Die Automobilindustrie im radikalen Umbruch

05-06 / 2016 B 61060 · Juni 2016 · Einzelpreis 19,50 € · www.automobil-elektronik.de

Die Automobilindustrie im radikalen UmbruchInterview mit Ricky Hudi und Audis E/E-Team S. 14

E/E-Entwicklung für Entscheider

ADASEntwicklungsplattform für künstliche Intelligenz beim autonomen Fahren: S. 30

CONNECTED CARDatenschutz im Auto: Herausforderung und Aufgaben S. 68

HIGHLIGHTLaserdioden-Treiber für AR-HuDs auf Basis von MEMS-Technologie S. 81

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HACKERANGRIFF

Ungewollte Zugri�e werden abgeblockt

StauerkennungUnfallvermeidung

Priorisierung von Rettungsdiensten

Mautkontrolle

CONSUMER DEVICE INTEGRATION CAR2CAR

CAR2INFRASTRUCTURE

Verkehrs-information Infotainment Apps

WerkstattFerndiagnose SowareUpdateBezahl-systemeeCall Internet-

services

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Wenn Sie das Cover-Interview mit Ricky Hudi und Mitglie-dern von Audis E/E-Team auf

Seite 14 lesen, dann erkennen Sie, dass uns eine hochinteressante Zeit bevor-steht, in der äußerst wichtige strategische Weichenstellungen bevorstehen. In dieser Ausgabe finden Sie die meisten der aktu-ell anstehenden Themen der Branche ganz geballt: Von ADAS und automati-siertem Fahren (Seiten 18 bis 51) über alternative Antriebskonzepte (Seiten 52 bis 55) bis hin zu Optoelektronik (Seiten 58 bis 67) und dem Connected Car (Seiten 68 bis 77). Der starke Fokus auf den Fah-rerassistenzsystemen spiegelt auch den besonders hohen Entwicklungseinsatz der Branche im ADAS-Bereich wider.

Dabei beschäftigt sich diese Ausgabe ganz bewusst nicht nur mit den rein techni-schen Aspekten sondern auch mit einigen Randthemen, die aber für den Markterfolg der technischen Systeme von elementarer Bedeutung sind. Das Interview mit dem Audi-Team macht dabei den Anfang. Auf Seite 48 berichtet ein auf das Thema spe-

zialisierter Rechtsanwalt, wie sich die Ver-sicherungen und die damit zusammen-hängenden Geschäftsmodelle durch das automatisierte Fahren verändern werden. Continental-Vorstand Helmut Matschi fasst ab Seite 68 das heiße Eisen „Daten-schutz“ an und bezieht eindeutig Stellung – und zwar in einer Art und Weise, die mit dem Motto „Do ut Des“ der alten Römer einen gangbaren Weg für die Bran-che beschreibt. Wie wichtig ein gutes Innovationsmanagement per se ist, erklärt Dr. Dieter Lederer kurz und prägnant auf Seite 80.

Ich bin mir sicher, dass wir über all diese Themen am 14. und 15. Juni auf dem mitt-lerweile 20. AUTOMOBIL-ELEKTRONIK-Kongress in Ludwigsburg intensiv spre-chen werden. Ich freue mich schon darauf, auf diesem Networking-Kongress wieder viele gute Gespräche mit E/E-Entscheidern zu führen!

Editorial

Große Herausforderungen

Vierkanaliger Laserdioden-Treiber

für AR-HuDsHighlight, Seite 81

81

editorial von Chefredakteur Alfred Vollmer

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hermetisch dichte, wasserstoffgefüllte

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Juni 2016

4 Automobil ElEktronik 05-06/2016 www.automobil-elektronik.de

Märkte + technologien

06 ZVEI-Standpunkt Nur gemeinsam erfolgreich bei HAF

08 Top 5 10 News und Meldungen

coverstory

14 Die Automobilindustrie im radikalen Umbruch Interview mit Mitgliedern des Audi-EE-

Teams und EE-Leiter Ricky Hudiru

Fahrerassistenz

18 Wegbereiter für autonomes FahrenBildverarbeitung und neuronale Netze

22 Roboterarchitekturen im Fahrzeug

Die DNS für das automatisierte Fahren y

26 Auf dem Weg zum autonomen Fahren Modellbasierte Entwicklung des automatisierten Fahrerlebnisses

30 Künstliche Intelligenz im autonomen FahrenEntwicklungsplattform für selbstfahrende Autos

34 Von der ADAS-Kamera zum Mobilitätskonzern Sensorfusion und Softwareentwicklung

38 Mehr als die Summe der Teile Sensorfusion in autonomen Fahrsystemen

42 Der Trend geht zu zentralen Domänen-ECUs

Hochintegration von ADAS-Funktionen z 46 Individuell war gestern

Kfz-Versicherung beim automatisierten Fahren

antriebskonzepte

52 48-V-Mild-Hybrid Serienfertigung läuft binnen 18 Monaten an

54 Mehr Komfort, geringere Emissionen Batteriemanagement für das 48-V-Bordnetz

optoelektronik

58 Stromversorgung von LEDs im Vergleich DC/DC-Topologien für die LED-Fahrzeug-beleuchtung

62 Rote und blaue Farbtöne werden dunkler LED-Fahrzeugbeleuchtung

66 Raytracing für fotorealistisches HMI Cluster und HuD werden effizienter

connected car

68 Datenschutz im Auto Herausforderung und Aufgaben

72 Die digitale Welt der Automobilnutzung Datenbasierende Geschäftsmodelle im Flottenbereich

76 Mehrwert für alle Beteiligten Strategisches Benchmarking bei Infotainmentsystemen

Individuell war gestern46 kfz-versicherung

Wie automatisiertes Fahren die Haftungs- und Versicherungs- situation verändern wird.

14

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RUBRIKEN

03 Editorial Große Herausforderungen

74 Marktübersicht HV-Testgeräte, Messequipment und Dienstleistungen

80 Tradition killt Innovation Dr. Lederers Management-Tipps

81 HighlightLaserdioden-Treiber für AR-HuDs

82 Impressum 82 Inserenten-/Personen- und

Unternehmensverzeichnis

68

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Automotive-Abkürzungen

Erklärungen zu derzeit über 777 Abkürzungen rund um die Automobil-Elektronik finden Sie auf www.all- electronics.de im Bereich „Abkürzungen“ (oben Mitte).

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Die Einführung von komplexen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) ist in vollem Gange; auch wenn

die Zeitleiste für die Einführung von Hochautomatisierten Fahrzeugen (HAF) noch Unsicherheiten birgt, so muss sich die gesamte Industrie heute konkret auf die neuen Anforderungen einstellen. Die Einführung von Hochautomatisierten Fahrzeugen passiert nicht mit einem Pau-kenschlag, sondern Schritt für Schritt – und die ersten Schritte haben längst begonnen; die Serienanläufe der letzten Jahre zeigen das eindrucksvoll.

Vernetztes hochautomatisiertes Fahren bedeutet, dass die Komplexität eines „sys-tem of systems“ sicher beherrscht werden muss: die Fahrzeuge sind miteinander ver-netzt, aber auch mit der Umwelt und der Infrastruktur und mit Anwendungen in der Cloud. Für diese neuen Herausforderungen muss die gesamte Industrie gemeinsame Ansätze finden – es ist weder sinnvoll noch leistbar, wenn jedes Unternehmen bei den Basistechnologien, Architekturen und Pro-zessen eigene Wege definiert und damit signifikante Mehrfachaufwände in der Wertschöpfungskette verursacht.

SW-Referenzarchitektur für HAFKritische Handlungsfelder liegen in der Entwicklung der Elektronik und Software von ADAS/HAF und hier speziell auf den Themen Entwicklungs- und Test-Metho-dik, Absicherung und Funktionale Sicher-heit bis zur Serienreife/Zulassung. Ziel einer intensiven unternehmensübergrei-fenden Zusammenarbeit muss es sein, kurzfristig eine erste Software-Referenz-architektur für HAF zu erarbeiten, die

dann auch als Basis für neue Strategien zur Validierung und Verifikation dienen kann. Diese offene Referenzarchitektur muss funktional orientiert sein und soll n icht physika l ische Schnit tstel len beschreiben, sondern logische Abstrakti-onen entlang der Datenverarbeitungsket-te (Schnittstellen und Services). Für diese Objekte können dann Güte- und Quali-tätskriterien definiert werden, die wiede-rum Grundlage für konkrete Testanforde-

rungen und für die Wahl der geeigneten Testmethoden (von xiL bis zum Test im Fahrzeug) sind.

Sicherheit einbauenDokumentation und Analyse der Testab-deckung übergreifend über die Testakti-vitäten unterschiedlicher Partner und unterschiedlicher Testebenen sind von entscheidender Bedeutung – genauso wie das Life-Cycle-Testing: wie erhalte ich die Leistungsfähigkeit des Systems über die Lebenszeit. Data-Security und Cyber-Security-Aspekte müssen berücksichtigt werden. Ein weiteres wichtiges Thema ist die Weiterentwicklung und Ergänzung der ISO26262 für automatisiertes Fahren hin zu „fail operational“ – eine 100 % Korrekt-heit ist bei stochastischen Themenstellun-gen und maschinellem Lernen nicht

er reichbar; mit diesem „Vollständisgkeits-dilemma“ müssen wir gemeinsam umge-hen. Die Komplexität dieser Aufgabe zeigt eindeutig: die Industrie kann diese riesige Herausforderung nur gemeinsam lösen. Dazu braucht es neue Formen und Regeln der unternehmensübergreifenden Zusam-menarbeit.

Der Wille zu einer unternehmensüber-greifenden Zusammenarbeit wird auf Tagungen und in allen Gesprächen mit Entscheidungsträgern bei OEMs und bei den großen Zulieferern betont. Große Gemeinschaftsprojekte wie Pegasus (um nur eins zu nennen) zeigen die gute Absicht der Industrie. Aber es ist nicht mit einem Projekt allein getan – viel wichtiger ist die Bereitschaft zu einer offenen Kom-munikation auch über solche Großprojek-te hinaus und die Fähigkeit, die Arbeits-ergebnisse anderer als Basis für den jeweils nächsten Schritt anzuerkennen und aus dem gewohnten „not invented here“ aus-zusteigen. Dieser Kulturwandel fällt schwer – aber genau hier liegt der Schlüs-sel für mehr Agilität in der Automobilin-dustrie. Eine realistische Einschätzung, wo tatsächlich Diffe-renzierungspotenti-ale liegen, ist erforderlich – nicht alles, was innovativ und technologisch anspruchs-voll ist, ist deshalb auch differenzierend.

Der Dialog über neue Formen der Zusammenarbeit hat begonnen – lassen Sie uns diese Diskussion alle engagiert, ergebnisoffen und konstruktiv führen, um HAF erfolgreich auf die Straße zu bringen. Gemeinsam. Zum Nutzen aller beteiligten Unternehmen. Und zum Nutzen für alle Teilnehmer im Straßenverkehr durch höhere Sicherheit. (av) n

Nur gemeinsam erfolgreich bei HAF

Hans-Georg Frischkorn ist freier Berater und Mitglied im ZVEI Steuerkreis Automotive Software.

Der Dialog über neue Formen der Zusammenarbeit

hat begonnen.

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ZVEI

Märkte + Technologien ZVEI-Standpunkt

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Märkte + Technologien Meldungen


Top-FIVE

Interview mit Matthias Stumpf, QNX300ael0416 Beitrag der Redaktion1 2

3

4

Marktübersicht: Anbieter/Dienstleister Automobilelektronik

399ael0616 Beitrag der Redaktion

37. Wiener Motorensymposium

313ael0616 Beitrag der Redaktion

Tri-Cam: Premium-Kamerasystem mit drei Objektiven

321ael0416 ZF TRW

Warum Cybersecurity so wichtig ist + wie man sie umsetzt

313ael0416 Renesas5

Die Zeitschrift AUTOMOBIL-ELEKTRONIK finden Sie jeweils als Komplett-PDF jeder Druckausgabe zeitverzögert und permanent archiviert unter www.automobil-elektronik.de. Zusätzlich stellen wir die einzelnen Beiträge unter www.all-electronics.de online. Über den Filter „Automotive“ oder den Channel „Applikationen / Automotive“ fokussieren Sie die Auswahl auf Themen rund um

die Automobilelektronik. Die folgenden neuen automotive-rele-vanten Beiträge wurden in den Monaten April und Mai am häu-figsten aufgerufen. Eintippen des Info DIREKT-Codes auf all-electro-nics.de führt Sie direkt zum Beitrag. Das Abkürzungsverzeichnis erreichen Sie jetzt ganz komfortabel, indem Sie ganz oben auf der Homepage „Abkürzungen“ anklicken.

TERMINE20. Internationaler Fachkon-gress Fortschritte in der Auto-mobil-Elektronik 14. bis 15.6.2016, Ludwigsburg automobil-elektronik-kongress.de

Concar Expo 29. bis 30.6.2016 www.concarexpo.com

Automated Driving 29. bis 30.6.2016, Düsseldorf www.vdi-international.com

Optische Technologien im Fahrzeug 6. bis 7. 7.2016, Freising www.vdi.de/ot-auto

IAA Nutzfahrzeuge 22. bis 29.9.2016, Hannover iaa.de

Internationale Zulieferbörse 18. bis 20.10.2016, Wolfsburg www.izb-online.com

Methoden: Aktive Sicherheit und automatisierte Fahren 26. bis 27.10.2016, Essen www.hdt-essen.de

Electronica 8. bis 11.11.2016, München www.electronica.de

Automobile LichttechnikHella entwickelt auch in Süddeutschland

Im Labor prüft Hella die Scheinwerfer auf elektromechanische Verträglich-keit, um mögliche Wechselwirkungen mit anderen Fahrzeugkomponenten auszuschließen.

Hella plant die Eröffnung eines neuen Entwicklungszentrums für automobile Lichttechnik. Mit dem Aufbau einer neuen Ent-wicklungsdependance im Raum Stuttgart will das Unternehmen die wachsende Nachfrage nach LED-Lösungen bedienen und die Nähe zu den in der Region verwurzelten Kunden intensivie-ren. Der Schwerpunkt der neuen Einheit soll insbesondere auf der Entwicklung von LED-Produkten und -komponenten für Kunden im süddeutschen Raum liegen. Das neue Entwicklungs-zentrum, das im Herbst 2016 eröffnet werden soll, wird in der ersten Ausbaustufe rund 25 Mitarbeiter umfassen. Perspektivisch soll die Zahl der Entwickler dort in den kommenden Jahren auf über 100 Beschäftigte ansteigen. Mehr per infoDIREKT. (jck)� n

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10 AUTOMOBIL ELEKTRONIK 05-06 / 2016 www.automobil-elektronik.de

THERMISCHE ZUVERLÄSSIGKEIT UND LEBENSDAUER VON IGBTS

Simulation und TestAls Teil einer umfassenden Lösung für thermische Simulation und Hardwaretests bringt Mentor Graphics den Micred Pow-er Tester 600A zum Testen der thermischen Zuverlässigkeit von simultan bis zu 128 IGBTs für Elektro- und Hybridfahrzeuge auf den Markt. Der erhöhte Prüfdurchsatz liefert statistische Fehlerdaten, aus denen sich Prognosen zur Lebensdauer von Pro-dukten im Feld ableiten lassen.

Der neue „Micred Power Tester 600A“ von Mentor Graphics hilft, die Zuverlässig-keit der Leistungselektronik-Komponenten von Elektro- und Hybridfahrzeugen (EV/HEV) unter Lastwechsel zu ermitteln. Ent-wicklungs- und Zuverlässigkeitsingenieu-re können damit IGBTs, MOSFETs, diver-se Leistungstransistoren und Ladegeräte hinsichtlich ihrer thermischen Zuverläs-sigkeit und Lebensdauer testen, um einem Rückruf bei (H)EVs vorzubeugen. Dabei besteht die Möglichkeit, viele diskrete Leis-tungskomponenten oder -module parallel zu testen. Der erhöhte Prüfdurchsatz liefert statistische Fehlerdaten, aus denen sich Prognosen zur Lebensdauer von Produk-ten im Feld ableiten lassen.

Entwickler von EVs und HEVs müssen unter anderem die thermische Zuverläs-sigkeit von Leis tungselektronikmodulen gewährleisten, eine mögliche, durch eine Reihe standardmäßiger Lastwechsel ver-ursachte Degradierung von IGBTs erken-nen sowie die zugrunde liegenden Scha-

densursachen erkennen. „Mentors Micred Power Tester 600A liefert genaue und zuverlässige Testergebnisse, die sich auf reale Anforderungen übertra gen lassen“, konstatiert Roland Feldhinkel , GM der Mechanical Analysis Division von Mentor.

Umfassende Diagnosen für die thermi-sche Zuverlässigkeit spielen dabei eine wichtige Rolle. Der Power-Tester bietet einen Zuverlässigkeitsprüfprozess für die Lebenszyklus-Bewertung, wobei die Last-wechsel vollständig automatisiert sind. Das Strukturfunktion-Feature T3Ster innerhalb des Testers liefert für jeden IGBT zerstörungsfreie Daten von fortschreiten-den Fehlern. Während des Testens zeich-net das System alle Diagnoseinfor-mationen auf: von Strom, Spannung und Temperaturerfassung bis hin zu Änderun-gen in der Strukturfunktion, die auf Feh-lerursachen in der Package-Struktur hin-weisen. So lassen sich die Gehäuseent-wicklung, die Zuverlässigkeit und die Chargenprüfung von eingehenden Kom-ponenten schon vor der Produktion testen.

Entscheidend für eine sichere Zuverläs-sigkeitsprognose ist eine hohe Simulati-onsgenauigkeit. Der Micred Power Tester 600A kann IGBT-Module mit Zehntau-senden von Zyklen ansteuern und Daten von fortschreitenden Fehlern in Echtzeit für Diagnosen zur Verfügung stellen. Dies reduziert die Zeiten für Tests erheblich und erübrigt Post-Mortem- oder zerstörende

Fehleranalysen. Für die genaue thermische Charakterisierung von IGBTs und Kom-ponenten lassen sich mit Hilfe von Men-tors Kalibrierungstechnologie die damit verbundenen 3D-CFD-Simulationsfehler (CFD: Computational Fluid Dynamics) von typischen 20 % auf 0,5 % reduzieren.

Die Skalierbarkeit der Tester ermöglicht Reihentests mit mehreren Leistungshalb-leitern parallel. Bis zu acht Power-Tester lassen sich kaskadieren, um so gleichzeitig bis zu 128 IGBTs in einem System mit Last-wechseln zu beaufschlagen. Der Tester arbeitet unter Last mit 48 V, und die Anwen-der können Kompo nenten untersuchen, die für hohe Flexibilität auf einem externen Kühlsystem befestigt sind. Der Micred Power Tester 600A erfüllt auch die Anfor-derungen des sich abzeichnenden Defacto-Standards für das Testen von EV/HEV-Leistungselektronik, der den die deutsche Automobilindustrie derzeit entwickelt. (jwa)


Bild 1: Der ska-lierbare Micred

Power Tester 600A testet

Leistungselekt-ronikkompo-

nenten von Elektro- und Hy-

brid-Fahrzeugen unter Lastwech-sel und ermöglicht eine thermische Simulation mit hoher Genauigkeit.

Bild 2: Aus Leistungsmessdaten von realen Fahrzyklen lässt sich ein 3D-Wärmefluss-Modell berechnen und damit die Temperaturverteilung im je-weiligen Bauteil. Der Micred Power Tester 600A unterstützt dabei die Verifi-kation der Simulationsergebnisse über Hardwaretests, was eine Bewertung der Zuverlässigkeit und Lebensdauer von IGBTs sicherer und genauer macht.

Bild 3: Der Power Tester liefert Daten, die in Flotherm zur automatisieren Kalibrierung eines 3D-CFD eines Packages verwendbar sind. Durch Men-tors Kalibrierungsansatz auf Basis der Micred-T3Ster-Technologie lassen sich Fehler auf 0,5 % reduzieren und eine präzise thermische Modellierung von IGBTs und Komponenten erzielen.

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AUTOMOBIL ELEKTRONIK 05-06 / 2016 11www.automobil-elektronik.de

DRIVING THECONNECTED CARFORWARD

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WENIG IMPULSE AUS DER HYBRIDFRAKTION

37. Wiener MotorensymposiumAuf dem 37. Wiener Motoren-symposium blieb der Hybrid-antrieb Mangelware, rein bat-terieelektrische Antriebe fehl-ten ganz. So geriet die zweitä-gige Veranstaltung primär zum Schaulaufen der ICEs.

Eine Diverse Infos rund um d ie Verbrennungsmotor-Lösungen von Bugatti (1500 PS / 1600 Nm), Aston Martin und BMW (jeweils V12-Motoren), Volkswagen (130 PS mit 1 l/100 km weniger Verbrauch), Daim-ler (Diesel), General Motors (1,6 l Diesel mit 160 PS), Audi (V8 TDI mit 48-V-Teilbordnetz) und andere erfahren Sie in der sehr ausführlichen Langversi-on dieses Beitrags per infoDI-REKT. Dort finden Sie auch Zusatzinfos über RDE aus Sicht des TÜV Nord , die EU-Bestim-mungen ab 2020 sowie über Wasserstoff-Brennstoffzellen-fahrzeuge.

„Klar ist: Ohne Elektrifizie-rung des Verbrennungsmotors geht in Zukunft nichts mehr“, stellte Prof. Hans Peter Lenz , Gründer und Leiter des Wiener Motorensymposiums, schon in seiner Eröffnungsansprache fest. Auch wenn in Wien nur zwei neue Entwicklungen mit Hybridantrieb vorgestellt wur-den und Elektroautos ganz fehlten, scheint klar, dass sich ab der oberen Mittelklasse der Plug-In-Hybridantrieb durch-setzt. In den Segmenten dar-unter läuft alles auf den elekt-rifizierten Antrieb mit Teilb-ordnetz auf 48-V-Basis hinaus. Das Mild-Hybridsystem habe den Vorteil, „zu 30 % der Kos-ten eines Vollhybrids 70 % von dessen Funktionen bereitzu-stellen“, sagte John Fuerst , VP Engineering bei Delphi Pow-ertrain. Das „Gasoline Tech-

nology Car II“ aus der Koope-ration von Continental und Schaeffler ist ein guter Beleg für diesen Befund. Das Fahr-zeug mit 48-V-Hybridsystem basiert auf einem Ford Focus.

