V&V4NGC

Für die sichere Inbetriebnahme hoch- und vollautomatisierter Straßenfahrzeuge werden neue modellbasierte Methoden und Werkzeugketten zur Entwicklung, Validierung und Verifikation benötigt. Dabei geht es insbesondere darum, das Verhalten automatisierter Fahrzeuge in bekannten und unbekannten Verkehrssituationen abzusichern und kontinuierlich zu überprüfen.

Hochautomatisierte Fahrzeuge
Das Projekt fokussiert sich auf Verfahren des simulationsgestützten szenariobasierten Testens.

Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von NGC

Das Projekt V&V4NGC (Validierung & Verifikation für das Next Generation Car) entwickelt hierfür szenariobasierte, simulationsgestützte Verfahren, die zukünftig ein zentraler Bestandteil von Zulassungsprozessen automatisierter Fahrfunktionen sein sollen. Eine kontinuierliche Verbesserung wird durch die Nutzung realer Felddaten (z. B. aus dem Testfeld Niedersachsen) ermöglicht. Ziel ist ein durchgängiger Lebenszyklusansatz mit virtueller Zertifizierung und digitalen Zwillingen, der auch lernende KI-Systeme berücksichtigt. Diese Ansätze werden anhand einer virtuellen Stadtfahrt in Braunschweig demonstriert und evaluiert.

NGC Simulations-Framework

Die Interaktion automatisierter und autonomer Systeme mit einer offenen Welt macht es notwendig, völlig neue Ansätze für deren Verifikation und Validierung zu entwickeln, da weder ihr Verhalten noch ihre Umgebung vollständig formal beschreibbar sind. Um diese gesellschaftlich nützlichen Systeme regel- und wertekonform auf den Markt und in den Einsatz zu bringen, ist es daher erforderlich, ihre Qualität explizit durch Methoden zur Verifikation und Vali-dierung nachzuweisen, wie im Folgenden dargestellt.

Das NGC Simulations-Framework bietet eine einzigartige Sammlung simulationsbasierter Methoden und Werkzeuge zur Entwicklung und Erprobung hoch- bzw. vollautomatisierter (automobiler) Fahrzeugsysteme. Das NGC Simulations-Framework unterstützt eine gemischte virtuelle/physische Systemintegration und ermöglicht damit zentrale Bestandteile zukünftiger Zertifizierungsprozesse für Automatisierungssysteme und deren Teilsysteme im Straßenverkehr von morgen durch eine szenarienbasierte Simulationsumgebung.

NGC-Simulator
Beispielhafte Elemente des NGC-Simulationsframeworks mit darauf aufbauenden kundenspezifischen Toolketten.

Die im NGC Simulations-Framework enthaltenen Methoden und Werkzeuge umfassen beispielsweise eine makroskopische Verkehrssimulations-perspektive zur Modellierung komplexer Verkehrsumgebungen mit einer Vielzahl verschiedener Verkehrsteilnehmer (und Verkehrsströme). Unterhalb dieser makroskopischen Sicht existieren verschiedene simulationsbasierte Werkzeuge und Methoden, die zur detaillierten Modellierung einzelner Verkehrsteilnehmer sowie von Komponenten automatisierter Fahrzeugsysteme eingesetzt werden können. Diese wiederum unterteilen sich in Werkzeuge und Methoden zur Entwicklung von Systemanforderungen und Fahrzeugarchitekturmodellen bis hin zu echtzeitfähigen Hardware-in-the-Loop-Modellen, die für (virtuelle) Integrationstests von Hard- und Software-komponenten automatisierter Fahrzeugsysteme verwendet werden können.

Werkzeuge und Methoden, die im Forschungsprojekt V&V4NGC entwickelt wurden

Neben den Methoden und Werkzeugen zur Entwicklung und Erprobung technischer Systeme liegt ein weiterer Fokus auf Methoden und simulationsbasierten Werkzeugen zur Mensch-Maschine-Interaktion. Dazu gehören sowohl echtzeitfähige Simulationen mit menschlichen Probanden in Fahrsimulatoren als auch modellbasierte Simulationen der Mensch-Maschine-Interaktion unter Verwendung rechnergestützter Modelle menschlichen Verhaltens. Mit diesen unterschiedlichen simulationsbasierten Methoden und Werkzeugen konnten bereits zahlreiche heterogene Studien und Tests erfolgreich durchgeführt werden. Alle im Folgenden dargestellten Verifikations- und Validierungstoolketten (V&V) verwenden Komponenten des NGC Simulations-Frameworks.

Werkzeugkette zur szenarienbasierten Verifikation

TSC

Die TSC-Toolchain ermöglicht effiziente simulationsbasierte Tests kritischer Verkehrsszenarien zur Verifikation automatisierter Fahrfunktionen.

RdbS

Die RdbS-Toolchain erstellt realitätsnahe Szenarien aus Fahrzeugdaten zur verbesserten Simulation automatisierter Fahrfunktionen.

Szenarienbasiertes Monitoring

Das szenarienbasierte Online-Monitoring vergleicht das Fahrverhalten automatisierter Fahrzeuge in Echtzeit mit formalen Szenariospezifikationen zur Absicherung sicherer Fahrmanöver und zur Erkennung neuer Fahrsituationen.

