Das Originalvideo kann in RTMaps zur Visualisierung und Überprüfung der jeweiligen Fahrsituation verwendet werden, während das Audiosignal die Alarmsignale im Fahrzeug wiedergibt. So ist der Entwickler immer über alle aufgezeichneten Aspekte, die während einer Fahrsituation aufgetreten sind, informiert“, fasst Junjie Bai zusammen. Darüber hinaus können dem Algorithmus Parameter hinzugefügt werden, um ihn zu kalibrieren und zu optimieren. Besonders relevante Sensordaten wie Testfälle zum Testen des Verhaltens in bestimmten Situationen oder sogenannte Corner Cases können extrahiert werden und stehen dann als Validierungsdaten für die anschließende Algorithmusoptimierung zur Verfügung. 

Advanced Emergency Braking System (AEBS)

Das System warnt den Fahrer vor einer drohenden Kollision mit einem langsam fahrenden oder stehenden Fahrzeug vor ihm. Falls erforderlich, kann es auch die Bremsen betätigen, um die Kollision zu verhindern oder die Aufprallgeschwindigkeit zu verringern.

Schnelle Auswertungen von Sensoren

Schnelle Auswertungen von Sensoren

Für einige der häufig verwendeten Sensortypen muss die Leistung verschiedener Sensorfabrikate verglichen werden, bevor die Algorithmenentwicklung beginnt. Mit RTMaps können Entwickler die Ziellisten der Sensoren auswerten und visualisieren, was einen einfachen Vergleich und eine schnelle Auswahl des am besten geeigneten Sensors ermöglicht. 

Unterstützung mehrerer Programmiermethoden
Ein Diagramm illustriert die grafische blockbasierte Arbeitsweise in RTMaps.

Unterstützung mehrerer Programmiermethoden

Entwickler verwenden oft mehrere Programmierumgebungen, um komplexe Algorithmen zu schreiben, zum Beispiel C/C++ zum Aufbau der Grundstruktur, Python für die Bildverarbeitung und Simulink® für die Anwendungsschicht. Die offene und flexible Code-Entwicklungsumgebung von RTMaps unterstützt diese vielfältige Herangehensweise und ermöglicht es Entwicklern, trotz unterschiedlicher Programmiermethoden effizient zusammenzuarbeiten. 

Effizienzgewinn in der Entwicklung

Effizienzgewinn in der Entwicklung

Bei der Shaanxi Automobile Group arbeiten drei Entwickler mit RTMaps. Es dauerte etwa drei Wochen, um das Team mit den Hauptfunktionen der Software vertraut zu machen, und nun spielt RTMaps eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Validierung von Perzeptions- und Fusionsalgorithmen. Yiran Zhang fasst zusammen: „RTMaps ist das Kernwerkzeug für die schnelle, zielgerichtete Entwicklung von AEBS. Die Offline-Validierung von Algorithmen mit realen Daten hilft, Probleme schnell zu erkennen und Lösungen zu entwickeln. Das reduziert die Entwicklungszeit, den Aufwand und senkt die Kosten. Der Einsatz von RTMaps verbessert die Effizienz der Algorithmenentwicklung um mehr als 50 %. Das verkürzt die Zeit bis zur Marktreife.“

Sichere Fahrzeuge sorgen für Kundenanerkennung

Der mit RTMaps entwickelte und validierte Algorithmus ist für die Shacman- Fahrzeugplattformen X6000 und X5000 vorgesehen. Im nächsten Schritt wird RTMaps für die Entwicklung der Algorithmen für den adaptiven Tempomat und die adaptive Geschwindigkeitsregelung eingesetzt. Auf diese Weise will die Shaanxi Automobile Group die Anforderungen ihrer Kunden erfüllen, einen Mehrwert für sie generieren und die führende Rolle in der Branche übernehmen. Die Entwickler sind sich sicher: Mit zuverlässigen Funktionen für das automatisierte Fahren werden sie die Gunst der Kunden gewinnen. 

Mit freundlicher Genehmigung der Shaanxi Automobile Group Co., Ltd.

dSPACE MAGAZINE, PUBLISHED NOVEMBER 2021

 
Shaanxi Automobile Group Co., Ltd. 

Die Shaanxi Automobile Group Co., Ltd. ist mit rund 13.000 Mitarbeitern einer der größeren Arbeitgeber in der Volksrepublik China. Das Unternehmen stellt Lkw her.  Der Hauptsitz des Herstellers befindet sich in Xi’an, Shaanxi.

Weiterführende Informationen

  • RTMaps
    RTMaps

    Software-Umgebung für die Entwicklung, den Test, das Benchmarking und die Validierung von Sensorfusions- und Perzeptionsalgorithmen in Multisensoranwendungen.

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