Daimler informierte unter anderem über die „strecken-basierte Betriebsstrategie“, und ganz klar kristallisierte sich der Trend zur Fahrzeug-Vernet-zung heraus. Ken Washington ,

VP für Forschung und Vorent-wicklung bei Ford, fasste die Herausforderungen für die Branche in einem einzigen Satz zusammen: „Vernetzung und autonomes Fahren werden auf die Automobilindustrie so dis-ruptive Auswirkungen haben wie das Auto vor gut 100 Jah-ren auf die individuelle Mobi-lität.“ Da müsste die Reduzie-rung von Verbrauch und

Über1000 Motorenexperten und Topmanager der Autobranche so-wie Forscher und Wissenschaftler konferierten im Kongresszentrum der Wiener Hofburg zu Fortschrit-ten in der Antriebstechnik.

Bild:

ÖVK/

Doris

Kuce

ra

Schadstoffemissionen doch machbar sein – auch beim Die-sel. ( Wilhelm Missler /av)

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AUTONOMES FAHREN GENERIERT MILLIARDENMARKT FÜR DIENSTE

Horváth-StudieWie viel ist ein Autofahrer bereit, für den Konsum von Mehrwertdiensten in einem autonomen Fahrzeug zu zahlen? Dieser Frage haben sich die Managementberatung Horváth & Partners und das Fraunhofer IAO in der gemeinsamen Studie „The Value of Time – Nutzerbezogene Service-Poten-ziale durch autonomes Fahren“ angenom-men. Das Ergebnis lässt aufhorchen.

Für die sechs definierten Bedürfniska-tegorien Kommunikation, Produktivität, Grundbedürfnisse, Wohlfühlen, Informa-tion und Unterhaltung wurden durch-schnittliche Zahlungsbereitschaften von jeweils zwischen 20 und 40 Euro pro Monat ermittelt. Daraus wird schon in wenigen Jahren ein bedeutsamer Markt entstehen: Allein für Deutschland prognostizieren die Studienautoren im nächsten Jahrzehnt ein jährliches Umsatzvolumen von mehreren Milliarden Euro für Mehrwertdienste wäh-rend der Fahrt. In Japan und den USA ist die Zahlungsbereitschaft noch größer. Auch mit welchen Services und Produkten die Umsätze erzielt werden, unterscheidet sich zwischen den Ländern.

„Drei Viertel der befragten 1500 Auto-fahrer würden für Mehrwertdienste in einem autonomen Fahrzeug zahlen“, fasst Ralf Gaydoul , Partner und Leiter des Auto-motive Centers bei Horváth & Partners, zusammen. „Wir gehen davon aus, dass autonome Fahrzeuge sich in den nächsten zehn Jahren etablieren werden. Je mehr sich das autonome Fahren durchsetzt, des-to größer wird die Nachfrage der Nutzer nach Services sein, um die frei werdende Zeit im Auto sinnvoll zu nutzen. Summiert

Befragt wurden 1500 Autofahrer in Deutsch-land, den USA (Kalifornien) und Japan zu mögli-chen Aktivitäten während des autonomen Fah-rens und der damit verbundenen Zahlungsbe-reitschaft.

Kurz & BÜNDIG Bourns ist der OPEN Alliance (One-Pair Ether-net) beigetreten.

Micronova ist jetzt Mitglied im ASAM e. V.

Bosch hat die Zulassung für ein Kollisions-warnsystem mit automatischer Notbremse er-halten, das in Personen-Straßenbahnen zum Einsatz kommt.

Lumberg erhielt von Brose den Key Supplier Award 2016.

Toyota zeichnete Continental mit dem Annu-al Technology & Development Award aus – für die Multifunktionskamera mit Lidar (MFL).

Valeo erhielt für seinen elektrischen Kompres-sor sowie den wassergekühlten Kondensator einen PACE Award.

Renesas und Microconsult arbeiten beim Trai-ning für die Synergy-Plattform zusammen.

Nexteer hat ein neues Technologiezentrum und ein drittes Werk am Standort Tychy/Polen eröffnet: für Lenk und Assistenzsysteme.

BHTC hat in Mexiko eine neue Fertigung eröff-net, um von dort aus Audi , BMW , Daimler , GM , Volkswagen und andere OEMs im NAFTA-Raum zu bedienen.

EDAG Engineering GmbH ist die neue Eigen-tümerin der Duvede-C Europe B.V.

Stefan Rathgeber ( Continental ) löst Si-mon Fürst ( BMW ) als Sprecher von Autosar ab.

Toshihiko Tanaka ist der neue President von Socionext Europe (SNEU) sowie von So-cionext Embedded Software Austria (SE-SA). Sein Vorgänger Shoji Ohashi geht nach Japan zurück.

Oliver Schubert ist der neue CEO der Zizala Lichtsysteme GmbH. Der bisherige CEO Hubert Schuhleit-ner zieht sich ins Pri-vatleben zurück.

Karl Gadesmann wird zum 1.10.2016 der neue CFO der Le-oni AG. Neben den klassischen Aufgaben eines Finanzvor-stands übernimmt er auch die Verantwor-tung für das Ressort Information Manage-ment.

Jochen Hanebeck , bisher Präsident der Division Automotive, wird zum 1. Juli 2016 Vorstand des neu ge-schaffenen Ressorts Operations bei Infi-neon

PERSONEN

man die Werte über alle Bedürfniskatego-rien hinweg auf, so kommt man auf einen monatlichen Betrag von weit über 100 Euro pro Fahrer.“

Am größten ist die Bereitschaft, Geld für Angebote rund um Kommunikation und Produktivität zu investieren. „Diese Services werden in allen drei untersuchten Ländern am stärksten nachgefragt, jedoch mit unterschiedlicher Ausprägung“, erklärt Dr. Jennifer Dungs , Leiterin des Geschäftsfelds Mobilitäts- und Stadtsys-tem-Gestaltung am Fraunhofer IAO. „In Japan ist beispielsweise das Interesse an Social-Media-Diensten während der Fahrt deutlich höher als hierzulande (64 % gegenüber 23 %).“ Dementsprechend kön-nen Anbieter aus verschiedenen Bereichen signifikante Umsatzanteile gewinnen.

Mehr zu dieser Studie finden Sie per infoDIREKT. (jck) ■


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Szenario ADas automatisierte Auto

Szenario BDie fahrerlose Kapsel

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DIE MESSE FÜR DIE MOBIL ITÄT DER ZUKUNFT

Con-Car-Expo 2016Es dauert nicht mehr lange, dann findet am 29. und 30. Juni 2016 auf dem Messegelände in Düsseldorf erstmals die inter-nationale Fachmesse Con-Car-Expo statt. Der VDI ver-sucht dabei, als Veranstalter den Spagat aus Ausstellung, internationalen Fachkonferen-zen und einem Messeforum mit insgesamt mehr als 100 Vorträgen zu schaffen. Dabei stehen automatisiertes Fahren und ADAS, Navigation sowie Telematik, C2x-Kommunika-tion, HMI, Bedienung und Anzeige sowie die dafür benö-tigten Komponenten und Sys-teme wie etwa Sensoren und Controller, aber auch Soft-ware, Car-IT und Infrastruk-t u r technolog ien ( Netze, Cloud, Big-Data Analytics, Infotainment) im Mittelpunkt. Als Aussteller sind unter ande-rem BMW , Microsoft , Tomtom , ESG , Vodafone , Continental oder Nvidia in Düsseldorf ver-treten.

Aber nicht nur für die Schwergewichte, sondern auch für junge, innovative Unternehmen sieht der VDI die Con-Car-Expo als die rich-tige Präsentationsplattform, und dafür hat er eine eine Start-up-Area geschaffen. So zeigt Vimcar eine Lösung, um ein Fahrtenbuch bei privater Nutzung des Fahrzeugs regel-konform zu führen; durch die Nutzung von Fahrzeugdaten führt der Dienstwagen auto-matisiert sein Fahrtenbuch selber. Ein weiteres Beispiel ist die Navigations-App der Gra-phmasters aus Hannover. Alle 15 Sekunden optimiert die App die Route und sorgt so immer für eine möglichst opti-male Streckenführung und

Die Con-Car-Expo findet erstmals am 29. und 30. Juni 2016 auf dem Messegelände in Düsseldorf statt.

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Darüber hinaus lädt ITS auf der Con-Car-Expo zum zwei-tägigen Workshop „Öffentli-cher Verkehr 4.0“ ein, auf dem es um den aktuelle Stand und

aktualisierte Ankunftszeit.In einem Usability Experi-

ence Hub führen Automobil-experten von SBD (Secured By Design Ltd) Fahrzeugpräsen-tationen durch. Die Messebe-sucher vergleichen einzelne Features miteinander und erstellen so ein Benchmark der Fahrzeuge Seat Ibiza, Tesla Model S und Volvo XC 90. In einem Research Hub können sich die Besucher über unter-schiedliche Technologien, wie etwa Connectivity, Automati-sierung, Sicherheit und Eco-Systeme informieren.

Im Car-Pav i l lon zeigen Automobilhersteller und Lie-feranten neue Entwicklungen und Zukunftsstudien zu den unterschiedlichsten Themen. So etwa ein Auto ohne Rück-spiegel von Continental . Die Bilder von mehreren Kameras geben dem Fahrer auf einem Display sämtliche Informati-onen, die er zum Fahren oder Manövrieren benötigt. Mit der ohne Außenspiegel st rö-mungsoptimierten Karosserie sinken zudem Kraftstoffver-brauch und Geräuschpegel.

Der VDI veranstaltet neben den Vorträgen auf dem Mes-seforum – zum Beispiel über neue Geschäftsmodelle oder juristische Aspekte – parallel und in direkter räumlicher Nähe zum Messegeschehen außerdem noch vier internati-onale Fachkonferenzen, die sich mit automatisiertem Fah-ren, HMI und Connectivity, IT-Sicherheit und Sicherheits-systemen beschäftigen. Die Keynote zur gemeinsamen Eröffnung aller Fachkonferen-zen im Rahmen der Con-Car-Expo hält Elmar Frickenstein von BMW .

die Vernetzungschancen von Fahrzeugen mit der Infra-struktur geht. (jck/av) ■


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IntervIew mIt mItgl Iedern des AudI-ee-teAms und ee-le Iter rIcky HudI

die Automobilindustrie im radikalen umbruchAudi sieht sehr große Veränderungen auf die Branche zukommen. AUTOMOBIL-ELEKTRONIK sprach mit Mitgliedern des Audi-EE-Teams und EE-Leiter Ricky Hudi über die großen Heraus-forderungen und wie die Beteiligten sie meistern können. Autor: Alfred Vollmer

Ricky Hudi (rechts, neben seinem Assistenten Andre Hainzlmaier): „Derzeit erfolgt der Wandel von der Car-Experience zur User-Experience. Dabei wird sich die gesamte Technologiekette End-to-End massiv verändern – auch die Zusammenarbeitsmodelle mit den Lieferanten und Technologiepart-nern. Einen derart großen Umbruch hatten wir noch nie. All das passiert jetzt mit riesiger Geschwindigkeit.“

Marcus Keith (links): „Das Fahrzeug, das wir ausliefern, wird nach zwei bis vier Jahren im Betrieb eine ganz andere Intelligenz und andere Soft-wareanteile haben als zum Zeitpunkt der Auslieferung.“

Jens Kötz (rechts): „Die Domänenrechner-Architekturen sind nur der Über-gang zu funktionalen Rechenclustern...Die klassischen Domänenrechner ‚Komfort‘, ‚Fahrwerk‘, ‚Antrieb‘ etc. wird es auf der Ebene der Rechenclus-ter in Zukunft nicht mehr geben.“

Wie ist die aktuelle Situation in der Branche, Herr Hudi?

Ricky Hudi: Zum einen haben wir in der angestammten Branche weiterhin einen sehr sportlichen Wettbewerb, auf der anderen Seite bringen neue große Technologiegiganten aus dem Silicon Valley und aus Asien Verschiebungen. Diese neuen Player kom-men mit ganz revolutionären Ansätzen, nicht nur für Fahrzeuge, sondern auch für eine komplette User-Experience inklusive Smart-Mobility mit entsprechenden End-to-End-Konzepten.

Welche Konsequenzen ziehen Sie daraus?

Ricky Hudi: Auf den ersten zwei Seiten unseres Smartphones haben wir unsere meistgenutzten Apps; die organisieren ein Stück weit unser gesamtes Leben. In unserer Branche haben wir bisher eher eine von dieser Welt separierte Car-Experience – und die ist aus Sicht der User-Experience oft nicht durchgängig und nicht immer optimal. Die große Aufgabe besteht jetzt darin, den Schritt von der Car-Experience zur User-Experience zu machen, bei der der Kunde im Mittelpunkt steht, während wir das Fahrzeug – ich

provoziere einmal stark – einmal auf die Bedeutung einer App reduzieren. Das ist provokant, aber zu einem bestimmten Zeit-punkt hat das Auto gerade nicht mehr Aufgaben zu erfüllen als irgendeine von diesen Apps. Das Auto muss mit einem Mobility-Service im Hintergrund personalisierbar sein, es parkt in Zukunft selbständig ein, lädt seine Batterien selber auf und so weiter. Da muss eine ganze Welt zusammenspielen.Ohne eine schnelle Online-Anbindung funktioniert gar nichts mehr. Das gilt für die User-Experience genauso wie für das pilo-tierte oder autonome Fahren. Der nächste große Innovationshub wird nur mit Cloud, Daten und dem passenden End-to-End-Geschäftsmodell möglich sein. Diese End-to-End-Architektur werde ich vom Produkt her kommend über die interne Konfigu-ration bis zum Kundenerlebnis im Rahmen meiner Keynote in Ludwigsburg darstellen (auf dem 20. Fachkongress „Fortschrit-te in der Automobil-Elektronik“ am 14. und 15.6.2016, die Redak-tion): vom Cloud-Backend über das OEM-Backend, die 5G-Über-tragungsstrecke bis zum Zugangspunkt – inklusive Domänen-

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Automobil ElEktronik 05-06/2016 15www.automobil-elektronik.de

architektur vom Fahrzeug bis hinunter auf die Halbleiterebene oder auch umgekehrt, mit der folgenden Hauptbotschaft: Wir brauchen neben der klassischen Mikrocontroller-Architektur jetzt auch eine Computing-Plattform im Fahrzeug, ein Großhirn, um aus dieser fest vordefinierten Welt der Mikrocontroller hin zu einem Fahrzeug-Computer zu kommen. Die Zeit dafür ist absolut reif.

Kommt dann analog zum PC ein CC, also ein Car-Computer?

Ricky Hudi: Ja, da möchte ich unsere Branche ziemlich aufrütteln, denn die neuen Player denken genauso. Die neue Struktur reicht von den ganzen I/Os auf der unteren Ebene, die wir intelligent verwenden müssen, bis zum darüber liegenden Großhirn. Im Rahmen der menschlichen Evolution hat sich über Millionen von Jahren herauskristallisiert, dass die Sensorik und Aktuatorik des Menschen, oft unbewusst im Körper einfach ablaufen. Das vege-tative Nervensystem steuert das ganze; in der Analogie zum Fahrzeug wäre das die Mikrocontroller-Architektur. Das Groß-hirn, das sich im Laufe der Jahrmillionen zunehmend herausbil-dete, setzte den Menschen letztendlich an die Spitze. In der Analogie zum Fahrzeug wäre das nun die zentrale Computing Einheit.

Es kommt ein weiterer Punkt hinzu, denn die Menschen haben sich nicht nur als Einzelperson durchgesetzt, sondern ganz beson-ders dann, wenn sie in Gruppen aufgetreten sind, dann waren sie besonders stark: Das ist die Schwarmintelligenz, und die kommt in der Fahrzeugwelt aus der Cloud. Auch dafür ist die Zeit abso-lut reif. All das hat beachtliche Auswirkungen auf die Organisa-tion und die Prozesse eines klassischen Automobilherstellers.Dr. Peter Steiner: So wie der Mensch das Lernen gelernt hat, müssen auch die Systeme das Lernen lernen; Machine-Learning und

neuronale Netze sind daher wichtig, denn so können die Syste-me wie beim Gehirn durch Eindrücke und phänomenologische Verarbeitung intelligenter werden und sich an Situationen anpas-sen.Marcus Keith: Mit unserem Computing-Plattformansatz können wir das sehr gut abbilden, denn das Fahrzeug, das wir ausliefern, wird nach zwei bis vier Jahren im Betrieb eine ganz andere Intel-ligenz und andere Softwareanteile haben als zum Zeitpunkt der Auslieferung.

Wie sieht das in der Praxis aus?

Marcus Keith: Schon zum Zeitpunkt der Auslieferung ist dabei die Funktionssoftware bedingt vorhanden. Per Function-on-Demand lassen sich dann weitere Funktionspartitionierungen nachladen, von denen wir einige frei zur Verfügung stellen werden, während wir für andere etwas verlangen. Ein gutes Beispiel dafür sind die Scheinwerfer, in denen die gesamte Hardware bereits bei der Auslieferung vorhanden ist. Für einen definierten Betrag kann der Kunde die Freigabe des intelligenten Fernlicht-Assistenten mit dem Matrix-Scheinwerfer nachträglich hinzukaufen. Genau-so besteht beispielsweise die Möglichkeit, per Software einen 30-kW-Boost über die E-Maschine zu realisieren. Damit entleert sich natürlich die Batterie schneller, aber der Kunde kann sport-licher fahren. Mit derartigen Optionen wird das Fahrzeug über die Lebenszeit attraktiver.

Für Function-on-Demand sind OTA-Updates, also Updates über die Luftschnittstelle, erforderlich. Analog dazu haben wir mit OTA-Updates die Möglichkeit, neue Skins im HMI zu imple-mentieren, und selbst bei eventuellen Qualitätsthemen steht uns OTA für zügige Updates zur Verfügung, ohne dass der Kunde dafür in die Werkstatt muss.

Dr. Peter Steiner (ganz links neben Alfred Voll-

mer): „Jetzt gilt es, of-fene Plattformen zu

schaffen, ... damit das Auto ein Teil der digita-

len Lebenswelt wird.“

Alfons Pfaller (ganz rechts): „Als nächsten Schritt entwickeln wir

gerade den Cockpit-Computer, der das ge-

samte digitale Interi-eur aus dem Zentral-

rechner heraus treibt – inklusive aller

Displays.“

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Was heißt das in Bezug auf die Steuergeräte und die Architektur?

Ricky Hudi: Wir werden viele intelligente I/Os haben, aber die funk-tionale Seite verlagern wir zunehmend in das Großhirn, also in die Domänenrechner. Diese Domänenrechner verschmelzen zu einem einzigen Großhirn, der „Zentralen Computing Einheit“, das aus zwei Hälften besteht. Denn eine Hälfte alleine wird aus Redundanzgründen nicht ausreichen. Die beiden Gehirnhälften sind dann analog zu den Nervenbahnen über Hochleistungs-Datenverbindungen miteinander verbunden.Jens Kötz: Die Domänenrechner-Architekturen sind nur der Über-gang zu funktionalen Rechenclustern. Ein gutes Beispiel für das Zusammenspiel der Domänen „Antrieb“ und „Fahrwerk“ sind E-Antriebe. Rekuperation verzögert das Fahrzeug, die Funktion „Bremsen“ war bisher dem Fahrwerk zugeordnet, aber jetzt ist diese Funktionalität ganz eng mit der Antriebseinheit verwoben. Derzeit ist hier im Rahmen der Entwicklung sehr viel Rechen- und Kommunikationsaufwand erforderlich. Wenn wir aber Antrieb, Längs- und Querregelung in einem funktionalen Rechencluster vereinen, dann entsteht auch viel Potenzial für neue Funktionen, die zuvor überhaupt nicht realisierbar waren. Die klassischen Domänenrechner „Komfort“, „Fahrwerk“, „Antrieb“ etc. wird es auf der Ebene der Rechencluster in Zukunft nicht mehr geben.

Über welchen Zeithorizont sprechen wir hier?

Alfons Pfaller: Ich denke, das ist ein sukzessiver Prozess, zumal dieser Ansatz auch nicht ganz neu ist, denn in der Infotainment-

welt sind wir damit schon länger unterwegs. Noch vor fünf oder sechs Jahren war das Infotainment noch ein Verbund aus sechs bis zehn Steuergeräten, die mittlerweile alle in einen Zentral-rechner migriert sind. Als nächsten Schritt entwickeln wir gera-de den „Cockpit-Computer“, der das gesamte digitale Interieur aus dem Zentralrechner heraus treibt – inklusive aller Displays.Ricky Hudi: Der MIB und das zFAS sind die Vorläufer dieser Groß-rechner, die wir für Computing-Architekturen brauchen. Dabei spielen einige Technologien eine zentrale Rolle. Das Thema Giga-bit-Ethernet wird absolute Schlüsseltechnologie sein, wobei die Geschwindigkeit auf 20, 30 oder noch mehr Gigabit/s ansteigen wird. Hierfür benötigen wir die passenden Switches und Über-tragungsstrecken. Twisted-Pair wird dann definitiv nicht mehr funktionieren. Außerdem brauchen wir die passende Toolkette.

Besonders wichtige Themen sind eine ordentlich funktionie-rende Virtualisierung sowie die Echtzeit-Funktionalität und End-to-End-Security. Neben dem Cloud-Computing werden Machi-ne-Learning und Sensorfusion riesengroße Themen für die Auto-mobilhersteller sein. Auch ohne Datenkompression wird es nicht gehen, denn wir werden Vorverarbeitungen auf der Clientseite im Fahrzeug durchführen müssen, um die Datenmengen zu beschränken und nicht einfach alles nur wild hoch zu streamen.

Derzeit erfolgt der Wandel von der Car-Experience zur User-Experience. Dabei wird sich die gesamte Technologiekette End-to-End massiv verändern – auch die Zusammenarbeitsmodelle mit den Lieferanten und Technologiepartnern. Einen derart gro-ßen Umbruch hatten wir noch nie. All das passiert jetzt mit rie-siger Geschwindigkeit.

Wann kommt es dabei zu größeren Schritten?