Werkzeugkette zur sicheren Fahrdynamik

KI-basierte Vertikaldynamikregelung

Modulare Toolkette zur Entwicklung, dem Training und der Validierung KI-basierter Fahrdynamikregler mit direkter Überführung in reale Fahrzeugsysteme auf Basis etablierter Standards wie Modelica und FMI.

Predictive Maintenance

KI-basierte vorausschauende Wartung prognostiziert den Zustand sicherheitsrelevanter Komponenten wie Stoßdämpfer und ermöglicht eine zustandsorientierte Instandhaltung zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Sicherheit.

Digitale Zwillinge für autonome Fahrzeug-Crashanalysen

Simulationsbasierte Validierung passiver Sicherheitsstrukturen ermöglicht realistische virtuelle Crashtests zur Erhöhung der Fahrzeug- und Insassensicherheit in zukunftsweisenden Mobilitätskonzepten.

Sicheres Zusammenspiel mit Verkehrsteilnehmern

Virtueller Tester

Modellbasierte HMI-Simulation mit dem Virtual Tester ermöglicht die frühzeitige Bewertung von Mensch-Maschine-Interaktionen und unterstützt eine effiziente, qualitätssteigernde Entwicklung automatisierter Systeme durch realitätsnahe Verhaltens-simulation.

Interaktion mit vulnerablen Verkehrsteilnehmern

Die Toolchain ermöglicht simulationsbasierte Tests der Interaktion automatisierter Fahrzeuge mit vulnerablen Verkehrsteilnehmern zur Verbesserung von Sicherheit und Akzeptanz.

Geodaten zur Szenariogenerierung

Digitale Zwillinge erlauben es, Betriebsbereiche und Sensoren automatisierter Fahrzeuge mit Hilfe von Simulationen zu bewerten und zu optimieren, um einen sicheren Einsatz zu gewährleisten.

Werkzeugkette für funktional sichere und IT-sichere Online-Updates

Modulare Online Updates

Modulare Online-Updates sichern störungsfreien Betrieb verschiedener Softwarekomponenten auf zentralen Steuergeräten im Fahrzeug.

AI-in-the-loop

Die AI-in-the-Loop-Toolchain unterstützt Echtzeit-Training und kontinuierliche Verbesserung sicherheitskritischer KI-Systeme.

Das Projekt V&V4NGC – Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von Next Generation Car

Beteiligte Institute und Einrichtungen des DLR

Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität

Das neu gegründete Oldenburger DLR-Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität widmet sich der Forschung von Methoden, die es zur Entwicklung und Absicherung automatisierter und autonomer Verkehrssysteme der Zukunft bedarf.

Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik

Der Forschungsschwerpunkt des Instituts liegt in der Entwicklung und Anwendung effizienter Systemsimulationen und intelligenter Regelungssysteme für Raumfahrt- und Robotersysteme, Flugzeuge, Straßen- und Schienenfahrzeuge.

Institut für Weltraumforschung

Das DLR-Institut für Weltraumforschung ist ein weltweit führendes Kompetenzzentrum für optische Sensorsysteme und deren Einsatz in Planetenforschung, Erdbeobachtung und Sicherheit.

Institut für Verkehrssystemtechnik

Die Mobilität von Menschen und den Transport von Gütern zu gestalten, erforscht das Institut für Verkehrssystemtechnik und konzentriert sich auf Automotive- und Bahnsysteme sowie Verkehrs- und Mobilitätsmanagement.

Institut für Fahrzeugkonzepte

Das Institut für Fahrzeugkonzepte erforscht innovative Fahrzeugkonzepte für künftige Fahrzeuggenerationen auf Straße und Schiene am DLR-Standort Stuttgart.

Hochfrequenztechnik und Radarsysteme

Das Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme besitzt Know-how und Expertise über passive und aktive Mikrowellen und trägt zur Entwicklung bodengestützter, flugzeuggestützter und satellitengestützter Sensoren bei.

Institut für Methodik der Fernerkundung

Das Institut für Methodik der Fernerkundung bildet mit dem Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) das Earth Observation Center EOC – das Kompetenzzentrum für Erdbeobachtung in Deutschland.

Institut für Kommunikation und Navigation

Am DLR-Institut für Kommunikation und Navigation werden neue Systeme und Verfahren für die Funkübertragung und Funkortung entwickelt und untersucht.

Institut für Flugsystemtechnik

Das Institut für Flugsystemtechnik ist seit 1953 im DLR Standort Braunschweig in den Themen der Flugmechanik und Mess- und Systemtechnik aller fliegenden Systeme aktiv.

Institut für Softwaretechnologie

Das Institut für Softwaretechnologie erforscht neue Software-Technologien und nutzt sie zur Entwicklung anspruchsvoller Softwarelösungen für Anwendungen im DLR.

Institut für KI-Sicherheit

Im Institut für KI-Sicherheit erforschen und entwickeln wir KI-bezogene Methoden, Prozesse, Algorithmen, Technologien und Ausführungs- bzw. Systemumgebungen. Unser Fokus liegt auf sicherer und norm- bzw. standardkonformer KI, Cybersicherheit in offenen Daten- und Dienste-Ökosystemen und KI, sowie der Automatisierung in Mobilität und Logistik.

Kontakt

Dr. Kim Grüttner

Projektkoordination
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
DLR-Institut Systems Engineering für zukünftige Mobilität
Escherweg 2, 26121 Oldenburg