IoT & autonomes Fahren
Die Herausforderung
Automatisiertes Fahren, insbesondere auf den SAE-Stufen 3 bis 5, erfordert, dass Fahrzeuge ihre Umgebung erfassen, Situationen interpretieren, schnelle Entscheidungen treffen und Manöver ohne ständige menschliche Überwachung ausführen können. Damit diese Systeme sicher funktionieren, müssen sie über ein sehr breites Spektrum möglicher Szenarien hinweg validiert werden, einschließlich seltener und sicherheitskritischer Randfälle. Der Bedarf an kontinuierlicher, datengetriebener und szenariobasierter Validierung ist notwendig.
Hierfür wurde eine Rahmenwerk benötigt, in dem Validierung nicht als einmaliger Schritt vor der Markteinführung verstanden wird, sondern als fortlaufender Prozess, der in kontinuierliche Softwareintegration und -bereitstellung eingebettet ist. Es sollte ermöglichen, reale Fahrdaten, die sowohl im Feld als auch in kontrollierten Tests gesammelt werden, in Validierungs-Pipelines einzuspeisen, wo sie strukturiert, analysiert und für Sicherheitsbewertungen genutzt werden können.
Im Rahmen des kürzlich abgeschlossenen Projekts Real Drive Validation wurde untersucht, wie die Vielzahl an unterschiedlichen Fahrzeugdaten standardisiert, harmonisiert und effizient übertragen werden kann. Dies umfasst sowohl niederbandige Signale wie OBD-II-Parameter als auch hochbandige Datenströme wie Videodaten, Objektlisten von Wahrnehmungssystemen oder Lidar-Punktwolken.
Unsere Lösung
In Rahmen dieses Forschungsprojekts übernimmt das von uns geleitete Teilprojekt TelTaKo-S eine wesentliche Rolle. TelTaKo-S ist ein Middleware-Konzept für Telematik und Datenmanagement. Das Teilprojekt untersucht insbesondere die umgebungs- und technikseitigen Voraussetzungen, damit diese Daten in Echtzeit an Cloud-Plattformen übertragen, konsistent verarbeitet und für Operatoren, Ingenieure und Validierungssysteme nutzbar gemacht werden können. Ohne eine solche Middleware wäre die Integration heterogener Fahrzeugdaten in Validierungsprozesse praktisch nicht umsetzbar.
Unser agiles Team evaluierte und entwickelte Konzepte zur vereinheitlichten Datenaufbereitung, zu den unterschiedlichen Kommunikationskonzepten bei der Datenübertragung und zur modularen Gesamt-Architektur des TelTaKo-S. Unsere Expertise in der Entwicklung von serverbasierten Systemen mit moderner Weboberfläche ermöglichte es uns, die Anbindung verschiedener IoT Geräte als Datenlieferanten (z.B. ANavS, FLEA Box) aus dem Fahrzeug zu implementieren. Von der Interpretation übermittelter OBDII-Daten bis hin zur Videoübertragung aus dem Fahrzeug wurden verschiedene Use Cases erfolgreich umgesetzt.
Überblick über die externen Kommunikationsschnittstellen eines Fahrzeugs
Vorteile für unsere Kunden
Das entwickelte System ist plattformunabhängig und somit in beliebigen Cloud-Systemen betreibbar (Microsoft Azure, Amazon AWS, Google Cloud). Die Bedienung ist dank der modernen Weboberfläche sowohl für technisches Personal als auch das Management effizient zu bedienen.
Die Anbindung kundenspezifischer Endgeräte ist dank standardisierter Verfahren einfach möglich und unterstützt die vielfältigen IoT Geräte.
Auf Kundenwunsch können neue Funktionen in die modulare Architektur eingebunden werden. Schnittstellen zu anderen Systemen unterstützen die Integration in die Systemlandschaft unserer Kunden.
TelTaKo-S als Middleware ermöglicht ortsunabhängigen Echtzeit-Zugriff auf Fahrzeugdaten – sei es im Büro oder unterwegs.
Technologie Stack und Methoden
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