Jens Kötz: Bei der Architektur muss man sich ein Zieltarget setzen. Da bietet sich bei einem OEM immer der nächste Baukasten an. Wenn die neue Architektur erst einmal entsprechend in einem Fahrzeug umgesetzt ist, lassen sich darauf aufbauend auch viele Funktionalitäten noch nachträglich aufsetzen.

Vorher erfolgen Zwischenschritte. Wir sind es inzwischen gewohnt, dass solche Schritte, wie im Infotainment, auch in anderen Domänen vorher einfließen, damit es keinen Big-Bang mit der neuen Plattform gibt und man das Risiko minimiert einsetzt. Bestimmte Technologien werden vorher einfließen und

im Proof-of-Concept die Serientauglichkeit vor-her nachweisen.

Was kommt auf die Zulieferer zu?

Jens Kötz: Die Zulieferer sind es heute gewohnt, in ihrem Businessmodell eine Funktion in einer Box anzubieten – möglichst noch in Kombinati-on mit einer Sensorik. Das wird sich ändern, und dazu müssen wir die Zulieferer intensiv mit ein-binden.Ricky Hudi: Schon beim zFAS haben wir die alte Struktur aufgebrochen, erstmals kommen die Sensoren und die Rechenlogik nicht aus einer Hand. Das Herz des Ganzen ist die Zentrale-Sensorfusion, die auf dem zFAS läuft, und diese zentrale Sensorfusion machen wir selber, denn

das ist das absolute Schlüssel-Know-how. Von der zentralen Sensorfusion bekommt das Fahrzeug sein Umfeldmodell. Wenn dieses Umfeldmodell morgen durch einen anderen oder weiteren Sensor besser wird, dann verbessert sich auch die Funktion. Damit existiert eine Abstraktionsschicht. Ich muss oben im Groß-hirn nicht jeden kleinen Nervenstrang kennen, der Impulse nach oben liefert.Dr. Peter Steiner: Im Infotainment haben wir solche Modelle schon lange, aber die Player kommen dabei zum Teil aus der Consu-merwelt. Heutzutage ist eine Media-Engine stets eine Software, und der Verkäufer erwartet, dass ich eine passende Hardware habe. Ähnlich ist es mit der Spracherkennung und vielen ande-ren Funktionen: Das ist Software, die der Lieferant auch an einen Mobilfunkanbieter, an die Could-Welt oder sonstwo hin verkauft.

Wir OEMs müssen „bereit sein, größer zu

denken und lernen, mit Partnern im Wettbewerb zu stehen und gleichzeitig

zu kooperieren. Dann erst werden Möglichkei-ten entstehen, die bisher als unmöglich galten.“

Ricky Hudi


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Wie wirkt sich die Ende-zu-Ende-Security auf die Zusammenarbeit

innerhalb der gesamten Wertschöpfungskette aus?

Ricky Hudi: Die klassische IT beim Fahrzeughersteller, die ja schwer-punktmäßig das Thema Backend bearbeitet, und die gesamte Fahrzeugwelt müssen aus einem Guss kommen. Wer das nicht organisatorisch und prozessmäßig umsetzt, wird zu den Verlie-rern gehören.

In einer Hand beim OEM?

Ricky Hudi: Ja, da gibt es eine zentrale Verantwortung, das sind die EEs, die für die Vernetzung sorgen, und die Partner in den Antrie-ben, den Fahrwerken und so weiter nutzen die Funktion. Um

Schwarmintelligenz zu nutzen, muss man sich weitere Partner suchen. Wir haben hierzu mit BMW und Daimler gemeinsam das Unternehmen HERE erworben. Peter Steiner steuert bei mir die gesamten Aktivitäten für Audi und den Volkswagen-Konzern rund um das HERE-Konsortium, wo er auch den Vorsitz im Tran-sition Support Team hat. Außerdem benötigen wir schnelle Bei-boote – organisatorisch gesehen. Dr. Peter Steiner: Jetzt gilt es, offene Plattformen zu schaffen, damit andere auf unserer Hardware und Software zusätzliche Mehr-wertdienste im Sinne des Kunden realisieren können, damit das Auto ein Teil der digitalen Lebenswelt wird. Das ist für mich die nächste Revolution, die gerade ansteht. Da muss man von der Hardware kommend schon einen weiten Weg gehen, um in die-ser Welt anzukommen.Ricky Hudi: Es gibt einen Wandel von der Car-Experience zur End-to-End-User-Experience. Wir haben erkannt, dass wir die Halb-leiterlieferanten als Technologiepartner ins Spiel bringen muss-ten, denn die Halbleiter sind die Basis für Innovationen.Marcus Keith: Es geht hier um eine ganz neue Servicequalität mit Rückfallebenen. Das Fahrzeug weiß dann, wie aktuell die Kar-tendaten sind; dass dort zum Beispiel vor 20 Sekunden Fahrzeu-ge entlang gefahren sind, und es weiß auch wie sicher das Über-tragungsnetz ist. Mit der passenden Machine-Learning-Kom-ponente erhält ein autonomes Fahrzeug so deutlich mehr an Fahrvermögen, als jemand, der sein Leben lang Millionen von Kilometern auf den Straßen dieser Welt verbracht hat, jemals in seinem Gehirn verarbeiten kann.Ricky Hudi: Mit der passenden Quality-of-Service können wir

immens große Anteile im Backend rechnen. Mit garantierten Reaktionszeiten können wir riesige Rechenleistungen im Backend nutzen, die wir niemals im Fahrzeug installieren können.

Ich werde daher in Ludwigsburg bewusst auch auf die Themen User-Experience und End-to-End-Dienste eingehen, denn wir stehen mit unseren Netzwerken, Partnerschaften und dem Öko-system vor einem gigantischen Umbruch.

Wo können wir in der E/E-Community mehr zusammenarbeiten,

um auch im internationalen Wettbewerb besser zu bestehen?

Ricky Hudi: Genau auf diese Punkte werde ich in Ludwigsburg ebenfalls eingehen. Wir haben an einem Teil des E/Es schon viel

erreicht: bei Autosar, Übertragungsprotokollen, etc., aber da ist die Welt noch viel zu proprietär. Am anderen Teil des E/Es arbeiten wir schon sehr gut zusammen. Ich bin seit 25 Jahren in der Branche, ich habe so eine spitzenmäßige und gute Zusammenarbeit wie beim Thema „HERE“ bisher noch nicht erlebt – und zwar über die OEM-Grenzen hinweg. So wie sich in der PC-Welt sehr erfolgreiche Standards von Intel, IBM und Microsoft etabliert haben, gibt es auch ein sehr großes Potenzial in der Automobilindustrie für Standards, aber nur, wenn wir intensiv zusammenarbeiten. Dazu müssen wir OEMs bereit sein, größer zu denken und lernen, mit Partnern im Wettbewerb zu stehen und gleich-zeitig zu kooperieren. Dann erst werden Mög-

lichkeiten entstehen, die bisher als unmöglich galten.

Mehr onlineWeitere Informationen erhalten Sie in der Langversion dieses Interviews, das Sie bequem per infoDIREKT-Nummer 300ael0616 auf www.all-electronics.de erreichen. In dieser Langversion geht es unter anderem ausführlich um die Ende-zu-Ende-Security und ihre Implementierung, Intrusion-Detection, Ressourcen-Aufteilung zwischen Frontend und Backend, 5G-Kommunika-tion, Quality of Service sowie um das Software Defined Car. n

InterviewerAlfred VollmerChefredakteur AUTOMOBIL-ELEKTRONIK

Die InterviewpartnerRicky Hudi, Leiter Entwicklung Elektrik/Elektronik der Audi AGAlfons Pfaller, Leiter Entwicklung Infotainment der Audi AGMarcus Keith, Leiter Entwicklung Anzeige, Bedienung und Audi connect der Audi AGJens Kötz, Leiter Elektrik/Elektronik Vernetzung und Energiesysteme der Audi AGDr. Peter Steiner, Geschäftsführer der Audi Electronics Venture GmbH

„Besonders wichtige Themen sind eine ordent-

lich funktionierende Virtualisierung sowie die Echtzeit-Funktionalität

und End-to-End-Security.“Ricky Hudi



Fahrerassistenz Bildverarbeitung


Wegbereiter für autonomes FahrenBildverarbeitung und neuronale Netze

Auf dem Weg hin zum autonomen Fahren spielt die Bildverarbeitung eine entscheidende Rolle, damit Fahr-zeuge Objekte wie Fußgänger und Straßenmarkierungen erkennen und komplexe Aufgaben wie das Iden-tifizieren von Verkehrszeichen ausführen können. Neuronale Netze leisten dabei einen wertvollen Beitrag. Autor: Jeff VanWashenova

umsicht ermöglichen und damit ADAS-Anwendungen unter-stützen (Tabelle 1). Da die fahrzeuginternen Systeme routine-mäßig immer mehr Entscheidungsaufgaben übernehmen, steigt der Bedarf an effizienten, stromsparenden Rechnerplattformen, die eine optische Erkennung mit minimaler Latenz ermöglichen.

Neuronale Netze, die komplexe Bilder zuverlässig erkennen können, helfen Entwicklern, die Herausforderungen bei der Bildverarbeitung im Fahrzeug zu meistern. Als Basis für eine anspruchsvolle Bildverar-beitung im Auto lässt sich der Imaging- und Vision-Prozessor Ceva-XM4 heranziehen.

Eck-DatEnFahrerassistenzsysteme unterstützen Autofahrer in bestimmten Fahrsituationen, machen das Fahren sicherer und steigern den Fahrkomfort. Aktuelle Systeme führen

grundlegende Aufgaben autonom aus und bilden die Basis für künftiges autonomes Fahren.

Der Weg hin zum autonomen Fahren beinhaltet Entwicklun-gen in drei Schlüsseltechnologiebereichen. Dazu zählen die Sensorik einschließlich Radar, LiDAR und visuelle Überwa-chung mittels Kamera, hochauflösende Landkarten sowie die Lokalisierung mit genauer Darstellung der aktuellen Fahrzeu-gumgebung.

Dabei spielen die Möglichkeiten der Bildverarbeitung eine wesentliche Rolle. Bild 1 zeigt, wie Kameras heute eine Rund-

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Dies ist erforderlich, damit das Fahrzeug Fußgänger und Stra-ßenmarkierungen erkennen und mit zunehmendem Fortschritt im Bereich autonomes Fahren komplexere Aufgaben wie das Identifizieren und Deuten von Verkehrszeichen ausführen kann.

Wirtschaftliche BildverarbeitungsplattformenDer Energieverbrauch der Fahrzeugelektronik rückt aus vielerlei Gründen immer mehr in das Zentrum der Aufmerksamkeit. Dies umfasst auch die Abmessungen sowie das Gewicht und die Kos-ten, die mit dem Betrieb ineffizienter Systeme einhergehen. Durch die Zunahme elektrischer Antriebe in Hybrid- und vollelektri-schen Fahrzeugen erfährt der fahrzeuginterne Energieverbrauch zunehmende Beachtung, da er mit für die Reichweite der Fahr-zeuge verantwortlich ist. Während Hersteller ihre Fahrzeuge zunehmend mit ADAS-Funktionen ausstatten, erhöht die Not-wendigkeit für kosteneffiziente Lösungen den Bedarf an wirt-schaftlicheren Plattformen für die Bildverarbeitung.

Damit Bildverarbeitungsanwendungen für den Automobilbe-reich effizient arbeiten, müssen sie Objekte wie Fußgänger, Fahr-zeuge, Straßenmarkierungen und Verkehrszeichen genau iden-tifizieren können. Zudem müssen sie mit den rauen Umgebungs-bedingungen im Automotivebereich zurecht kommen.

Neuronale Netze, die sich darauf trainieren lassen, komplexe visuelle Bilder mit hoher Genauigkeit zu erkennen, sind eine Lösung, um die Herausforderungen von Bildverarbeitungsan-wendungen im Automobil zu meistern. Vor allem CNNs (Con-volutional Neural Networks) mit mehreren Ebenen trainierbarer Neuronen bieten die Möglichkeit schnellen Lernens und effizi-enten Erkennens. Diese Techniken haben sich bereits in Bereichen wie Bildverarbeitung und Spracherkennung bewährt.

CNNs für die BildverarbeitungCNNs kommen häufig in Automotive-Bildverarbeitungsanwen-dungen zum Einsatz. Daher sind die Prozesse und Hardwareplatt-formen entscheidend, die zum Implementieren jeder Phase die-ser Systeme dienen. Die Umsetzung von CNNs unterteilt sich in drei Phasen: Training und Übersetzung sowie die Implementie-rung von CNNs in eine kosteneffiziente Serienlösung. Die Nut-zung von Systemen, die am vorteilhaftesten für jede Phase sind, ist notwendig, um eine wirtschaftliche und kostengünstige Lösung zu erhalten, die sich für Serienfahrzeuge eignet.

Das Training erfolgt meist offline mit CPU-basierenden Sys-temen, Grafikeinheiten oder FPGAs. Diese Systeme eignen sich aufgrund ihrer hohen Rechenleistung und ihres Bekanntheits-grads unter Entwicklern für das Training. Allerdings weisen diese Lösungen hinsichtlich Recheneffizienz und Kosten Einschränkungen auf und sind daher für die Serienfertigung ungeeignet. In der Trainingsphase nutzen Entwickler Frame-works wie Caffe, um CNNs zu modellieren und zu optimieren. Caffe ist ein Deep Lear-ning Framework aus der Entwicklung des Ber-keley Vision and Learning Centers (BVLC) und weiteren Unterstützern. Eine Referenz-Image-Datenbank dient zum Bestimmen der optimalen Neuronengewichtung im Netz-

werk. Nach Abschluss des Trainings besteht der herkömmliche Ansatz darin, das Netzwerk zu generieren und Prototypen auf CPUs, Grafikeinheiten oder einem FPGA zu erstellen, die mit Fließkommaarithmetik für hohe Genauigkeit arbeiten.

Eine Kombination aus hoher Leistungsfähigkeit und geringem Energieverbrauch ist beim Einführen von CNNs in die Serien-fertigung autonomer Fahrzeugsysteme entscheidend. Nvidia hat bereits eine Rechenplattform für autonomes Fahren demonstriert, die auf Deep Learning mit Caffe basiert und auf Supercomputer-artigen SoC-Prozessoren (System on Chip) läuft. Für den Mas-

senmarkt benötigen Fahrzeughersteller jedoch eine erschwinglichere und energiesparendere Lösung, die sich für Embedded-Implementie-rungen eignet.

Netzwerkgenerator übersetzt trainiertes NetzUm diese Anforderungen zu adressieren, hat Ceva den Imaging- und Vision-DSP Ceva-XM4 eingeführt und einen Netzwerkgenera-tor entwickelt, der ein trainiertes Netzwerk

Mit CNNs

(Convolutional Neural Networks) besteht die Mög-

lichkeit schnellen Lernens und effizienten Erkennens.

Kamera ADAS-Anwendungen

Frontkamera FCW Forward Collision Warning

(Auffahrwarnsystem)

AEB Autonomous Emergency Braking

(Autonome Notbremsung)

ACC Adaptive Cruise Control

(Abstandsregel-Tempomat)

LDW Lane Demparture Warning

(Spurhalteassistent)

TSR Traffic Sign Recognition

(Verkehrszeichenerkennung)

BLD Brake Light Detection

(Bremslichterkennung)

FCW Forward Collision Warning

(Auffahr-Warnsystem)

LKS Lane Keeping Support

(Spurhalteassistent)

PD Pedestrian Detection

(Fußgängererkennung)

Externe Seitenkameras BSD Blind Spot Detection

(Toter-Winkel-Erkennung)

TSR Traffic Sign Rcognition

(Verkehrszeichenerkennung)

PD Pedestrian Detection

(Fußgängererkennung)

Innenkamera DCD Driver Condition Detection

(Fahrerüberwachung)

Rückfahrkamera PLA Parking Lot Assessment

(Parkplatzassistent)

Tabelle 1: Bedeutende ADAS-Anwendungen auf der Basis der Bildverarbeitung.

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20 Automobil ElEktronik 05-06/2016



AutorJeff VanWashenovaDirector Automotive Segment Marketing bei Ceva


übersetzt, damit es effizient auf dem DSP läuft. Der Netzwerk-generator von Ceva arbeitet mit einer trainierten Netzwerkstruk-tur, die auf einer leistungsfähigen Fließkomma-CPU, GPU oder hybriden Plattform basiert, und wandelt diese in ein schlankes, kundenspezifisches Modell um. Dieses basiert dann auf Fest-komma-Arithmetik, die die Anforderungen von Embedded-Plattformen hinsichtlich Energieverbrauch und Leistungsfähig-keit erfüllt.

Bild 2 zeigt den Ablauf, beginnend mit dem Erstellen des her-kömmlichen Netzes mit Caffe und dem nachfolgenden Einsatz des Ceva Netzwerkgenerators zur Realisierung des kundenspe-zifischen Echtzeit-Netzwerks.

Das vom Netzwerkgenerator erzeugte Modell kann nun auf energiesparenden Embedded-Plattformen mit dem Ceva-XM4 laufen. Diese Kombination eignet sich für die Serienfertigung. Der Nachteil, der sich durch die Einbindung hochleistungsfähi-ger neuronaler Datenverarbeitung in das moderate Energiebud-get heutiger Serienfahrzeuge ergibt, ist lediglich eine minimal geringere Bilderkennungsgenauigkeit. Diese liegt bei unter 1 % im Vergleich zum Originalnetzwerk.

Funktionen zum EnergiesparenDas umgewandelte Netzwerk läuft auf dem Ceva-XM4 und nutzt CNN-Layer, Software-Bibliotheken und APIs. Der Ceva-XM4 bietet zudem eine Reihe von Funktionen, die beim Energiesparen helfen und die Bilderkennung verbessern. Dazu zählen eine Befehlssatzarchitektur, die für eine herkömmliche Bildverarbei-tung zusätzlich zu CNNs ausgelegt ist, eine Leistungsskalie-rungseinheit für dynamische Spannungsanpassung sowie Funk-tionen wie automatischer Datenabruf und Wiederverwendung

lokaler Daten, was den Energieverbrauch beim Datentransfer in und aus dem Speicher verringert.

Um die Leistungsfähigkeit eines Systems auf Basis des Ceva-XM4 zu demonstrieren, hat der Anbieter ein 24-schichtiges CNN mit 224 x 224 Eingangsgröße und 11 x 11, 5 x 5 und 3 x 3 Faltungs-filtern auf dem Ceva-XM4 implementiert. Dieses CNN bietet fast die dreifache Leistungsfähigkeit vergleichbarer CNNs, die auf einer typischen Hybrid-GPU/CPU-Verarbeitungs-Engine imple-mentiert sind. Dabei ist nur ein Fünftel der Speicherbandbreite erforderlich. Außerdem konnte der Energieverbrauch gesenkt werden.

Eine Entwicklungsplattform ist ebenfalls erhältlich. Sie umfasst Hardware-Entwicklungskit und Software-Toolset, ein Applika-tions-Entwicklungskit mit Ceva Deep Neural Network Frame-work (CDNN) sowie Bildverarbeitungs- und ADAS-Software mit Quellcode.

Deep Learning und neuronale Netzwerke bieten das Potenzial, autonomes Fahren eines Tages zu ermöglichen. Als kostengüns-tige, energiesparende Lösung ermöglicht die Plattform von Ceva neuronale Echtzeit-Faltungsnetze, die sich in erschwingliche effi-ziente Systeme für die Serienfertigung integrieren lassen. (hb)� n

Kameras ermöglichen eine Rundumsicht und treiben die Weiterentwicklung aktueller ADAS-Anwendungen voran.

Network Structure Floating-Point Network + Weight

Fixed-Point Customized Network + Weights

Input

Image Database

CaffeCEVA

Network Generator

Detection Stage (real-time)

Training Stage (Offline)

REAR VIEW CAMERAS

FORWARD RACING CAMERAS

EXTERIOR SIDE VIEW CAMERAS

EXTERIOR SIDE VIEW CAMERAS

Hidden

Output

„DOG“

Network Weights

Das rechenintensive Fließkomma-CNN wird in eine effiziente Festkomma-Äquivalente umgewandelt, die Echtzeit-Leistungsfähig-keit bei eingeschränkten Energiebudgets bietet.

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Informatik beträgt die Komplexität für die Integration von n Funktionen bei dieser Vorgehensweise daher O(n).

Dieses Prinzip funktioniert sehr gut, solange die einzelnen Systeme weitgehend unabhängig voneinander agieren können und dem Fahrer lediglich assistieren. Sobald es jedoch darum geht, das Fahr-zeug automatisch fahren zu lassen, ist eine Vernetzung der Systeme notwendig. Am vereinfachten Beispiel der zwei Funktionen Abstandsregeltempomat und Notbrem-sassistent lässt sich erkennen, wie schnell die Komplexität ansteigt, wenn viele ver-schiedene Funktionen untereinander kommunizieren müssen.

In diesem Fall benötigen die Steuerge-räte ein Koordinator-Modul, das verhin-dert, dass sich die Funktionen gegenseitig behindern. Sollen bei diesem Systemauf-bau die Funktionen in verschiedenen Kombinationen verfügbar sein, so wächst der Aufwand für das Testen und die Zer-

Die heutigen Fahrerassistenzsysteme wei-sen zwar den Weg zum automatisierten Fahren, allerdings fehlt dazu noch die Ko-operation dieser Systeme. Eine Lösung hier-für bieten Software-Architekturen wie sie bei Robotern üblich sind und die neben der Verteilung von Funktionen auf einzelne Steuergeräte auch auf Standardisierung und Reduzierung von Schnittstellen großen Wert legen.

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Jedes der heute üblichen Assistenzsys-teme lässt sich zwar gleichzeitig mit anderen Fahrerassistenzfunktionen

ausführen, doch eine beabsichtigte Kooperation findet nicht statt. Die Lösung hierfür ist keine einfache Aufgabe, denn unter anderem fehlt eine passende, ska-lierbare Systemarchitektur, die alle Fah-rerassistenzfunktionen im Fahrzeug abdeckt und einfach zu einem vollauto-matischen System integriert.

Heutige FahrerassistenzsystemeDie heutigen Systeme sind – bestimmt durch Faktoren wie Kosten, Skalierbarkeit und Einbausituation – meist auf möglichst wenige Pakete im Fahrzeug verteilt und führen ausschließlich die ihnen zugedach-te Aufgabe aus. Durch diese Anordnung lässt sich, unter anderem aufgrund der Nähe zu den relevanten Sensoren, viel Platz sparen. Gleichzeitig sind die einzel-nen Funktionen voneinander unabhängig,

Roboterarchitekturen im FahrzeugDie DNS für das automatisierte Fahren

Die aktuelle Fahrzeuggeneration hat mit Funktionen wie Spurhalte- und Spurwechselassisten-ten, Notfallbremsung und Abstandsregeltempomat bereits erste Schritte zum automatisierten Fahren getan. Doch noch besteht jede dieser Funktionen aus einem relativ abgeschlossenen, unabhängigen System. Für ein teil-, hoch- oder gar vollautomatisiertes Fahrzeug ist die Koope-ration dieser Systeme aber unbedingt erforderlich. Dr.-Ing. Björn Giesler, Dr.-Ing. Michael Reichel

was den separaten Verkauf an Endkunden ebenso vereinfacht wie den Einsatz ver-schiedener Zulieferer. Das bedeutet große Kostenvorteile für den Automobilherstel-ler. Auch das Testen der einzelnen Funk-tionen kann unabhängig voneinander erfolgen, was diesen Prozess erheblich vereinfacht und wenig Aufwand für die Integration der Funktionen untereinander verursacht. In der Landau-Notation für die Komplexität von Algorithmen in der

Fahrerassistenz Architektur

Bilde

r: Elek

trobit

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tifizierung aller möglichen Kombinationen exponentiell – die Komplexität für k Sys-teme wird dabei ausgedrückt durch O(2k-1). Auch der Einsatz von Modulen ver-schiedener Zulieferer, wie es meistens der Fall ist, erschwert den Prozess oft noch.

Aktuelle TrendsUm diese Komplexität zu beherrschen, geht der aktuelle Trend in der Automo-bilindustrie dahin, zentrale Steuergeräte für jeweils ein Aufgabengebiet wie zum Beispiel Fahrerassistenz zu entwickeln. Zur Fusion verarbeitet ein Steuergerät die Sensordaten zunächst zentralisiert und stellt sie dann, je nach Bedarf, mehreren Funktionen zur Verfügung. Der Vorteil dabei ist, dass der Automobilhersteller eine Trennung von Hardware und Soft-ware erreicht, interessanterweise unter Beibehaltung einer Verantwortungstei-lung nach Steuergeräten. Damit wachsen zwar die Möglichkeiten zur Optimierung der Zuliefererwahl, doch die Skalierbar-keit sinkt, da das zentrale Steuergerät in jedem Fall verbaut werden muss, unab-hängig von der ausgewählten Funktions-konfiguration durch den Endkunden. Die Komplexität hingegen steig t, denn zusätzlich zu der Integration der Funkti-onen untereinander muss die Integration in das zentrale Steuergerät erfolgen. Daher können zentrale Steuergeräte nur eine Übergangslösung auf dem Weg zum automatisierten Fahren sein.

In der Softwareentwicklung sind ver-schiedene Mechanismen für den Umgang mit hochkomplexen Architekturen bekannt, wobei Abstraktion, Polymorphie und Standardisierung besonders vielver-sprechend für den Einsatz im Automotive-Umfeld sind.

AbstraktionWenn eine Softwarekomponente mit zu vielen Partnern kooperieren muss, ist es hilfreich, ein Modul zwischenzuschalten, das sich lediglich um diese Koordination kümmert. Im Fahrzeug könnte das bei-spielsweise ein Bewegungsmanager sein, der den Zugang zur Motorsteuerung und zum Bremssteuergerät abstrahiert. Dieses Modul nimmt Beschleunigungs- oder Ver-zögerungsbefehle von den Fahrerassis-tenzsystemen an, entscheidet aber nach einer eigenen internen Logik, welcher Befehl auszuführen ist und auf welche Weise dies erfolgen soll, beispielsweise eine Geschwindigkeitsreduzierung durch die Radbremse oder durch Einsatz der Motorbremse.

Dieses neue Modul verringert die Kom-plexität enorm, denn die Koordinator-Module für Motor und Bremse sind nicht mehr notwendig, nachdem ihre Aufgaben ebenfalls der Bewegungsmanager über-nimmt. Vor allem aber müssen die Funk-tionen und die Aktoren jeweils nur noch einen Kommunikationskanal bedienen, nämlich den zum Bewegungsmanager. Damit verhält sich die Komplexität abhän-gig von der Zahl der Funktionen nicht mehr exponentiell, das heißt O(2k-1), son-dern linear, also O(k). So kann auch eine große Anzahl von Systemen, wie sie für das automatisierte Fahren erforderlich ist, relativ einfach zusammenarbeiten.

PolymorphieAus der objektorientierten Systement-wicklung stammt das Konzept der Poly-morphie. Softwarekomponenten, die ähn-liche Aufgaben übernehmen, auch wenn ihre internen Strukturen erheblich vonei-nander abweichen, sollen über die gleiche [email protected]

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• Hochintegration verschiedener Assistenzsysteme auf einer Plattform

• Ethernet-basierte On-board-Vernetzung sicherheitsrelevanter Fahrfunktionen

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• Skalierbare Architektur• Zentrale Diagnose

aller Systeme

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TTA Drive

Aus Gründen der Sicherheit sind situationsabhängige Verhaltensfunktionen in ein Arbitrierungs-Framework eingebettet

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Fahrerassistenz Architektur

Schnittstelle mit der Außenwelt kommu-nizieren. Diese sogenannten Polymorphis-men können auch in der Fahrzeugarchi-tektur von Nutzen sein, denn die Kom-munikationswege bieten ein großes Poten-zial zur Komplexitätsreduktion. Der Ent-wickler einer Softwarekomponente, die mit verschiedenen Partnern mit ähnlichen Befehlen kommunizieren muss, müsste dann nicht für jede Art von Befehl neuen Code schreiben, da sich eine standardi-

le verschiedener Hersteller einfach gegen-einander austauschen lassen. Damit redu-zieren sich die Entwicklungskosten und das Risiko, aber auch die Zulieferer und Kom-ponentenentwickler profitieren. Mit einer standardisierten Schnittstelle lässt sich ein einmal entwickeltes Softwaremodul an mehrere Automobilhersteller verkaufen. Test- und Toolanbieter können sich bei der Wertschöpfung auf den Inhalt und weniger auf individuelle Schnittstellenanpassungen konzentrieren. Im Bereich der Automo-bilsoftware gehören Autosarund Adasis zu den wichtigsten Standards, ebenso wie der zukünftige Sensoris-Standard für Cloud-basierte Mapping-Architekturen, dessen Entwicklung gerade beginnt.

Beispiel AutobahnfahrtDie drei Konzepte Abstraktion, Polymor-phie und Standardisierung wendet man in der Softwareentwicklung in den unter-schiedlichsten Bereichen bereits seit lan-gem an. Doch wie sieht das im Automobil aus? Letztendlich ist ein automatisiertes Fahrzeug nichts anderes als ein autonomer, mobiler Roboter. Das Fahrzeug muss Fol-gen komplexer Handlungen ausführen, um sich im Straßenverkehr zu bewegen. Für die Fahrt auf der Autobahn muss eine sol-che Folge zum Beispiel sicherstellen, dass das Fahrzeug einem vorausfahrenden Auto folgt und dabei die Spur hält. Ein Überhol-vorgang soll dann erfolgen, wenn das vor-ausfahrende Auto zu langsam wird und die linke Spur frei ist. Nach dem Überholen soll das Fahrzeug wieder auf die ursprüng-liche Spur zurückkehren, und wenn die Spur blockiert ist und keine andere Spur frei ist, eine Notbremsung durchführen.

Dafür benötigt das Fahrzeug erstens ein präzises Abbild seiner Umgebung mit Hin-dernissen, Spurmarkierungen und anderen Verkehrsteilnehmern, und zweitens muss es dazu in der Lage sein, seine Längs- und Querführung auf eine für die Insassen möglichst komfortable Weise auszuführen. Dazu ist die Koordination vieler verschie-dener Sensoren und Fahrzeugfunktionen notwendig, was eine höchst komplexe Aufgabe darstellt. Mit diesen Abstraktio-nen auf Steuergeräteebene lässt sich durch den Bewegungsmanager und die Sensor-datenfusion die Komplexität stark verrin-gern. Übrig bleibt ein Funktionsumfang, den man sinnvollerweise in kleinere,

sierte Schnittstelle für die Kommunikati-on mit verschiedenen anderen Kompo-nenten nutzen lässt. Dadurch verringert sich die Komplexität von O(k) zu O(1).

StandardisierungNoch einen Schritt weiter in der Komple-xitätsreduktion geht die Standardisierung. Der Automobilhersteller kann bei seinen Ausschreibungen auf Standards referen-zieren, sodass sich Funktionen und Modu-

Zwischen der Abstraktion von Sensordaten und Bewegungsmanager liegt ein Funktionsumfang, den es in kleine Teile aufzuteilen gilt.

Ein Bewegungsmanager abstrahiert den Zugriff auf die Aktoren.

Schon die Koordination zwischen Brems- und Motorsteuergerät verdeutlicht die Komplexität in der Kommunikation beider Systeme.

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AutorenDr.-Ing. Björn Giesler Head of Driver Assistance bei der Elektrobit Automotive GmbH

Dr.-Ing. Michael Reichel Head of Technology and Innovati-on Driver Assistance bei der Elekt-robit Automotive GmbH


besser beherrschbare Teile auf-teilen möchte.

Roboterarchitekturen Ein aktueller Ansatz hierfür ist eine Softwarearchitektur in der verhaltensbasierten Robotik, die gleichzeitig Funktionen aktiviert, die verschiedene Tei-le des Roboters bewegen, und dann die Ausgaben an die Aktuatoren zusammenfasst. Einfachere und komplexe Ver-haltensfunktionen sind in die-ser Architektur hierarchisch geordnet. Besonders wichtig ist, dass die Funktionen über standardisierte Schnittstellen verfügen, nämlich eine Ein-gangsschnittstelle für die Akti-vierung oder Inhibition der Funktion, einen Ausgang für das Aktivitätslevel und einen Ausgang für das Rating. Dieser Rating-Ausgang macht eine Aussage über die Wahrschein-lichkeit, dass der Befehl der richtige für die aktuelle Situa-tion ist. Mit diesem einfachen Systemaufbau ist es möglich, sehr komplexe Verhaltenssys-teme zu modellieren, zu ver-walten und zu überwachen.

Eine solche verhaltensba-sierte Roboterarchitektur ließe sich im Fahrzeug umsetzen, indem man den verbliebenen Funktionsumfang im Beispiel der Autobahnfahrt in eine Rei-he von einfachem Verhalten auftei lt. Dazu kommt die Funktion „Safe State Hand-ling“, die das Fahrzeug im Fal-le eines Systemausfalls ver-langsamt und auf dem Seiten-streifen zum Stillstand bringt. Diese einzelnen Verhaltens-funktionen sind bereits als Spurhalteassistent, Abstands-regeltempomat und Notbrem-sassistent in aktuellen Fahr-zeugen etabliert. Sie werden in einer verhaltensbasierten Architektur genauso funktio-nieren, nur ihre Schnittstellen ändern sich.

Da Anforderungen an die funktionale Sicherheit beson-ders im Automobilbereich eine große Rolle spielen, erhalten die Verhaltensfunktionen kei-nen direkten Zugang zum Bewegungsmanager, sondern sind in einen Arbitrierungs-Block eingebettet, der ihre Interaktionen steuert, über-wacht und absichert. Dieser Block übernimmt noch eine andere Aufgabe: Er entscheidet anhand eines festgelegten Regelsatzes, wann welche Funktion zum Einsatz kom-men darf. Diese Regeln sind situationsabhängig, so kann es beispielsweise unterschiedli-che Verhaltensmuster geben für Situationen, in denen ein Fahrer selbst fährt, und für Fahrsituationen, die das Fahr-zeug automatisch bewältigt.

In dieser Struktur gibt es für jede Verhaltensfunktion nur vier Kommunikationswege: zum Umfeldmodell, zum Bewe-gungsmanager, zum HMI und zum Arbitrierungs-Framework. Dank der standardisierten Schnittstellen in dieser Archi-tektur ändert sich das nicht, unabhängig von der Anzahl der Verhaltensfunktionen.

Weitere Details zu Soft-wareverteilung und Autosar finden Sie in der Langversion des Beitrags bequem per info-DIREKT. (pet) ■

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Fahrerassistenz Modellbasierte Entwicklung

Auf dem Weg zum autonomen FahrenModellbasierte Entwicklung des automatisierten Fahrerlebnisses

Das autonome Fahren wird viele Vorteile mit sich bringen, sowohl für den Endverbraucher als auch

für kommerzielle Kunden. Im privaten Bereich kann der Fahrer durch das neue Fahrerlebnis die Aufgaben der Verkehrs-überwachung und Fahrzeugkontrolle ent-spannt dem System überlassen. Dadurch gewinnt er Freiraum für andere Dinge wie Entertainment, E-Mail-Bearbeitung oder andere Aktivitäten, die ihn ohne Automa-tisierung von seiner eigentlichen Aufgabe, den Verkehr zu überwachen und das Fahrzeug zu steuern, ablenken würden. Für kommerzielle Anwendungen, wie zum Beispiel den Mietwagenverleih, erge-ben sich dadurch erheblich verbesserte Serviceleistungen, denn das Fahrzeug kann beispielsweise autonom zu einer dedizierten Zeit zum Nutzer kommen und nicht umgekehrt.

Ein weiteres Ziel des autonomen Fah-rens besteht in der weiteren Reduzierung der Verkehrsunfälle, die meistens auf menschliches Versagen zurückzuführen sind. Im Durchschnitt erfolgt alle 7,5 Mil-lionen Kilometer auf deutschen Autobah-nen ein schwerwiegender Unfall aufgrund menschlichen Versagens. Dies zeigt aber auch gleichzeitig die Herausforderung, mit der sich die Automobilindustrie zu

beschäftigen hat: neben der Vermeidung dieses einen Fahrfehlers muss das Fahr-zeugsystem nun auch all das richtig machen, was der menschliche Fahrer auf einer Strecke von 7,5 Millionen Kilometern bereits fehler- beziehungsweise unfallfrei geschafft hat. Bis dahin sind noch einige Aufgaben in der Entwicklung zu meistern.

Evolution der FunktionalitätenFür die Automobilindustrie ist es eine gro-ße Herausforderung, diese Ziele mit all ihren Vorteilen zu erreichen. Dabei geht

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Die modellbasierte und ISO-26262-konforme Softwareentwicklung trägt wesentlich zur funktionalen Sicherheit des Fahrsystems bei.

Autonomes Fahren ist ein wichtiger Punkt auf der Agenda der Automobilfirmen und stellt völlig neue Herausforderungen an die Entwicklung zukünftiger Fahrzeugsysteme. Die modellbasierte Entwicklung mit Matlab und Simulink kann hierbei einen wertvollen Beitrag leisten, um technologische Aufgabenstel-lungen zu lösen und diese neue Ära der Mobilität erfolgreich zu gestalten. Autoren: Thorsten Gerke, Marco Roggero

es nicht nur darum, dass ein Fahrzeug autonom von A nach B fahren kann, son-dern dass dies absolut zuverlässig, fehler-frei und ohne Kollision mit anderen Objek-ten im Straßenverkehr erfolgt. Bis hin zum vollständig autonomen Fahren wird es daher eine Evolution der Funktionalitäten geben. Wenn man den SAE-Standard J3016 zugrunde legt, kann man hier den Grad der Automatisierung in sechs ver-schiedene Level unterteilen. Bis zum Level 2 übernimmt der Fahrer selbst das Moni-toring des Verkehrs und erhält durch eine

Design Verification Entdecken vo Designfehlern

Code Verification Absicherung des genenerierten C Codes

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teilweise Automatisierung Unterstützung beim Fahrvorgang. Der Fahrer muss jedoch selbstständig erkennen, ob sich die Verkehrssituation kritisch entwickelt, und muss erforderlichenfalls das Fahrzeug selbst steuern.

Der Übergang zu einem Level-3-System stellt eine große Herausforderung dar, da in diesem Fall das Fahrzeugsystem die Verkehrssituation erkennt und den Fahrer rechtzeitig auf eine kritische Situation hin-weist, die das System nicht mehr selbst-ständig auflösen kann. Der Fahrer muss in diesem Fall die Steuerung des Fahrzeugs wieder selbst übernehmen. Ab dem Level 4 übernimmt das Fahrzeugsystem sowohl die Erkennung der Verkehrssituation als auch die eigenständige Handhabung des Fahrmanövers ohne Eingriffe des Fahrers.

Das Umgebungsmodell als entscheidende KomponenteEine grundlegende Voraussetzung für eine hohe beziehungsweise vollständige Auto-matisierung des Fahrens ist die einwand-freie und vorausschauende Erkennung der

Bei der Entwicklung automatischer Fahrsys-teme nimmt mit steigender Autonomie die Komplexität der Aufgaben drastisch zu. Vor allem das Testen ist ein aufwendiger Pro-zess, der sich nur durch komplexe Simulati-onsverfahren zufriedenstellend bewerkstel-ligen lässt. Systeme wie Matlab und Simu-link unterstützen die modellbasierte Ent-wicklung autonomer Mobilitätslösungen.

Eck-DatEnVerkehrssituation um das Fahrzeug her-um. Daher ist ein Umgebungsmodell erforderlich, das sämtliche Informationen enthält, um daraus eine Situationsanalyse abzuleiten und eine Manöverplanung durchführen zu können. Als Beispiel dient der Fußgänger am Fahrbahnrand, der tele-fonierend den Fußgängerweg auf und ab geht und eventuell die Straße überqueren möchte oder einfach nur auf den Bus war-tet. Das Fahrzeugsystem muss zum einen den Fußgänger als Objekt erkennen und zum anderen entscheiden, ob es notwen-dig ist, das Fahrzeug abzubremsen oder auszuweichen, weil der Fußgänger die Straße überqueren möchte oder ob gar kein eingreifendes Manöver notwendig ist. Zur Erstellung des Umgebungsmodells ver-wendet man die Daten aus verschiedenen über das Fahrzeug verteilten Sensoren. Bereits heute ist eine klare Zunahme beim Umfang wie auch bei der Diversifikation der Sensorik für Automobile zu erkennen. Somit lassen sich die spezifischen Stärken jedes einzelnen Sensortyps zur komple-mentären Vervollständigung des Umge-bungsmodells als auch zur Verifikation der Objektdaten aus unterschiedlichen Sensoren gegeneinander mittels Redun-danz nutzen. Diesen Schritt, bei dem Radartechnik, Kameras, LIDAR, Ultra-schall, GPS und weitere Sensoren zum Einsatz kommen können, bezeichnet man als Sensor-Daten-Fusion.

Die Objektlisten aus den unterschied-lichen Sensoren enthalten Daten zur Beschreibung der detektierten Objekte bezüglich Typ (Auto, Fußgänger), Position

Als Re-Simulation bezeichnet man den modell-basierten Open-Loop-Test der Algorithmen.

Log vehicle data

Data storage

Usu

al it

erat

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path

SW candidate

Analyze of situations

Full scale improvements

Local improvements with direct feedback

Re-simulation

Automatic situation detection

Generate statistics and compare candidates

Matlab und Simulink unterstützen den Gesamtworkflow der Komponenten-Entwicklung.

(Straße, Gehweg), Geschwindigkeit und eine Reihe weiterer Informationen. Eine zusätzliche Existenzwahrscheinlichkeit als Teil der Objektdaten unterstützt die Entscheidungsfindung, ob es sich bei dem detektierten Objekt wirklich um einen Verkehrsteilnehmer handelt oder ob durch mögliches Rauschen oder Sensorausfall eine Fehldetektion vorliegt. Auf dem Weg zum autonomen Fahren wird auch eine massive Weiterverwendung und Erweite-rung von bekannten Fahrerassistenzfunk-tionen (ADAS) erfolgen, welche aber an

Datenfusion, Situationsanalyse,

Entscheidungslogik

Bilde

r: Math

works



Die Sensor-Daten-Fusion dient dem Erstellen eines Umgebungsmodells.

einigen Stellen noch hinsichtlich ihrer Genauigkeit deutlich zu verbessern sind. So wird für das automatisierte Fahren auch eine zuverlässige automatische Erkennung von Tempolimits, beispielsweise mittels Verkehrszeichenerkennung, notwendig sein, um die maximale Geschwindigkeit automatisch an das zulässige Tempolimit anzupassen.

Modellbasierte Entwicklung mit Matlab und SimulinkEine der großen Schwierigkeiten bei der Entwicklung des automatisierten Fahrens ist das Testen. Schätzungen gehen von Größenordnungen von mehreren hundert Millionen Testkilometern aus, die man abspulen müsste, um einen realen Proto-typen erschöpfend zu testen. Sowohl wirt-schaftlich als auch vom zeitlichen Aufwand her wäre dies von den Automobilfirmen nur sehr schwierig zu bewältigen, bedien-te man sich ausschließlich eines realen Fahrzeugprototypen. Die modellbasierte Entwicklung mit Matlab und Simulink ermöglicht es den Automotive-Entwick-lern bereits in einem frühen Stadium, Fahr-zeugkomponenten als auch komplette Sys-teme im Kontext des automatisierten Fah-rens zu testen. Dadurch lassen sich früh-zeitig systematische Implementierungs-fehler oder Fehler in den Anforderungen aufdecken, Verbesserungen einpflegen und ins System integrieren.

Für die Entwicklung der Sensorik und der zugehörigen Algorithmen für die Sig-nalverarbeitung stehen leistungsstarke Toolboxen zur Verfügung, beispielsweise für die Bereiche Radar und Kamera. Anten-na Toolbox, Phased Array System Toolbox

Die aus der Entscheidungslogik festge-legten Manöver sind dann von der Fahr-zeugregelung in Bezug auf Brems-, Lenk- und Motoreingriffe umzusetzen und even-tuelle Änderungen sind kontinuierlich und umgehend im Fahrszenario anzupassen. Auch für den Entwurf und Test der rege-lungstechnischen Algorithmen bietet Simulink eine umfassende modellbasier-te Lösung. Ein Blockschaltbildentwurf in Simulink oder die Formulierung einer Zustandsmaschine in Stateflow, die das Verhalten des Reglers unter verschiedenen Arbeitspunkten definiert, liefern dem Ent-wickler zusammen mit einer automati-schen Reglersynthese in Simulink Control Design die richtigen Werkzeuge für einen zügigen Reglerentwurf und einem früh-zeitigen funktionalen Test der modellier-ten Reglerkomponente.

Systemsimulation und virtuelles FahrszenarioZusätzlich zum modellbasierten Design der einzelnen Komponenten lassen sich diese Teilfunktionen nach erfolgreichem Test zu einem Gesamtsystem integrieren und in Verbindung mit einem Fahrzeug-modell plus Umgebung (beispielsweise Straße, Häuser, Personen, Verkehrsschil-der) in einem vollständig virtuellen Fahr-vorgang testen.

Für eine Virtualisierung der Umgebung hat Simulink Schnittstellen zu Simulati-onswerkzeugen von verschiedenen Part-nerunternehmen. Eine Gesamtsimulation des automatisierten Fahrvorgangs bietet dem Entwicklerteam eine ganze Reihe von Vorteilen, wie beispielsweise gefahrloses Closed-Loop-Testen von kritischen Fahr-

und SimRF unterstützen die effiziente Entwicklung von Radarapplikationen. Für kamerabasierte Sensorik stehen dem Ent-wickler unter anderem mit Image Proces-sing Toolbox und Computer Vision System Toolbox umfangreiche Möglichkeiten für die sensornahe Bildverarbeitung bezie-hungsweise die nachgelagerte videoba-sierte Objekterkennung zur Verfügung.

Die Fusion der Sensordaten ist ein Pro-zess, der sich vorteilhaft direkt in einer Programmiersprache formulieren lässt, da dort häufig Schleifenkonstrukte und Mat-rix-Vektor-Operationen bei der Konsoli-dierung und Analyse der Daten notwendig sind. Matlab eignet sich mit seiner umfang-reichen Programmiersprache und Funkti-onen zur Analyse, Visualisierung und auto-matischen C-Code-Generierung sehr gut, um diese Aufgabe effizient zu lösen.

Die anschließende Situationsanalyse und Entscheidungslogik repräsentieren einen komplexen Zustandsautomaten, der mit den aus dem Umgebungsmodell abge-leiteten Informationen das Verhalten der

Systemfunktionen für das automatisierte Fahrmanöver festlegt. Stateflow in Simu-link ist dabei das passende Werkzeug für die modellbasierte Entwicklung von Ent-scheidungslogiken mittels Zustandsauto-maten.


Für eine Virtualisie-rung der Umgebung hat Simulink Schnitt -

stellen zu ToolsThorsten Gerke, Mathworks

Radar

Radar

Radar

Radar

Objektlisten mit Zeitstempel zur Synchronisation der Information

Fusionierte Liste der detektierten& klassifizierten Objekte

Fußgänger Fahrzeug

HindernisVerkehrszeichen

FahrspurVorausschau

Radar

Kamera

Kamera

Lidar

GPS SensorDaten Fusion

Umgebungsmodell



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Gemäß SAE gibt es für das autonome Fahren sechs Automatisierungslevel.

Autoren Thorsten Gerke Automotive Industry Manager EMEA bei Mathworks

Marco Roggero Applications Engineer bei Mathworks


situationen, frühzeitige Validierung und Verifikation auf Fahrzeugebene durch modellbasierte Integration, Beschleuni-gung des Innovationszyklus durch rapide Designiterationen und flexible Anpassung von Umgebungsbedingungen. Auch die Reproduzierbarkeit der Testergebnisse und die Re-Simulation aufgezeichneter Sens-ordaten sind möglich.

Ein komplementärer Ansatz zur voll-ständigen Closed-Loop-Simulation ist der modellbasierte Open-Loop-Test der Algo-rithmen zur Sensordatenfusion und Situ-ationsanalyse unter Einbeziehung aufge-zeichneter Messdaten aus einem realen Fahrzeugtest, was man auch als Re-Simu-lation bezeichnet. In einem ersten Schritt analysiert man die aufgezeichneten Fahr-zeugdaten dahingehend, ob die Algorith-men die Objekte und die Verkehrssituati-on korrekt erkannt haben. An Stellen, an denen die Algorithmen die Sensordaten fehlerhaft analysiert haben, beispielswei-se wenn sie ein vorhandenes Objekt nicht detektiert haben, korrigiert der Entwickler den Fehler im Algorithmus und appliziert den verbesserten Algorithmus mittels einer Simulation erneut auf die aufge-zeichneten Sensordaten zur Verifikation.

Automatisiertes Fahren und funktionale SicherheitBeim automatisierten Fahren beschäftigen sich die Entwickler häufig mit Systemen und Funktionen, die nach ISO 26262 die Anforderungen von ASIL D erfüllen müs-sen. Je höher der Grad der Automatisie-rung, desto größer werden die Anforde-rungen an die funktionale Sicherheit. Mathworks unterstützt die Entwickler von

sicherheitsrelevanten Applikationen durch einen vorqualifizierten Workflow zur modellbasierten Entwicklung von Funk-tionen, die man für die Implementierung auf dem Steuergerät anschließend mihil-fe von Embedded Coder automatisiert in C-Code übersetzt.

Der Workflow deckt zum einen die Design-Phase ab, in der man das Modell der Software entwickelt und testet. Bereits in dieser Phase erfolgt über den funktio-nalen Test hinaus die Überprüfung des Modells sowohl auf strukturelle Korrekt-heit mittels einer model lbasierten Coverage-Analyse als auch durch weitere statische Analysen auf mögliche spätere Laufzeitfehler, zum Beispiel eine Division durch Null. Nach erschöpfendem Testen des Modells geht man zur eigentlichen Code-Generierung über, an welche sich dann die Code-Verif ikations-Phase anschließt, die dazu dient, den Code noch einmal abzusichern und die Äquivalenz zwischen generiertem Code und Modell zu verifizieren. (pet) ■

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Fahrerassistenz Deep Learning

Methoden, mit denen das menschliche Gehirn Dinge erlernt. So lassen sich Mus-ter und Zusammenhänge erkennen, Spra-che verstehen und Mehrdeutigkeiten ver-hindern.

Neuronale Netze (NNs) sind parallel aufgebaut und bestehen aus Neuronen und deren Verbindungen (Synapsen), die mit unterschiedlichen Verstärkungsfakto-ren (Weights) versehen sind. Wegen der parallelen Anordnung passen NNs gut zu Grafikprozessoren (GPUs). Moderne GPUs haben hunderte bis tausende von Rechenkernen, die Aufgaben parallel abar-beiten können. Grafikprozessoren sind in vielen Bereichen zu finden. Dazu zählen Konsumerprodukte, Computerspiele, Roboter, Drohnen, CAE- und CAD-Sys-teme sowie Produkte für die Automobil-industrie.

Die Image-Net-BibliothekEin Beispiel für die Fortschritte im Bereich Deep Learning ist der ILSVRC-Benchmark

Künstliche Intelligenz (KI), basierend auf Deep-Learning-Architekturen (DL) wie dem Deep Neural Network (DNN), findet in der Automobilindustrie weltweit Anwendung in Bereichen wie zum Beispiel Computer Vision, Sprach- und Objekterkennung sowie autonomes Fahren. Die Plattform Nvidia-Drive kombiniert Deep Learning, Sensorfusion und Rundumsicht und ermöglicht somit ein verändertes Fahrerlebnis.

Eck-DatEn

Deep Learning, Maschinenlernen oder maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen

Intelligenz und hat sich in diesem Umfeld zu der am schnellsten wachsenden Diszi-plin entwickelt. Auf der Basis von Deep-Learning-Algorithmen lernen Maschi-nen, die Welt zu erkennen und zu verste-hen, um sich darin bewegen und Ent-scheidungen treffen zu können. Das Deep-Learning-Konzept basiert auf tie-fen neuronalen Netzen (Deep Neural Networks, DNNs), die aus einer Struktur von einfachen, trainierbaren mathemati-schen Einheiten (Neuronen) bestehen und lernen können, komplexe Funktio-

Künstliche Intelligenz im autonomen FahrenEntwicklungsplattform für selbstfahrende Autos

OEMs, Internetfirmen und Startups der Automobilbranche nutzen zur Umset-zung von autonomen Fahrzeugkonzepten auf Grafikprozessoren basierende tiefe neuronale Netze (DNNs). Komplettlösungen zur Entwicklung und Simulati-on von Prototypen erlauben, autonome Systeme schneller und verlässlicher als bisher auf die Straße zu bringen. Autor: Joachim Langenwalter

nen, wie zum Beispiel autonomes Fahren, auszuführen.

Als Deep Learning bezeichnen Fach-leute den Prozess, der Daten in Entschei-dungen eines Computerprogramms umsetzt. Im Gegensatz zu einem aus mathematischen Algorithmen bestehen-den System wird beim Deep Learning eine DNN-Struktur definiert, die erlernt, bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Das Auf-gabenspektrum erstreckt sich von der Bild- und Spracherkennung über das Durch-führen von Drohnentransporten bis hin zu Fahrzeugen, die sich selbstständig fort-bewegen können. Das Deep-Learning-Konzept bedient sich dabei der gleichen

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(Image-Net Large Scale Visual Recogni-tion Challenge). Dabei findet ein Vergleich verschiedener Algorithmen und Methoden zum Erkennen von Objekten auf Fotos und Szenen aus einer Bibliothek von tausenden Bildern und Videos statt. Bis 2012 hat sich die Erkennungsrate, basierend auf klassi-schen Computer-Vision-Algorithmen (CV), nur langsam auf 70 % erhöht. Im Jahr 2012 konnten Experten diese Rate sprunghaft um über 10% verbessern. Aus-schlaggebend war der Einsatz von Deep Learning, wodurch zwischenzeitlich über 95 % der Objekte auf den Bildern richtig erkannt und damit sogar bessere Werte als von Menschen erreicht werden konn-ten. Alle Teilnehmer der Challenge setzen heute auf das Deep-Learning-Konzept, das damit die CV-Algorithmen als Metho-de in diesem Benchmark komplett ersetzt hat (Bild 1).

Deep Learning in der Hightech-IndustrieFacebook hat als eines der ersten Unter-nehmen Grafikprozessoren zur Entwick-lung seiner auf DNNs basierenden Appli-kationen adaptiert. DNNs und GPUs sind wichtige Bestandteile der Computerplatt-form „Big Sur“ des FAIR-Projekts (Face-book Artificial Intelligence Research) und kommen speziell im Training der Systeme zum Einsatz. Erklärtes Ziel von Facebook ist, die Fortschritte in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz voranzutreiben und

wie E-Mail, Natural Language Processing, Kartendiensten und der Entwicklung von Robotern. Zur Realisierung dieser Anwen-dungen verwendet Google tausende GPUs, die bis zu zehnmal schneller sind als vergleichbare Mikroprozessoren. Laut Anelia Angelova – bei Google im Bereich maschinelle Lernsysteme tätig – setzt ihr Unternehmen auch DL in kaskadierten DNNs bei der Entwicklung eines autono-men Fahrzeugs ein, zum Beispiel zum Erkennen von Fußgängern.

Ablauf beim autonomen FahrenMit dem Schema in Bild 2 (Self Driving Loop) lassen sich die Schritte zum auto-nomen Fahren vereinfacht darstellen. Das Ziel besteht darin, das gesamte Fahrzeu-gumfeld mithilfe von Kameras, Lidar, Radar und Ultraschallsensoren zu regis-trieren. Dadurch kann der Algorithmus ein 360-Grad-Umfeldmodell, also die genaue und echtzeitfähige Abbildung der Fahrzeugumgebung, erstellen und sämt-liche statische und dynamische Objekte dreidimensional erfassen. Mit DNNs für die Sensor-Datenfusion – das Zusammen-führen der unterschiedlichen Sensordaten in ein Gesamtumfeld – lässt sich die Qua-lität des Umfeldmodells weiter verbessern. Dies ist möglich, da sich die Zuverlässig-keit beim Bestimmen des Objekts erhöht (Image-Net-Benchmark).

Die dabei erzeugten und verarbeiteten Daten nutzt das System zum Wahrnehmen

Bild 1: Fortschritte von Computer Vision (CV) und Deep Learning (DL) im Image-Net-Bench-mark. Mit dem DL-Konzept ließen sich zwischen-zeitlich über 95 % der Objekte auf Bildern richtig erkennen.

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IMAGENETAccuracy Rate

Traditional CV Deep Learning

trainierte DNNs zur verbesserten Kommu-nikation von Menschen einzusetzen.

Auch Google investiert zunehmend in Deep-Learning-Prozesse. So hat das Unternehmen mit Tensor-Flow sein maschinelles Lernsystem der zweiten Generation entwickelt, um große Daten-mengen und Modelle verstehen und bear-beiten zu können. Tensor-Flow basiert auf einer flexiblen Architektur und kommt bei Wahrnehmungs- und Sprachverständnis-problemen zum Einsatz. So zum Beispiel bei der Sprach- und Texterkennung, zur Klassifizierung in Google-Applikationen

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des Umfelds (Perception), zum Bestimmen der Position (Localization) sowie zur Pla-nung (Plan) der Bewegung (zum Beispiel Fahrspurwechsel). Dabei beinhaltet der Schritt Perception die Integration der Sen-sor-Fusion-Daten (Kombination von unter-schiedlichen Sensordaten), die Objekter-kennung (da ist ein Objekt), die Klassifi-zierung (es ist ein Fußgänger), die Segmen-tierung (auf der rechten Seite) sowie das Tracking (Objekt bewegt sich nach links).

Im Schritt Localization erfolgt die Zusammenführung von unterschiedlichen Kartenquellen, verschiedener Orientie-rungspunkte sowie die Triangulation von GPS-Daten. Die Bestimmung der genau-en Position ist äußerst wichtig, um ein Fahrzeug im Straßenverkehr sicher zu bewegen. So ermöglicht die Integration der Kartendaten des Herstellers Here bei-spielsweise, dass das System das Fahrzeug sicher auf der Fahrbahn halten und durch komplexe Verkehrsszenarien leiten kann.

Sicheres FahrvergnügenIm letzten Schritt legt das System bei der Planung der Fahrtrichtung das Verhalten des Fahrzeugs fest. Ein fahrerloses Auto muss in einem dynamischen Verkehrsum-

Der Deep-Learning-ProzessDNNs bestehen aus mehreren Schichten von neuronalen Netzen. Die erste Schicht von Neuronen (Bild 3) erkennt Kanten, sprich Hell-Dunkel-Übergänge. Die Neu-ronen der zweiten Schicht wiederum erkennen bereits erste Strukturen wie Dreiecke, Quadrate und Kreise. In der drit-ten Ebene lassen sich komplexere Objekte unterscheiden, die zum Beispiel aus den vorher erkannten Strukturen bestehen. Auf diese Art setzt sich der Prozess über weitere Schichten fort. In der letzten Ebe-ne erfolgt die Bestimmung des Objekts, wie zum Beispiel ein Audi A7 in Bild 3. Letztendlich ist die richtige Anzahl von Neuronenschichten und -charakteristika (DNN-Typ) für die Lösung eines speziel-len Problems zu wählen.

Die Entwicklung eines autonomen Fahr-zeugs ist eine große Herausforderung, da die Fahrsituation in den heutigen, über-füllten Millionenstädten sehr komplex und schwer vorhersehbar ist. Deshalb müssen so viele Eingangsdaten (Sensoren, Karten, GPS und ähnliches) wie möglich kombi-niert werden, um höchstmögliche Zuver-lässigkeit zu erreichen. Dieses Szenario ist perfekt für die Verwendung von Deep Learning. In Bild 3 wurde der DNN-Typ Caffe für das Training gewählt. Das Caffe Framework wurde vom Berkeley Vision and Learning Center gemeinsam mit Frei-willigen entwickelt, insbesondere mit Fokus auf seine Ausdrucksfähigkeit, Aus-führgeschwindigkeit und Modularität. Darum eignet es sich sehr gut für die Anforderungen des autonomen Fahrens.

Trainer für neuronale NetzeNach der Auswahl eines geeigneten DNNs muss das Netz zum Beispiel für die Auf-gabe Objekterkennung und -klassifizie-rung trainiert werden. Wie beim Training im Sport benötigt man hierzu einen Trai-ner, der dem neuronalen Netz sagt, wie es auf ein Ereignis (Trigger) zu reagieren hat. Das Trainingssystem verwendet eine Bewertungsfunktion, die die Differenz zwischen gewünschter und tatsächlicher Antwort bestimmt (Bild 4). Proportional zur Abweichung passt das System die Ver-stärkungsfaktoren (Weights) der Neuro-nenverbindungen (ähnlich der Synapsen von Nervenzellen) an und kalibriert somit

Localication

Map

Plan

Perception

ControlSens

“Audi A7”

Deep Neural Network

Input Output

Low-level features Mid-level features High-level features

Bild 2: Vereinfachte Darstellung der Schritte zum autonomen Fahren (Self Driving Loop).

Bild 3: Deep Neural Networks (DNNs) bestehen aus mehreren Schichten von neuronalen Netzen und erkennen je nach Schicht Kanten, geometrische Figuren und komplexe Objekte. In diesem Beispiel wurde ein Audi A7 erkannt.

feld zuverlässig um mögliche Gefahren herumsteuern können. Ausgefeilte Algo-rithmen, die den freien Raum (Free Space) sowie dessen Veränderungen vorhersehen können, dienen zum Bestimmen der Fahr-zeugbewegung. Darüber hinaus muss sich ein autonom fahrendes Auto fließend im Verkehr bewegen, um nicht durch abrup-te Manöver die eigenen Passagiere und andere Verkehrsteilnehmer zu gefährden oder zu behindern. Die Fahrspurberech-nung muss dies berücksichtigen, damit ein sicheres Fahrvergnügen gewährleistet ist.

Es zeigt sich also, dass eine intelligente Kamera für autonomes Fahren nicht aus-reicht. Jeder Schritt des Self Driving Loops benötigt auch DNNs für Perception, Loca-lization und Planung. Das System muss Objekte und Orientierungspunkte erken-nen, das Fahrverhalten anpassen und Ent-scheidungen treffen, um das Fahrzeug zuverlässig zu bewegen. Zusätzlich reprä-sentieren DNNs eine offene Plattform, mit der OEMs und Tier-1-Zulieferer ihre DNNs definieren, trainieren, erweitern und warten können, um so eine eigene Lösung zu entwickeln und sich auf dem Markt von anderen Anbietern zu unter-scheiden.


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AutorJoachim LangenwalterDirector of Automotive Software, Nvidia


das Netzwerk für den Anwendungsfall. Daraus folgt, dass das DNN-Netzwerk mit immer kleineren Fehlern auf die jeweiligen Ereignisse reagiert. Das Optimieren der Weights erfolgt beim Training der DNNs durch das Einlesen unterschiedlicher Fahrszenen automatisch und ohne direk-tes Eingreifen eines Entwicklers.

Um ein Training durchzuführen, ist zunächst eine Datenbank aus Trainings-daten zu erstellen. Diese Daten beinhalten unter anderem Fahrszenen, eine Beschrei-bung der Objekte (Audi A7 rechts geparkt) sowie die individuelle Entscheidung eines Fahrers in der jeweiligen Situation (links am A7 vorbeifahren). Sobald die Daten-bank erstellt ist, kann das Training begin-nen. Als Endergebnis liegt das Netz mit-samt seiner Struktur und den jeweiligen Verstärkungen vor, die sich in Fahrsitua-tionen testen lassen.

Kontinuierliches TrainingDie Verifikation des neuronalen Netzes findet zunächst in Fahrsimulationen statt. Sollten dabei Fehler auftreten, lässt sich das Netzwerk mit den nicht korrekt erkannten und/oder ausgeführten Fahr-situationen weiter trainieren und damit verbessern. Nachdem diese Optimie-rungsschleifen erfolgreich abgeschlossen sind, können die Verantwortlichen das trainierte DNN auf eine Embedded-ECU-Plattform im Fahrzeug herunterladen. Das System im Fahrzeug lässt sich jetzt auf einer Teststrecke und anschließend im öffentlichen Straßenverkehr testen. Die gleichen Schritte gelten für alle Bereiche, in denen DNNs im autonomen Fahrzeug zum Einsatz kommen sollen (zum Beispiel

nehmen Systeme entwickeln, die sehen, denken und lernen können. Die Ende-zu-Ende-Lösung besteht aus der Deep-Lear-ning-Plattform Nvidia DGX-1 zum Trai-ning von digitalen neuronalen Netzen mit Daten aus echten Fahrsituationen, die über viele Jahre in Testfahrten aufgezeichnet wurden. Die Umsetzung für selbstfahren-de Autos erfolgt über Nvidia-Drive PX 2, mit dessen Hilfe sich das trainierte System zuverlässig auf die Straße bringen lässt. Drive PX 2 unterstützt verschiedene Datenformate für die Integration unter-schiedlicher Eingangsformate und -sys-teme, wie zum Beispiel Kamera, Radar, Lidar, Ultraschallsensoren, Ethernet-Bus-se und eine Vielzahl von Ausgabesystemen (Ethernet, CAN, Bildschirme). Das Binde-glied bildet Nvidia Drive-Works, eine Sammlung aus Softwaretools, Bibliothe-ken und Modulen zur beschleunigten Ent-wicklung, Simulation und zum Testen autonomer Fahrzeuge sowie zur Integra-tion von hochauflösenden Karten. Mit Drive-Works lassen sich die Sensoren kali-brieren, 360-Grad-Umgebungsdaten auf-nehmen und Datenquellen (Fusion) syn-chronisieren und verarbeiten.

Mehr über Deep-Learning und wie die Lösung im KITTI-Benchmark abgeschlos-sen hat, erfahren Sie in der Langversion dieses Beitrags per infoDIREKT. (hb)� n

DATASETe.g. Images

MODELe.g. Ca�e DNN

Scoring Functione.g. how good is the model

Feed in rawdata sample

Feed in referencee.g. image label

Predict something

e.g. Car

Update model parameter (e.g.

weight) in response to error

Bild 4: Das DNN-Training erfolgt mithilfe eines Trainers, der dem neurona-len Netz mitteilt, wie es auf ein Ereignis (Trigger) reagieren soll. Das Trai-ningssystem nutzt eine Bewertungsfunktion (Scoring Function), die die Ab-weichung zwischen gewünschter und tatsächlicher Antwort bestimmt.

Bild 5: Realistische Fahrsituation. Der untere Teil des Bildes zeigt die vom System erkannte Verkehrssituation.

Fahrspurplanung). Um dies effizient durchzuführen, ist ein integriertes System zum Trainieren und Testen sowie zur Anwendung von neuronalen Netzwerken erforderlich.

Bild 5 zeigt eine realistische Fahrsitua-tion, bei der in der oberen Hälfte die tat-sächliche Verkehrssituation zu sehen ist. Mit dieser Situation wird das DNN „gefüt-tert“ (kombinierte Daten aus Kamera, Radar, Lidar). Im unteren Teil ist die vom System erkannte Situation zu sehen. Der

weiße Wagen im unteren Bildteil stellt das eigene Fahrzeug dar. Darüber hinaus erkennt das System zwei grau dargestell-te Fahrzeuge auf der linken Seite und eines schräg hinten rechts richtig. Auf der Grundlage der relativen Position, der Geschwindigkeit und weiterer Daten bestimmt das System mögliche Fahrma-növer (grüne Linien) und entscheidet sich letztendlich für ein Manöver (zum Beispiel geradeaus fahren), das dann ausgeführt wird.

Die Nvidia-Drive-LösungFür Entwicklung, Training, Test und Anwendung in autonomen Fahrzeugen gibt es die integrierte Plattformlösung Nvidia Drive. Mit ihr können Fahrzeug-hersteller, Tier-1-Zulieferer und im Auto-mobilmarkt engagierte Forschungsunter-


95 %der Objekte auf Bildern

lassen sich mit Deep- Learning erkennen

Bilde

r: Nvid

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Fahrerassistenz Von der Forschung zur Serie

Von der ADAS-Kamera zum MobilitätskonzernSensorfusion und Softwareentwicklung

Im aktuellen Astra versorgt das Opel-Eye sieben kamerabasierende Funktionen mit Daten. Die Zusammenführung ist das Ergebnis effektiver Entwicklungsprozesse. Mit ihnen sind OEMs auch gut für andere Herausforderungen wie Car-2-X und automati-siertes Fahren gerüstet. Autoren: Bruno Praunsmändel, Dr. Ulrich Eberle, Gernot Wiese,

Dr. Alexander Weitzel, Frank Bonarens, Dr. Stefan Drogies, Dr. Johannes Huth

gestiegenen Marktanforderungen gerecht zu werden. Die Kombination mehrerer Sensorkonzepte schafft erweiterte Funktionalität. Sensorfusion ist zudem ein Grundkonzept, um automatisiertes Fahren zu ermöglichen.

Global ausgerichteter EntwicklungsprozessDie Entwicklung aktiver Sicherheitssysteme für welt-weit verwendete Fahrzeugplattformen erfordert einen ebenso global ausgerichteten Prozess, um die Vielfalt an Fahrzeugprogrammen und die Varianz zwischen Regionen in Einklang zu bringen. Zudem müssen die

Ein standardisierter Prozess nach dem V-Modell bildet bei Opel und GM die Basis der globalen Fahrzeugentwick-lung. Er ermöglicht die Integration neuer Funktionen in vorhandene Fahrzeugarchitekturen und -strukturen.

Eck-DATEN

Die ersten Kameras setzte Opel 2009 im Ast-ra und Insignia ein. In Takt mit dem rasan-ten Fortschritt in der Bildverarbeitung und

Prozessortechnologie fügten die Entwickler danach mit jedem Modellzyklus weitere Funktionen hinzu. In der jüngsten Generation des Opel-Eye stechen dabei die Steuerung des Intellilux LED genannten Matrix-Lichts und die kamerabasierende Notbrem-sassistenzfunktion hervor.

Um die Demokratisierung der Assistenzsysteme voranzutreiben, erweitern die Rüsselsheimer Ingeni-eure die von der Kamera mit Informationen versorg-ten Funktionen beständig und erhöhen damit den Mehrwert für Kunden. Im aktuellen Astra stehen sieben kamerabasierende Einzelfunktionen zur Ver-fügung. Parallel dazu entlasten der konzernweite Einsatz der Kameratechnologie und die damit ver-bundenen Skaleneffekte die Kostenseite.

Darüber hinaus bindet Opel die Monokamera auch in fusionierte Systeme ein, um so unter anderem den

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aktiven Sicherheitsfunktionen auf verschiedene Sys-temausprägungen applizierbar sein. Vorteilhaft ist hier die im GM-Konzern verwendete globale elekt-rische Architektur, die eine größtenteils markenun-abhängige Funktionsentwicklung ermöglicht.

Das Entwicklungsteam nutzt dabei einen am V-Modell-Prozess orientierten Ansatz. Detailliert und konkret definiert es die allgemeingültigen Verhal-tensanforderungen der aktiven Sicherheitsfunktionen auf Systemebene. Aus der Allokation der funktiona-len Elemente auf Subsysteme und gegebenenfalls bestehende Komponenten leitet es die Schnittstellen-anforderungen an die beteiligten Steuergeräte ab. Auf diesem Weg lässt sich das Gesamtsystem innerhalb der vorgegebenen E/E-Architektur realisieren. Dies entspricht der linken Seite des V. Auf die Implemen-tierung in die beteiligten Komponenten folgt die Sicherstellung der Anforderungen in umgekehrter Reihenfolge, als rechte Seite des V-Modells. Begin-nend auf Komponentenebene überprüft das Validie-rungsteam die Einhaltung der Anforderungen, danach ebenso auf Systemebene. Schließlich kommt es auf Fahrzeugebene zur Validierung und Abstimmung.

Im Beispiel des Spurhalteassistenten bestimmt das Engineering-Team detailliert die Verhaltensanfor-derung im Fahrzeug auf System- und Komponente-nebene und teilt sie so auf, dass eine Spezifikation zur Implementierung in die weltweiten Soft-warearchitekturen und -strukturen von GM möglich ist. Damit wird ein weiterer Validationsschritt nötig,

um die Softwareimplementierung gegen ihre Spe-zifikation zu prüfen, bevor sie in die Komponente integriert wird.

Eine entsprechende virtuelle Validierungsumge-bung ist also notwendig. Sie muss die Softwareent-wicklung über den gesamten V-Modell-Prozess per Simulation begleiten. Von der Überprüfung der Anforderungen bis hin zur Verhaltensabstimmung lässt sich somit ein Teil der Ressourcen-intensiven Arbeit vom Fahrzeug auf die virtuelle Umgebung verlagern. Dieser Ansatz ersetzt jedoch nicht die finale Überprüfung und Abstimmung im Auto.

Interdisziplinäres VorgehenAus dieser Methodik ergibt sich die Notwendigkeit, neben den typischen Ingenieursdisziplinen im Auto-mobilbau zunehmend auch regelungstechnische und systemtheoretische Expertisen aufzubauen. Darüber hinaus erweitert sich der interdisziplinäre Anteil der Entwicklung mit fortschreitender Fahrzeugautoma-tisierung beständig auch in nicht-technische Bereiche. Es kommen psychologische, medizinische, gesell-schaftliche und rechtliche Aspekte hinzu, die Einfluss auf die Anforderungen nehmen.

So stellen die Psychologen im Entwicklungsteam für Notfallsituationen sicher, dass Fahrer mithilfe von Warnungen in der Lage sind, einen Unfall möglichst selbst zu verhindern. Gelingt das nicht, unterstützt ein automatisierter Eingriff so, dass der potentielle Unfall verhindert oder abgemildert wird. Nach der

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Das Opel-Eye beliefert im neuen Astra sieben Systeme mit Daten. Dazu gehören die Steuerung des blendfreien Fernlichts, Lane-Departure-Warning, Verkehrszeichenerkennung und Abstandswarnung, Notbremsassistent und Frontkollisionswarner.

Heutige Fahrerassistenzsysteme beruhen weit-gehend auf der Onboard-Sensorik. Die Car-2-X-Technologie stellt dagegen externe Informatio-nen für Fahrer bereit.

Das V-Modell gibt die Arbeitsschritte der Soft-wareentwicklung von der Definition der Anfor-derungen bis zur Validierung im Fahrzeug vor.

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Warnung ist die aus dem Eingriff resultierende Fahr-dynamik der wichtigste Kommunikationskanal zum Menschen. Somit hat das Design des Eingriffs hohe Relevanz. Er trägt maßgeblich dazu bei, dass der Fah-rer das System unterstützt, oder aber im Fehlerfall abbricht.

Diese interdisziplinäre Her-angehensweise stellt sicher, dass auch die rechtl ichen Anforderungen gewahrt blei-ben. Der Fahrer kann das Auto-mationssystem überstimmen oder abschalten, wie es ja die Wiener Konvention fordert. Opel geht davon aus, dass sich die gesellschaftliche Akzeptanz eines automatisierten Eingriffs über die deutliche Absenkung der Unfallschwere oder sogar die Unfall-verhinderung ergibt. Eine hohe Kontrollierbarkeit für den technisch abgesicherten Fehlerfall schafft eben-falls Vertrauen.

Autos als Teil des Internets der DingeSeit einigen Jahren zeichnen sich die Fahrzeugauto-matisierung, die intuitiv bedienbare Konnektivität und die kooperative Mobilität als die drei großen Automo-bil-Leittrends ab. Das teil- und später auch vollauto-matisierte Fahren wird schrittweise über eine Weiter-entwicklung der aktuellen Fahrerassistenzsysteme vorangetrieben. Im Bereich der Konnektivität wird das Automobil über Telematik-Dienste wie Opel Onstar sowie die Einbeziehung von Smartphones und Tablet-Rechnern via Intellilink, Apple Carplay und Android Auto zu einem mobilen Bestandteil des Internets der Dinge. Opel und General Motors beteiligen sich zudem aktuell im Rahmen der kooperativen Mobilität an vor-wettbewerblichen Projekten, die zu ersten Schritten

in Richtung Car-2-X-Technologie führen sollen und die für den Infrastruktur-Aufbau bedeutsam sind.

Heute werden diese Trends noch überwiegend unabhängig voneinander bearbeitet. Das automati-sierte Fahren beruht weitgehend auf der Onboard-

Sensorik. Die Car-2-X-Techno-logie stellt dagegen externe Informationen bereit, die über die Mensch-Maschine-Schnitt-stelle an den Fahrer weiterge-geben werden. Der große Tech-nologiewandel in der Automo-bilindustrie wird aber erst durch die intelligente und auch kommerziell sinnvolle Zusam-menführung dieser Leittrends

kommen. Dann werden sich auch komplett neue Ein-satzmöglichkeiten und Geschäftsmodelle bieten.

Vorbereitet auf branchenfremde AnsätzeIn der Endausbaustufe werden sich diese Technolo-giestränge gemeinsam im Rahmen der weiteren Marktdurchdringung bis hin zu einer kooperativen Entscheidungsfindung der Fahrzeuge entwickeln, auch unter Nutzung der verfügbaren Informationen der Verkehrsleitzentralen. Dabei müssen alle Betei-ligten von der Autoindustrie über die Anbieter von zukünftigen vernetzten Mobilitätsangeboten bis hin zu den Betreibern der Infrastruktur immer im Auge behalten, dass die Vernetzung einen technisch-funk-tionalen Mehrwert für die automatischen Fahrfunk-tionen oder einen Komfort- beziehungsweise Sicher-heitsgewinn für Fahrer darstellen sollte. Zudem müs-sen die Hersteller einen Flickenteppich einzelner Technologieaspekte vermeiden, sondern vielmehr beide Technologiestränge zu einem integrierten Sys-tem verknüpfen.

Bild 4: Ampelassistent und automatisiertes Ausweichen sind Schwerpunkte des Projekts URBAN. Opel arbeitet mit an dem öffentlich geförder-ten Projekt.


Die Zielsetzung des autonomen Fahrens

erfordert sowohl evolutionäre als auch

disruptive AnsätzeBruno Praunsmändel, Opel

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Autoren Bruno Praunsmändel , Senior Manager – EE Advanced Tech-nology, Active Safety & Controls bei der Adam Opel AGDr. Ulrich Eberle , Projektleiter „Neue Technologien“ bei der Adam Opel AG Gernot Wiese , Systemingenieur Kamerasysteme bei der Adam Opel AGDr. Alexander Weitzel , Freigabeingenieur Fahrerassistenz-systeme bei der Adam Opel AG Frank Bonarens , Senior Projektleiter Konsortialprojekte „Automatisiertes Fahren“ bei der Adam Opel AGDr. Stefan Drogies , Softwareentwickler Fahrerassistenzsys-teme bei der Adam Opel AGDr. Johannes Huth , Funktionsverantwortlicher Aktiver Fuß-gängerschutz bei der Adam Opel AG



GM und Opel gehen zwar von einer schritt- oder stufenweisen Einführung der neuen Technologien auf dem Weg zum fahrerlosen Auto aus, das damit zu einem integralen Teil des Internets der Dinge wird. Nichtsdestotrotz müssen beide Unternehmen vorbe-reitet sein, wenn Branchenfremde dieses Ziel auf einem revolutionären Weg statt mit dem evolutionä-ren Ansatz erreichen wollen. Hierbei spielt auch eine Anpassung der Geschäftsmodelle eine große Rolle.

GM und Opel haben sich deswegen auf den Weg zu einem Mobilitätskonzern gemacht. Hierzu gehört das Ausrollen von Onstar über die gesamte Opel-Fahrzeugflotte. Dazu zählen auch die Einführung und Unterstützung von Shared-Economy-Konzepten wie Mobilfunk-Apps für Carsharing von privat an privat und ein Investment in die Mitfahrvermittlung Flinc . Zudem hat sich GM jüngst an Lyft beteiligt. Dieses US-Unternehmen bietet eine Vielzahl von Fahrdiensten an. GM erhofft sich in der Endausbau-stufe eine fruchtbare Synergie zwischen der Fahr-zeugautomatisierung, den Potentialen der Vernetzung sowie den genannten Shared-Economy-Konzepten.

URBAN und AdaptiveDa ein solch nahtloser Übergang der Technologien regional sehr unterschiedlich sein kann, spielen För-derprojekte zur vorwettbewerblichen Zusammenar-beit eine große Rolle. Im Rahmen eines automatisier-ten vernetzten Transportsystems müssen Fahrzeuge sowohl untereinander als auch auch mit den Betrei-bern der Verkehrsinfrastruktur sowie den Betrieben des öffentlichen Verkehrs Informationen austauschen. Das können Daten zu Verkehrsfluss, Straßenzustand oder Wetter sein, aber auch Tarifdaten und Fahrpläne. Ein sehr gutes Beispiel ist das Projekt URBAN des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie. Fort-schrittliche Technologien wie Ampelassistent und

automatisiertes Ausweichen für den städtischen Raum wurden im Herbst 2015 in Düsseldorf präsentiert.

In internationalem Rahmen erarbeiten die Projekt-partner aus Industrie und der akademischen Welt beim EU-Flaggschiff-Projekt Adaptive einen rechtli-chen Rahmen für die Einführung des automatisierten Fahrens. Weiter definieren sie eine Systemklassifika-tion als gemeinsame Sprache. Bereits gestartet sind die Projekte Ko-HAF zum kooperativen hoch-auto-matisierten Fahren sowie Pegasus zur Entwicklung komplett neuartiger Strategien für die Absicherung der Automation. Das Bundeswirtschaftsministerium unterstützt diese Projekte. Solche vorwettbewerbliche Zusammenarbeit führt in ihrem Verlauf und besonders nach Projektende zu Standards, die dann wiederum die Basis für zukünftige Serienentwicklungen dar-stellen. (lor/av) ■

Opels Kamerahistorie

Bild 5: Opels Kamerahistorie

Bilde

r: Ope

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Verkehrszeichenerkennung

Spurverlassenswarnung

Kollisionswarnung

Abstandsanzeige

Spurhalteassistent

Fernlichtassistent

Intelligente Leuchtweitenregulierung

Notbremsassistent

Blendfreier Fernlichtassistent

Fernlichtassistent mit funktionsspezifischem Sensor

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Fahrerassistenz Sensorfusion

Mehr als die Summe der TeileSensorfusion in autonomen Fahrsystemen

Viele Autos, die heute auf unseren Straßen fahren, aber mehr noch die Autos, die heute in den Schaufenstern der Autohäuser zu sehen sind, besitzen sensorbasierte Fahrerassistenzsysteme (ADAS). Der Anteil der so ausgerüsteten Fahrzeuge wird weiter steigen, wenn verschiedene Länder neue Gesetze verabschieden, die entsprechende Systeme vorschreiben. Damit steigt auch die Zahl der Sensoren im Fahrzeug, die sich durch sinnvolle Kombination für anspruchs-volle autonome Funktionen nutzen lassen. Autor: Hannes Estl

von verschiedenen Sensortypen zusammenzuführen, denn alle Sensortypen weisen ihre spezifischen Stärken und Schwächen auf. Ein im sichtbaren Spektrum arbeitender CMOS-Bildsensor liefert beispielsweise bei dichtem Nebel, Regen, Sonnenblendung oder Dunkelheit kaum brauchbare Bilder, und Radarsysteme kön-nen nicht mit der hohen Auflösung heutiger Bildsensoren auf-warten. Kombiniert man nun die Signale verschiedener Sensoren und Sensortypen so miteinander, dass die Umgebung insgesamt präziser wahrgenommen wird, lassen sich bessere und vor allem sicherere Entscheidungen treffen, als es mit unabhängigen Sys-temen möglich wäre. Man spricht in diesem Fall von Sensorfusi-on. Der Radartechnik mangelt es zwar an der Auflösung lichtba-sierter Sensoren, sie eignet sich jedoch hervorragend zum Messen von Entfernungen und sie kann Regen, Schnee und Nebel durch-dringen. Derartige Umgebungen oder fehlendes Licht sind hin-gegen ungünstig für Kameras, die dafür aber Farben erkennen können und eine hohe Auflösung mitbringen, was zum Detek-tieren von Verkehrsschildern und Straßenmarkierungen wichtig ist. Schon jetzt kommen in Fahrzeugen Bildsensoren mit einer Auflösung von ein Megapixel zum Einsatz, und in den kommen-den Jahren wird der Trend zu zwei oder gar vier Megapixel gehen.

Dieses Beispiel von Radarsystem und Kamera zeigt, wie sich verschiedene Sensortechnologien ausgezeichnet ergänzen kön-nen und wie ein fusioniertes System mehr leisten kann als die Teilsysteme für sich alleine. Der Einsatz unterschiedlicher Sen-soren ermöglicht auch ein gewisses Maß an Redundanz gegen-über Umgebungsbedingungen, bei denen alle Sensoren eines Typs ausfallen würden. Ein auf Sensorfusion basierendes System könnte außerdem beim Versagen eines Sensors eine gewisse Notlauf-Funktion beibehalten, denn solange ein System noch reine Warnfunktionen wahrnimmt oder der Fahrer zur Über-nahme der Aufgaben bereit ist, ist der Ausfall eines Sensors möglicherweise nicht so kritisch. Weitreichend oder völlig auto-nome Systeme müssen dem Fahrer allerdings eine hinreichend lange Zeitspanne einräumen, um die Kontrolle wieder zu über-nehmen, und in dieser Zeit ist es notwendig, dass das System ein Mindestmaß an Kontrolle aufrecht erhält.

Die markante Zunahme von Fahrerassistenzsystemen bedeutet auch, dass diese derzeit noch unabhängig voneinander arbeitenden Syste-me die Basis für neue Assistenzfunktionen sein können, wenn man durch Sensorfusion, also die Kombination der Sensoren, deren Stärken nutzt. Ob die Intelligenz der Sensordaten-Verarbeitung dabei zentral oder dezentral zu platzieren ist, das diskutiert dieser Beitrag.

Eck-DaTEn

In den USA wird die Ausstattung von Autos mit einer Rück-fahrkamera bald Vorschrift sein. Auch die Rabattstrukturen von Versicherungsunternehmen und die Einstufung der

Sicherheit der Autos durch Organisationen wie NHTSA und Euro-NCAP machen einige Assistenzsysteme zwingend not-wendig oder sorgen zumindest dafür, dass die Kunden sie als Ausstattungsoptionen nachfragen.

Autonome Fahrfunktionen wie Einparkautomatik, adaptive Geschwindigkeitsregelung und Notbremsautomatik sind in hohem Maße auf Sensoren angewiesen, meist Kameras bezie-hungsweise Ultraschall- oder Lidar-Sensoren. Dabei kommt es nicht allein auf Art und Anzahl der Sensoren an, sondern darauf, wie man diese Sensoren nutzt.

Die meisten Fahrerassistenzsysteme der heutigen Autos arbei-ten unabhängig voneinander, tauschen also kaum Informationen untereinander aus. Die wenigen Fahrzeuge der Ober- und Luxus-klasse mit besonders anspruchsvollen autonomen Funktionen sind hier gegenwärtig noch echte Außenseiter. Stattet man ein Fahrzeug mit mehreren unabhängigen Systemen wie Rückfahr-kameras, Surround-View-Systeme, Abstandsradar und Frontka-meras aus, kann man dem Fahrer mehr Informationen zur Ver-fügung stellen und in einem gewissen Umfang autonome Funk-tionen realisieren. Allerdings kann man mit dem, was sich rea-listischerweise umsetzen lässt, auch an Grenzen stoßen.

Warum Sensorfusion?Individuelle Unzulänglichkeiten der einzelnen Sensortypen las-sen sich nicht wettmachen, indem man denselben Sensortyp mehrfach verwendet. Vielmehr ist es notwendig, Informationen

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Beispiele für Sensorfusions-SystemeDie Sensorfusion kann auf zwei verschiedenen Komplexitäts-ebenen und mit Daten unterschiedlichen Typs erfolgen. Beispie-le hierfür sind eine Kombination aus Rückfahrkamera und Ult-raschall-Abstandsmesser sowie eine Kombination aus Frontka-mera und Multimode-Frontradar. Realisieren lassen sich diese Beispiele durch geringfügige Modifikationen an bereits vorhan-denen Systemen oder durch Hinzufügen einer separaten Sen-sorfusions-Steuereinheit.

Die auf ultraschall-basierende Einparkhilfe ist inzwischen aus-gereift und genießt große Akzeptanz bei den Kunden, da sie akus-tisch oder optisch vor Hindernissen beim Einparken warnt. Wenn nun wie in den USA alle Neufahrzeuge ab 2018 mit Rückfahrka-meras ausgerüstet sind, lassen sich durch das Kombinieren von Informationen beider Systeme neue, ausgefeiltere Einparkhilfen realisieren, die mit einem System allein nicht möglich sind. Bei-spielsweise liefert die Kamera dem Fahrer ein klares Bild dessen, was sich hinter dem Fahrzeug befindet, während Bildverarbeitungs-Algorithmen den Randstein, Straßenmarkierungen und Hinder-nisse erkennen können. Ergänzt durch das Ultraschallsystem lässt sich nun die Distanz zu den detektierten Objekten exakt ermitteln, sodass eine Näherungswarnung auch bei schlechten Lichtverhält-nissen oder völliger Dunkelheit sichergestellt ist.

Eine weitere leistungsfähige Kombination ist die Zusammen-führung von Frontkamera und Frontradar. Hierbei ist das Fron-tradar in der Lage, bei jedem Wetter die Geschwindigkeit und den Abstand von Objekten auf bis zu 150 m zu messen. Die Kamera dagegen eignet sich hervorragend zum Erkennen und Unterscheiden von Objekten wie beispielsweise Verkehrsschildern und Straßenmarkierungen. Durch die Verwendung mehrerer Bildsensoren mit unterschiedlichen Sichtfeldern und verschie-denen Optiken sind auch Fußgänger oder Radfahrer sowie ande-re Objekte in einer Entfernung von 150 m oder mehr vor dem Fahrzeug identifizierbar. Funktionen wie die automatische Not-bremsfunktion oder ein Stop-and-go-fähiger Tempomat für den Stadtverkehr lassen sich hiermit zuverlässig implementieren.

Unter genau definierten Bedingungen lassen sich bestimmte ADAS-Funktionen auch mit einem Sensortyp oder individuellen Systemen realisieren, was aber möglicherweise nicht ausreicht, um auch unter den unvorhersehbaren Bedingungen des Stra-ßenverkehrs zuverlässig zu funktionieren. Die Sensorfusion macht nicht nur komplexere und autonome Funktionen möglich, sondern kann auch bei bestehenden Features die Zahl der Falsch-Positiv- und Falsch-Negativ-Meldungen verringern.

Zentrale oder dezentrale IntelligenzIn einem fusionierten System führt nicht mehr jedes Einzelsystem eigenständig seine jeweiligen Warn-/Kontrollfunktionen aus; statt-dessen fällt eine einzige Instanz die finale Entscheidung darüber, welche Aktion ausgeführt werden soll. Es stellt sich dabei die ent-scheidende Frage, wo die Verarbeitung der Daten erfolgt und wie

Pro dezentrales System

Zwischen Sensormodulen und ECU reicht eine einfachere, kosten-günstigere Schnittstelle mit geringerer Bandbreite aus. Häufig ge-nügt ein CAN-Bus mit weniger als 1 MBit/s.Da das zentrale Steuergerät nur Objektdaten fusionieren muss, be-nötigt es weniger Verarbeitungsleistung, und für einige Systeme reicht ein fortschrittlicher Sicherheits-Mikrocontroller aus. Da das Modul kleiner ist, nimmt es außerdem weniger Leistung auf. Das Hin-zufügen von Sensoren lässt die Performance-Ansprüche an die zent-rale ECU nicht übermäßig ansteigen, da ein großer Teil der Verarbei-tung im Sensor selbst erfolgt.

Contra dezentrales System

Die Sensormodule benötigen einen Applikationsprozessor und wer-den dadurch größer und teurer und verbrauchen mehr Strom. Die Funktionssicherheits-Anforderungen im Sensormodul sind wegen der lokalen Verarbeitungs- und Entscheidungsfindungs-Funktionen größer. Selbstverständlich ist auch das Nachrüsten zusätzlicher Sen-soren mit hohen Kosten verbunden.Die zentrale, für die Entscheidungen zuständige ECU verfügt aus-schließlich über Objektdaten und hat keinen Zugriff auf die wirkli-chen Sensordaten. Es ist dadurch schwierig, interessierende Bereiche genauer unter die Lupe zu nehmen.

Bei der Sensorfusion kommt es auf richtige Kombina-tion aus zentraler und dezentraler Verarbeitung an.

In einem dezentralen System erfolgt die Aufbereitung der Sensordaten bereits in den Sensormodulen, wäh-rend die zentrale ECU die Entscheidungen trifft.

In der zentralen Verarbeitungseinheit laufen die Daten der Satelliten-Sensormodule ohne Eigenintelli-genz zusammen.

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AnwendungsbeispieleKarosseriesteuerungLTE/3G-AnbindungLED-Innenraumbeleuchtung

RückfahrkameraHMILED-Außenleuchten

Surround-View-KamerasInfotainment Head UnitSmart-Sensoren

die Daten von den Sensoren zur zentralen ECU gelangen.Bei der Zusammenführung mehrerer Sensoren, die auf das gesamte Auto verteilt sind, erfordern die Kabel und Steckverbinder zum zentra-len Steuergerät besondere Beachtung. Gleiches gilt für die Platzie-rung der Datenverarbeitungs-Instanz, da sie sich auf die Imple-mentierung des gesamten Systems auswirkt. In dem Spektrum möglicher System-Partitionierungen gibt es zwei Extremfälle: die zentralisierte Verarbeitung sowie ein völlig dezentrales System.

Zentralisierte VerarbeitungBei der zentralisierten Variante erfolgt die gesamte Datenverarbei-tung und Entscheidungsfindung an einem Ort. Die verschiedenen Sensoren übermitteln dazu die benötigten Daten im Rohformat.

Dezentrales SystemBei einem vollständig dezentralen System ist ein großer Teil der Datenverarbeitung und in gewissem Umfang auch der Entschei-dungsfindung an die Sensormodule ausgelagert. Es überträgt ausschließlich Objektdaten oder Metadaten – diese beschreiben Objekteigenschaften und/oder identifizieren Objekte – an eine zentrale Fusions-ECU, die die Daten zusammenführt und die finalen Entscheidungen bezüglich der notwendigen Aktionen oder Reaktionen fällt.

Der goldene MittelwegAbhängig von Typ und Anzahl der in einem System zum Einsatz kommenden Sensoren, von den Skalierbarkeits-Anforderungen für unterschiedliche Automodelle sowie von den Upgrade-Opti-onen, kann eine Mischung aus den beiden gerade beschriebenen Topologien die optimale Lösung darstellen. Viele Fusionssysteme nutzen heute Sensoren mit lokalen Verarbeitungsfunktionen für Radar, Lidar und die zur Bildverarbeitung dienende Frontkame-ra. Ein rein dezentrales System kann die vorhandenen Sensor-module in Kombination mit einer ECU zur Objektdaten-Fusion nutzen. Sensormodule ohne Eigenintelligenz für Systeme wie die Surround-View- und Rückfahrkameras lassen sich in ein Fusi-onssystem mit vielen weiteren Fahrerassistenz-Funktionen wie beispielsweise Fahrerüberwachung oder Kameraüberwachung integrieren, ohne das Prinzip der Sensorfusion anzutasten.

Das Plattform-Management, die anvisierten Fahrzeugsegmen-te sowie Flexibilität und Skalierbarkeit sind wichtige wirtschaft-liche Faktoren, wenn es um die Partitionierung und das Design eines Fusionssystems geht. Das daraus resultierende System muss nicht unbedingt die optimale Implementierung für eine bestimm-te Variante sein. Dennoch kann es mit Blick auf die Plattform oder die gesamte Fahrzeugflotte die beste Lösung darstellen.

Die Nutzung der SensordatenIm Zusammenhang mit den Fahrerassistenzsystemen blieben zwei Aspekte bisher unerwähnt, nämlich die informativen und die funktionalen Fahrerassistenzsysteme. Erstere dienen dazu, die Sinne des Fahrers zu erweitern, während dieser nach wie vor die uneingeschränkte Kontrolle über das Fahrzeug hat. Beispie-le sind Surround-View- und Nachtsicht-Systeme. Bei den funk-tionalen Fahrerassistenzsystemen handelt es sich dagegen um

Frontkamera und Frontradar

Rückfahrkamera und Ultraschall-Abstandssensor

Frontradar mit adaptiver Geschwindigkeitsregelung und Abstandswarner

Surround-View-System mit Anzeige im Infotainment-Display Totwinkel-Radar mit

visueller Warnung

Frontkamera mit visueller oder haptischer Warnung

Fahrerüberwachung mit akustischer oder haptischer Warnung


Pro zentralisierte Verarbeitung

Die Sensormodule sind klein und kostengünstig und verbrauchen nur wenig Strom, da nur die reine Sensorfunktion und die Daten-übertragung erforderlich sind. Die Sensoren lassen sich flexibel an-bringen und benötigen nur wenig Platz. Auch die Kosten für den Austausch von Sensoren sind gering. Wegen des Fehlens von Verar-beitungs- oder Entscheidungsfunktionen werden an diese Sensor-module außerdem meist geringere Anforderungen in Sachen funkti-onale Sicherheit gestellt.Eine zentrale Verarbeitungs-ECU verfügt über alle benötigten Daten, da keine Daten durch Vorverarbeitung oder Kompression im Sensor-modul verlorengehen. Die niedrigen Kosten und kleinen Abmessun-gen ermöglichen die Installation von mehr Sensoren.

Contra zentralisierte Verarbeitung

Zu den Sensormodulen ist eine breitbandige Kommunikationsver-bindung bis zu mehreren GBit/s erforderlich, um den großen Um-fang an Sensordaten in Echtzeit abzuwickeln. Dies erhöht die Wahr-scheinlichkeit elektromagnetischer Interferenzen (EMI).Die zentrale Verarbeitungs-ECU benötigt mehr Verarbeitungsleis-tung und Geschwindigkeit, um alle ankommenden Daten zu bewälti-gen. Dies erhöht den Stromverbrauch und die Wärmeentwicklung infolge der vielen breitbandigen I/Os und anspruchsvollen Applikati-onsprozessoren. Das Hinzufügen von Sensoren erfordert auch eine höhere Leistungsfähigkeit der zentralen ECU. Einige Nachteile lassen sich mit Interfaces wie zum Beispiel FPD-Link III beheben, mit denen sich Sensordaten und Stromversorgung sowie Steuer- und Konfigu-rationsdaten als bidirektionaler Rückkanal über ein einziges Koaxial-kabel übertragen lassen, was den Verdrahtungsaufwand des Sys-tems entscheidend verringert.

Derzeit sind Fahrerassistenzsysteme als einzelne, unabhängige Zusatzausstattungen implementiert.

Die Fusion von Frontradar und Frontkamera oder von Rückfahrkamera und Ultraschall-Abstandswarner ermöglichen neue Arten von Assistenzsystemen.

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Der Name Microchip und das Logo, das Microchip-Logo und MPLAB sind eingetragene Warenzeichen der Microchip Technology Incorporated in den USA und in anderen Ländern. Alle anderen hier erwähnten Marken sind im Besitz der jeweiligen Eigentümer. © 2015 Microchip Technology Inc. Alle Rechte vorbehalten. MEC2023Ger/07.15

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sich voll und ganz auf die Entwicklung Ihrer Anwendungssoftware konzentrieren.

AnwendungsbeispieleKarosseriesteuerungLTE/3G-AnbindungLED-Innenraumbeleuchtung

RückfahrkameraHMILED-Außenleuchten

Surround-View-KamerasInfotainment Head UnitSmart-Sensoren

Autor Hannes Estl Sector General Manager Automotive System Engineering bei Texas Instruments .


Bildverarbeitungs-Systeme, die es dem Auto ermöglichen, seine Umgebung wahrzunehmen und eigenständig zu entscheiden und zu handeln, zum Beispiel per Notbremsautomatik oder Spur-halteassistent. Die Sensorfusion ermöglicht das Zusammenwach-sen der informativen und der funktionalen Systeme.

Damit einher geht die Möglichkeit, ein und denselben Sensor für verschiedene Zwecke zu nutzen, auch wenn man sich dies mit der Einschränkung der Alternativen für die beste Intermodul-Kommunikation und die Platzierung der Verarbeitungseinheit erkauft. Nehmen wir als Beispiel das Surround-View-System, das dem Fahrer mithilfe von Video-Zuspielungen auf ein zentrales Display ein Sichtfeld von 360° bietet. Was spricht dagegen, die Bilder dieser Kameras auch einem Bildverarbeitungssystem zuzu-führen? Die rückwärtige Kamera kann für das Rückwärtsfahren oder das automatische Einparken genutzt werden, während sich die seitlichen Kameras neben der Totwinkelerkennung und -war-nung auch für die Einparkautomatik verwenden lassen.

Wird sie allein eingesetzt, nutzt die Bildverarbeitung die loka-le Verarbeitung im Sensormodul, um dann Objektdaten oder sogar Befehle über eine einfache Verbindung geringer Bandbrei-te wie beispielsweise CAN zu übertragen. Für einen vollständi-gen Video-Stream reicht diese Verbindung jedoch nicht aus, denn der Bandbreitenbedarf lässt sich zwar per Kompression verrin-gern, allerdings nicht bis in den Bereich von 1 MBit/s. Eine breit-bandige Verbindung und der Verzicht auf Datenverarbeitung im Kameramodul können das Problem für den Videobereich lösen,

jedoch sind dann zusätzliche Verarbeitungsfunktionen im zen-tralen Steuergerät notwendig, um die Bildverarbeitung dort vor-zunehmen. Mangelnde Verarbeitungsleistung in der Zentralein-heit oder thermische Restriktionen können sich als Engpass für diese Lösung erweisen. Technisch wäre es durchaus möglich, die Verarbeitung im Sensormodul mit breitbandigen Kommunika-tionsverbindungen zu kombinieren, jedoch sprechen die Gesamt-kosten, der Stromverbrauch und der Platzbedarf gegen diese Variante.

Sicherung der BetriebszuverlässigkeitDa viele Fusionssysteme in der Lage sind, bestimmte Funktionen des Autos ohne Zutun des Fahrers autonom zu steuern, sind Überlegungen hinsichtlich der funktionalen Sicherheit anzustel-len, um unter verschiedenen Bedingungen und über die gesam-te Nutzungsdauer des Autos hinweg einen sicheren und zuver-lässigen Betrieb zu gewährleisten. Details hierüber erfahren Sie in der Langversion des Beitrags per infoDIREKT. (pet) ■

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Fahrerassistenz Domänensteuergeräte

Der Trend geht zu zentralen Domänen-ECUsHochintegration von ADAS-Funktionen

Trend zur offenen ArchitekturBeide Trends führen zur Entstehung von zentralen Domänen-ECUs, die auf offenen Plattform-Architekturen basieren. So führt zum Beispiel in der ADAS-Domäne die Anforderung optimaler Sensordatenfusion naturgemäß zu einer zentralen Fusion und einer Reihe von darauf basierenden Funktionen. Offene Platt-formen sind notwendig, um die Wiederverwendung von Funk-tionssoftware in mehreren verschiedenen Automodellen zu ermöglichen, was umgekehrt wiederum notwendig ist, um die hohen Kosten und Aufwände für die Funktionsvalidierung bes-ser und breiter verteilen zu können.

Aufgrund dieses veränderten Zusammenarbeitsmodells und der dramatisch angestiegenen technischen Komplexität erhält in diesem Szenario die neue Rolle des Software-Integrators völlig neue Bedeutung. Darüber hinaus sind die Anforderungen an die Domänenarchitektur, die Softwareplattform und den Integrati-onsprozess um ein vielfaches höher als bei traditionellen ECUs.

Wunsch nach weniger ECUsDie Fahrzeughersteller (OEMs) müssen sich mit der Tatsache auseinandersetzen, dass bisher eingesetzte Mikrocontroller die Anforderungen von ADAS hinsichtlich Rechenleistung und Spei-cherkapazität kaum mehr erfüllen können. Zumindest theoretisch sind zwar fast alle neuen ADAS-Funktionen auch in diskreten Lösungen darstellbar, dem steht aber der Wunsch nach weniger ECUs an Bord entgegen. Die Integration weiterer ECUs ist indes

Moderne Autos müssen eine ständig steigende Zahl an elektronischen Funktionen in allen Fahrzeugdomä-nen bieten. Dazu zählen solche wie ADAS (Advan-

ced Driver Assistance Systems), Infotainment, Fahrzeugdyna-mik und Hybrid- oder Elektroantriebe. Die Zeiten, in denen für jede neue Kunden-Funktion ein weiteres Steuergerät (ECU) hinzugefügt wurde, sind aufgrund von Mehrkosten, aufwen-digerer Verkabelung und Einschränkungen beim Packaging vorbei. Deswegen geht der Trend immer stärker in Richtung Modularisierung von automotiven elektronischen Systemen und der Implementierung von neuen Funktionen auf Soft-wareebene. Das senkt die Zahl der ECUs oder lässt sie zumin-dest nicht weiter wachsen.

Parallel hierzu lässt sich auch eine Veränderung der Zuliefer-kette und verschiedener Kooperationsmodelle beobachten. Bis-her lieferte fallweise ein einzelner Tier1-Zulieferer ein komplet-tes „Closed-box“-System. Das ist angesichts der extrem hohen Komplexität im Bereich ADAS jedoch kaum mehr möglich, weil ein einzelner Lieferant nicht mehr alle Bereiche als „best in class“ abdecken kann. Deshalb setzen die OEMs zunehmend auf die besten Zulieferer für Einzelelemente wie Sensoren und deren Verarbeitungssoftware, ECU-Hardware und Plattform-Software, Applikationen und Aktuatoren. Aus einer Vielzahl an Tier1- und Software-Lieferanten wählt man die besten aus und integriert das Komplettsystem entweder selbst oder mit Partnern.

Die rasant wachsende Zahl an neuen Anwendungen und Funktionen im Automobil – von modernen Fahrerassis-tenzsystemen bis hin zum künftigen autonomen Fahren – lässt sich mit her-kömmlichen Elektronikarchitekturen kaum mehr darstellen. Zudem steigen die Anforderungen an Rechenleistung derart rasch, dass bisher verwendete Mi-krocontroller kaum mehr in Frage kom-men. Die Lösung liegt in der Integration zahlreicher Funktionen in einem einzi-gen Plattform-Steuergerät. Autor: Marc Lang

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Bei der weiteren Entwicklung von Fahrerassistenzsyste-men werden offene Plattform-Architekturen eine wichti-ge Rolle spielen. Mit seiner Middleware setzt TTTech auf die Weiterentwicklung bestehender Konzepte und Archi-tekturen hin zu Fail-Operational-Plattformen für autono-mes Fahren.

Eck-DATEN

ten Applikationen lässt sich die Ausstattung mit unterschiedli-chen Multi-Core SoCs entsprechend dem tatsächlich benötigten Ressourcenbedarf anpassen. Die SoCs können auch nebenein-ander mit verschiedenen Betriebssystemen, wie Autosar, VxWorks, Linux und ähnlichen, laufen.

Das Herzstück der Plattform-ECU ist die von TTTech entwi-ckelte Middleware TTIntegration. Sie sorgt für die Abstraktion der Hardware in Richtung der einzelnen Applikationen. Diesen sind entsprechend ihren Maximalanforderungen genau defi-nierte und feststehende Ressourcen wie Speicher, CPU-Zeit und andere zugeteilt. Da die Mikrocontroller-Hardware von den Applikationen entkoppelt ist und zudem auf allen Betriebssys-temen ein Autosar-Interface bereitgestellt wird, lassen sich die Applikationen auch beliebig zwischen den Embedded Cores verschieben.

Die Middleware gewährleistet unter anderem die Partitionie-rung, das heißt die strikte Zuteilung von Systemressourcen an die einzelnen Applikationen, ohne jede Überschneidungsmög-lichkeit, die gleichzeitige Berücksichtigung unterschiedlicher ASIL-Sicherheitslevels (A bis D), die jederzeit klare Nachvoll-ziehbarkeit von Datenherkunft und Datenfluss für den System-test sowie die jederzeit volle Location Transparency, das heißt Funktionen lassen sich zwischen CPU-Kernen dank Entkopplung der Datenverwendung von der Datenherkunft verschieben.

Vom Entwicklungsbeginn der Plattform an standen Verbesse-rungen gegenüber den herkömmlichen, häufig ereignisgesteu-

Die Aufwände zur Absicherung der Echtzeitkommunikation für Standard-Ethernet sind sehr hoch, dagegen sind beim determi-nistischen Ethernet die höchstmöglichen Echtzeitgarantien be-reits per Design gegeben.

Die Aufwände zur Absicherung der Echtzeitkommunikation für

aufwendig und erhöht die Komplexität des Bordnetzes. Insbe-sondere der Aufwand für sicherheitsrelevante Funktionen steigt sprunghaft an. Deshalb ist die Hochintegration an Stelle verteil-ter Netzwerke sowie der Einsatz von Domänensteuergeräten immer mehr im Fokus der OEMs. Das gilt derzeit insbesondere für die Bereiche Entertainment/Infotainment, ADAS und Chas-sis Control/Body Control. Weitere Domains, bis hin zum im Automobil verbauten Server, werden in Zukunft folgen. Mit die-ser Entwicklung gehen weitere Trends beziehungsweise Not-wendigkeiten einher: Die Backbone-Kommunikation für zuver-lässigen Datenverkehr zwischen den ECUs gewinnt enorm an Bedeutung und die sichere Intra-ECU-Kommunikation wird wichtiger. Extrem hochleistungsfähige Multicore-SoCs, die bis-her im Automobil eher unüblich waren, kommen zum Einsatz, und auch diese verlangen nach entsprechender Vernetzung.

Auf Grundlage der bisher gewonnen Erfahrungen mit sicheren vernetzten Echtzeitsteuerungen für Luftfahrt-, Industrie- und Automobilanwendungen hat TTTech einen zentralen Ansatz zur Hochintegration aller ADAS-Funktionen gewählt und weiter-entwickelt. Das Ergebnis ist eine Plattform-ECU namens TTA-Drive, die verschiedene Fahrerassistenzfunktionen aufnehmen und gleichzeitig höchste Sicherheitsstandards garantieren kann.

Middleware für Plattform-ECUDiese Architektur ist sehr gut skalierbar. Je nach Anzahl und Leistungsbedarf der vollständig voneinander isoliert eingesetz-

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App1SWC

OSCore 1/2/3 SoC

OSCore 1/2/3/4 SoC

OSCore 1/2 SoC

OSCore 1/2 SoC

App2SWC

TTIntegration Middleware

Deterministic Ethernet Backbone

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Die SWC-Lieferanten integrieren und testen die verschiedenen Applikationen individuell im Rahmen der vorgegebenen Grenzen.

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Sensoren Vorverarbeitung Fusion

Objekt-fusion

e-HorizonFunktion X

Karten-fusion

Fahr-assistent

Notfall-bremsung

Antriebs-strang

Bremse

LenkungSpurhalte-assistent

Frontcamer

Area View

Radar

Laser

Ultrasonic, Nano Radar

Applikation Aktuatoren

Bei High-end-ADAS-Systemen steht die Fusion verschiedener Assistenzsysteme im Mittel

erten ECU-Konfigurationen im Fokus, insbesondere mit Blick auf die Testbarkeit und Integration. So bietet die Plattform eine Reihe von Vorteilen wie beispielsweise die Beobachtbarkeit jeder einzelnen Funktion über das Intra-ECU-Ethernet-Netzwerk, die wesentlich verbesserte Testbarkeit und die effiziente Integration durch ein stabiles deterministisches Integrationsverhalten. Auch die Co-Simulation von Funktionen am PC und das Datalogging auf Funktionsebene sind möglich.

Der IntegrationsprozessDiese Vorteile und das Prinzip der Partitionierung auf Softwaree-bene tragen aus mehreren Gründen zu einer Zeit- und Kosten-ersparnis bei der Integration bei. Es müssen sich nicht alle Appli-kationen zur gleichen Zeit auf der gleichen Entwicklungsstufe befinden, und daher muss man auch nicht das Erreichen bestimm-ter Meilensteine abwarten, wie es bei der sequenziellen Integra-tion von Applikationen der Fall ist, häufig auch noch auf einer provisorischen Hardware ohne konfigurierte Execution Frames.

Durch den deterministischen Ansatz bei der TTTech-Lösung lässt sich das Zeitverhalten wesentlich früher als bei anderen Architekturen vorgeben und bestimmen, weil diese Lösung zeitliche Eigenschaften bereits von Anfang an integriert und nicht wie sonst üblich aus dem dann bereits fertigen System herausmessen und überprüfen muss. Gerade Letzteres führt oft zu einem unvorhersehbaren Aufwand bei der Fehlersuche im Nachhinein.

Auch das oft praktizierte Optimieren, um mit den vorhanden Ressourcen in Bezug auf Rechenleistung und Speicher auszu-kommen, führt zu einem unkalkulierbaren Personal- und Kos-tenaufwand. Im Unterschied dazu wird die TTTech-Plattform-ECU von vornherein so vorkonfiguriert, dass jeder Applikati-onslieferant bei der Integration bereits in genau dem Bereich innerhalb der konfigurierten Execution Boundaries und mit genau den Systemressourcen arbeitet, die später auch in der fertiggestellten ECU für die jeweilige Applikation zum Tragen kommen werden. Der Projektrahmen und die Systemressourcen (Rechenzeit, Speicher, Stack, I/O) sind also bereits im Vorfeld definiert und konfiguriert.

Die unterschiedlichen Funktions-Lieferanten können ihre Anpassungen und die Integration gleichzeitig und völlig unab-hängig voneinander vorantreiben. Zusätzlich ist eine PC-Co-

Simulation vorgesehen, die weitere Zeitersparnis bedeutet. Durch die Definition durchgängiger Tools und Prozessketten werden die Aufwände überschaubarer und besser planbar. Durch die zeitliche und räumliche Entkoppelung der Applikationen ergibt sich auch automatisch Rückwirkungsfreiheit, was den Aufwand für Test und Fehlersuche noch weiter reduziert.

Der Lieferant einer Applikation, der eine Funktion fertig ent-wickelt hat, übergibt diese an den Systemintegrator als Object Files. TTTech übernimmt diese Rolle als Integrator bereits bei einer Reihe von Projekten, aber auch andere Dienstleistern kön-nen diese Rolle auf Basis der TTTech-Plattform wahrnehmen. Mithilfe des von der Plattform zur Verfügung gestellten Pre-Integration-Environments werden für jede Funktion in Isolation, das heißt gegen Simulationsmodelle, vielfältige Testvektoren (Inputs und erwartete Outputs) und Test Reports erstellt. Der Systemintegrator führt dann alle Funktionen auf der finalen Hardware mit den erhaltenen Testvektoren aus und stellt sicher, dass die Funktionen nicht nur einzeln, sondern auch gemeinsam auf der Plattform wunschgemäß funktionieren.

Die wichtigsten Vorteile der eingesetzten Middleware TTIn-tegration, die eine Klammer über verschiedene SoCs und Betriebs-systeme bildet, sind die Verbindung von Safety und High Per-formance, die Konformität zu Standard-SW (Autosar), die Wie-derverwendung bestehender SW-Komponenten und ein defi-nierter und in punkto Aufwand genau planbarer Integrations-prozess. Hinzu kommt ein Serviceangebot von TTTech, das Planung, Consulting und Erstellung der Plattform, umfangreiches Tooling und Integration, Maintenance und SW-Releases umfasst.

Deterministisches EthernetEin weiterer Grundpfeiler des Plattformsteuergerätes TTADrive ist neben TTIntegration der Einsatz von deterministischem Ether-net. Die zuverlässige und echtzeitfähige Ethernet-Backbone-Lösung ermöglicht einerseits den Datenaustausch zwischen den einzelnen SoCs innerhalb der ECU und andererseits auch die Kommunikation zur Simulationsumgebung und die PC-basier-te Funktionsentwicklung.

Dabei ist auch ein Datenaustausch zwischen den einzelnen Funktionen mit unterschiedlichen Sicherheits- und Echtzeitan-forderungen möglich. Die verfügbare Bandbreite ist in drei Kom-munikationsklassen unterteilt: Neben Standard-Ethernet-Traffic


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Autor Marc Lang Director Sales & Marketing bei der TTTech Computertechnik .


als Best Effort stehen auch AVB-/TSN-Streaming-Kommunika-tion sowie zeitgesteuerte Kommunikation für harte Echtzeitan-forderungen zur Verfügung. Die dritte Kommunikationsklasse nutzt man in der ECU für alle sicherheitsrelevanten Echtzeit-Funktionen.

FunktionssicherheitDie vielfältigen Eingriffsmöglichkeiten moderner Fahrerassis-tenzsysteme bringen eine stetig wachsende Abhängigkeit von der Verlässlichkeit des elektronischen Systems mit sich. Während heute beim Ausfall eines Assistenzsystems der Fahrer stets in der Regelschleife und letztendlich in der Verantwortung bleibt, wird das beim künftigen autonomen Fahren anders sein. Neben der ISO-26262-konformen Sicherheit des Systems muss unter allen Umständen auch die Verfügbarkeit zumindest von Teil-funktionen gewährleistet sein. Das gilt insbesondere, wenn wäh-rend der Fahrt kein einfacher, beispielsweise durch eine Abschal-tung erreichbarer, sicherer Zustand erreichbar ist und eine Fort-setzung des Betriebs auch im Fehlerfall unbedingt erforderlich ist. Eine solche Auslegung ist etwa in der modernen Luftfahrt zum Beispiel in Fly-by-wire-Systemen schon länger etabliert.

Solche Fail-Operational-Systeme sind im automotiven Bereich heute noch selten, da bisher die aktuellen Fail-Silent-Systeme, kombiniert mit dem Vorhandensein eines mechanischen Backups, meist ausreichen. Fail-Operational-Systeme erfordern ein bestimmtes Maß an Redundanz in der System-Auslegung, um die Funktion trotz eines aufgetretenen Einzelfehlers weiterhin erfüllen zu können. Ein intelligentes Konzept dazu lässt sich auch als Weiterentwicklung bestehender Konzepte in einer automo-tiven Kostenstruktur umsetzen.

Design-EntscheidungenDie System-Design-Entscheidungen, die bisher meist nach dem Motto „im Fehlerfall abschalten“ erfolgten, sind zu überdenken. Dabei stehen meist zwei diametral entgegengesetzte System-


reaktionen zur Wahl. Wie bei bisherigen und als sicher einge-stuften Fail-Silent-Design-Ansätzen lässt sich im Fehlerfall durch eine einfache Abschaltung der sichere Zustand einneh-men. Umgekehrt kann man natürlich zu Gunsten der Verfüg-barkeit versuchen, den Betrieb mit voller Funktionalität (fail-operational) aufrecht zu erhalten. Diese erhöhte Verfügbarkeit führt indes stets zu einer höheren Komplexität des Systems. Als dazwischenliegende Lösung kann man im Fehlerfall auch in einen Degraded Mode wechseln, sodass sich eine Teilfunktion aufrecht erhalten lässt. Auch hier ist aber die Komplexität höher als beim Fail-Silent-Ansatz.

Ist ein Fail-Operational-Ansatz zwingend erforderlich, sind die Sicherheitsziele mit den Verfügbarkeitsanforderungen zu vereinen und die entsprechende System-Architektur muss sämt-liche relevanten Fehlerfälle beherrschen. Sehr wichtig sind dabei die Common Cause Failures, also jene Fehler, die trotz vorgese-hener Redundanzen zu einem Ausfall auf Grund einer gemein-samen Ursache führen können, wie etwa Unterbrechung der Versorgungsspannung, Clock-Ausfall oder Kommunikations-ausfall.

TTTech treibt derzeit mit Hochdruck die Weiterentwicklung bestehender Konzepte und System-Architekturen hin zu Fail-Operational-Plattformen für autonomes Fahren in mehreren Projekten mit verschiedenen Endkunden voran. Erste Serienan-wendungen sind für 2020 in unterschiedlichen Fahrzeugmodel-len geplant. (pet) ■

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Fahrerassistenz ADAS und Kfz-Versicherung

Individuell war gesternKfz-Versicherung beim automatisierten Fahren

Wettbewerbsdruck und Effizienz sind auch in der Versicherungswirtschaft die Gründe dafür, die Verarbeitung und den Ver- sowie Betrieb ihrer Produkte weitgehend zu automatisieren. Zu-sammen mit der Veränderung der Automobiltechnik wird diese Digitalisierung die Kfz-Versi-cherung erheblich beeinflussen. Autor: Dr. Stefan Segger

Noch ist die Kfz-Versicherung ein stark standardisiertes Produkt. Der Versicherer kalkuliert seine

Prämie abhängig vom individuellen Schadenfreiheitsrabatt, also der Unfall-historie des Versicherungsnehmers (Fahrzeughalters), von der Einstufung des Fahrzeugs in Typklassen und der Ein-stufung in Regionalklassen abhängig vom Wohnort des Halters. Dieses System bildet neben zahlreichen weiteren, unter-nehmensindividuellen „weichen Tarif-merkmalen“, wie zum Beispiel eine Gara-ge oder ein selbst genutztes Einfamilien-haus, die Grundlage für die Prämienkal-kulation. Neben diesem klassischen Kfz-

Versicherungsgeschäft haben sich in den letzten Jahren Kooperationen mit den Fahrzeugherstellern als lukrativere For-men der Autoversicherungen herausge-stellt. Dabei bieten die kooperierenden Versicherer beim Neuwagenkauf in der Händlerorganisation des Fahrzeugher-stellers ihre Versicherungen zusammen mit dem Fahrzeug direkt am sogenann-ten Point of Sale an. Oftmals sind hier schon teil- beziehungsweise vollautoma-tisierte Lösungen im Einsatz, mit denen der Kunde entweder selbst oder über das Verkaufspersonal die notwendigen Angaben für seinen Versicherungsschutz EDV-mäßig erfasst.

Teilschuld beim teilautomatisierten Fahrzeug?Fahrzeuge werden durch die Ausstattung mit Assistenzsystemen zunehmend teil-automatisiert. Weil diese den Fahrer nur ihn in bestimmten Fahrsituationen unterstützen aber nicht überflüssig machen, wird dies noch nicht unmittelbar zu einer Revolution der Kfz-Versicherung führen. Der individuelle Scha-denfreiheitsrabatt behält seine Berechtigung, denn weiterhin wird es maßgeblich auf die subjektive Schadenshistorie des Halters ankommen, der statistisch die Fehlerquelle Nummer 1 für Unfälle bleiben wird. Zwar werden sich teilautomatisierte Fahrzeuge positiv auf die Unfallstatistik auswirken, der

Die Beitragsberechnung wird überflüssig, wenn der individuel-

le Versicherungsvertrag durch neue, nutzungsabhängige

Deckungsformen verdrängt wirdBild: stockWERK – Fotolia

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subjektive Fehler des Fahrers wird jedoch weiterhin möglich und auch vorherrschend bleiben, und die Auswirkung auf die Kfz-Versicherungen dadurch beschränkt.

Doch welche Auswirkungen wird ein Ver-sagen von technischen Assistenzsystemen auf die Haftungs- und Versicherungssitua-tion haben? Nach derzeitiger Rechtslage kann sich ein Fahrer beziehungsweise Hal-ter dem Geschädigten gegenüber nicht auf ein technisches Versagen seines Fahrzeuges berufen, sondern hat für das technische Ver-sagen seines Fahrzeuges einzustehen. Dies betrifft auch technische Assistenzsysteme des teilautomatisierten Fahrens. Damit ist jedoch im Innenverhältnis die Frage nach der Verantwortung noch nicht beantwortet. Hier ist davon auszugehen, dass Regress-prozesse der Kfz-Versicherer auf die Fahr-zeughersteller, insbesondere auf die Zulie-ferer der Assistenzsysteme, zukommen werden, die – nach den Behauptungen inte-ressierter Parteien – einen Unfall verursacht haben sollen. Allerdings ist zu erwarten, dass der Nachweis im gerichtlichen Regres-sprozess nur sehr schwer gelingen wird, denn letztverantwortlich bleibt der Fahrer. Diese Schwierigkeiten werden dazu führen, dass die Regresse nicht erfolgreich geführt werden und etwaige Unfälle, die auf ein Ver-sagen beziehungsweise eine Fehlfunktion teilautomatisierter Systeme zurückzuführen sind, in aller Regel von der Solidargemein-schaft der Versicherten getragen werden.

Damit ist beim teilautomatisierten Ver-fahren insgesamt noch nicht mit einer grundlegenden Veränderung der Haftungs- und Versicherungssituation zu rechnen. Lediglich vereinzelt könnte die Produkt-

haftpflichtversicherung des Fahrzeug-ausrüsters beziehungsweise Zulieferers angesprochen werden. Nämlich dann, wenn zunächst behauptet und später gegebenenfalls auch bewiesen wird, dass Fehlfunktionen oder Versagen der vom Zulieferer beziehungsweise Fahrzeug-ausrüster gelieferten technischen Einhei-ten zu Unfällen geführt haben.

Schadensfreiheitsrabatte werden überflüssigTiefgreifende Veränderungen auf der Ebene der Haftungs- und Versicherungs-situation sind dann zu erwarten, wenn vollautomatisierte Fahrzeuge zum Ein-satz kommen. Zunächst wird sich die eta-blierte Kfz-Versicherungstechnik verän-dern, die derzeit im Wesentlichen an die persönliche Schadenshistorie anknüpft. Kurz gesagt: Es kommt darauf an, wie lange der Fahrzeughalter schadenfrei gefahren ist. Die Anknüpfung an die sub-jektive Schadenhistorie ist plausibel, weil menschliches Versagen bislang Unfall-ursache Nummer 1 ist. Beim vollautoma-tisierten Fahrzeug fällt ein Fahrerversa-gen aber weg. Bereits dies wird die Kfz-Versicherung grundlegend verändern, denn der Schadensfreiheitrabatt des Hal-ters und Versicherungsnehmers wird als Kalkulationsgrundlage künftig entfallen.

Aber auch die anderen Kalkulations-grundlagen (Typklasse und Regional-klasse) des Versicherers werden nicht unerheblich betroffen sein: Ein vollauto-matisiertes Fahrzeug kann nämlich hin-sichtlich seines geographischen Aufent-haltsortes und seiner konkreten Nutzung

Durch die Automatisierung der Versicherungswirtschaft und der durch sie versicherten Fahr-zeuge wird sich die individualisierte Versicherungspolice zu einer Versicherung des Mobilitäts-risikos verändern. Die Versicherung wird in starkem Umfang nutzungsabhängig ausgestaltet werden und damit das bisherige Kalkulationssystem nach Typ und Regionalklassen ablösen. Der Trend zur mobilitätsabhängigen Kalkulation würde es tendenziell sogar ermöglichen, das gesamte System der individuellen Kfz-Versicherung abzulösen und die Autoversicherung als ein „in das Fahrzeug eingebautes Feature“ zu verstehen. Der Fahrzeughalter wird vor allem aber beim vollautomatisierten Fahrzeug die damit verbundenen Haftungsrisiken über eine Haftpflichtversicherung abdecken können. Mittelfristig kann sogar darüber nachgedacht wer-den, die bestehende Produkthaftpflichtversicherung der Fahrzeugausrüster und Zulieferer so-wie Fahrzeughersteller mit der Kfz-Versicherung zusammenzuführen. Dies würde insbesonde-re für diejenigen Versicherungsunternehmen, die neben der Kfz-Versicherung auch die Indust-rieversicherung betreiben, attraktiv erscheinen, weil nicht unerhebliche Effizienz- und Kosten-sparmöglichkeiten damit verbunden sind. Sind sämtliche Risiken einer „Lieferkette“ bei ein und demselben Versicherer versichert, wird sich für ihn ein komplizierter und kostenträchtiger Regress erübrigen.

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zungen dafür liefert spätestens das voll-automatisierte Fahrzeug.

Weniger Unfälle, mehr SerienschädenTeil- und vollautomatisierte Fahrzeugsys-teme funktionieren zuverlässiger und feh-lerfreier als der Mensch, wodurch die Anzahl der Unfälle mittelfristig zurück-gehen wird. Der Umstand, dass auch mit ihnen keine vollständige Unfallfreiheit erreicht werden wird, steht dem nicht ent-gegen. Versicherer arbeiten seit jeher mit dem Gesetz der großen Zahl und es wird sich für die Versicherungswirtschaft posi-tiv bemerkbar machen, wenn es den Fahr-zeugsystemen gelingt, Unfallwahrschein-lichkeiten zu reduzieren.

Beim vollautomatisierten Fahrzeug wird sich aber die Charakteristik von Schäden verändern, die von diesem Fahrzeug ver-ursacht wurden. Solange der Fahrer als

Unfallursache Nummer 1 im Mittelpunkt steht, wird es sich bei jedem Unfall um ein individuelles Geschehen handeln, das kei-nerlei Serienschadencharakter trägt. Fußt jedoch die Unfallursache in einer systema-tischen Fehlfunktion der Assistenzsyste-me, liegt in aller Regel ein Serienschaden vor. Für die Versicherer sind Serienschäden schwieriger zu handhaben, weil es sie vor erhebliche (Kumul-) Risiken stellen wird. Auch die Ursachenforschung wird aufwen-diger: Scheidet der Mensch als Unfallur-sache aus, wird sich bei jedem Unfall das Bedürfnis ergeben, die Unfallursache genau aufzuklären, gegebenenfalls auch durch Analyse der entsprechenden Pro-grammierungen. Für die Zulieferer bezie-hungsweise Fahrzeugausrüster ist diese Situation durchaus gefährlich.

In der Vergangenheit erschien selbst bei dem Verdacht, dass ein technisches Ver-sagen eines Assistenzsystems zum Unfall beigetragen haben sollte, der Regress infoDIREKT 347ael0616

Die gute Nachricht des automatisierten Fahrens: Der Mensch wird als Unfallursache Nummer 1 ausscheiden, die Zahl der Unfälle zurückgehen.

gegen den Hersteller dieser Systeme unat-traktiv. Verglichen zum Einzelschaden müsste ein relativ hoher Aufwand betrie-ben werden, um die Verantwortlichkeit des Herstellers festzustellen. Liegen aber Serienschäden auf der Ebene des Fahr-zeugherstellers vor, die Gegenstand eines möglichen Regressanspruches gegen den Fahrzeugausrüster oder Zulieferer sein könnten, wird sich das wirtschaftliche Ver-hältnis von Aufwand und kumulierter Schadensumme besser rechnen. Die Zulie-ferer und Ausrüster müssen daher damit rechnen, dass in Zukunft in stärkerem Maße Regressprozesse gegen sie erhoben werden, was nicht nur sie, sondern gerade auch ihre Produkthaftpflichtversicherer betrifft.

Reparaturaufwand nimmt zuGegenläufig zur grundsätzlich positiven Entwicklung der Unfallstatistik wird sich der Reparaturaufwand entwickeln, der bei einem Fahrzeug mit teil- oder vollau-tomatisierten Systemen entstehen wird. Solche Systeme bestehen aus hochkom-plexen elektronischen Bauteilen, die am Fahrzeug an exponierter Stelle verbaut werden. Bei einem Fahrzeug aus der Ver-gangenheit war dort bei einer leichten Kollision lediglich der Stoßfänger auszu-tauschen, was praktisch von jedermann mit dem passenden Schraubenschlüssel erledigt werden konnte.

Künftig werden komplexe Reparaturen den Aufwand deutlich erhöhen. Dies betrifft sowohl die Materialkosten, wenn Bauteile ersetzt werden müssen, als auch die Arbeitskosten, da der Einbau und die Kalibrierung entsprechender Systeme Spezialisten verlangen. Beides wird dazu führen, dass die Versicherer stärker mit den Herstellern der Fahrzeugelektronik zusammenarbeiten werden wollen, um das im Schadenbereich erhebliche Ein-sparpotenzial zu realisieren. (il)� n

Fahrerassistenz ADAS und Kfz-Versicherung

genau erfasst werden. Es ist daher in der Versicherungskalkulation weder notwen-dig noch geboten, auf relativ grobe Ein-teilungen wie Typklassen oder Regional-klassen zurückzugreifen. Zudem wird sich der Fahrstil vereinheitlichen, da vollauto-matisierte Fahrzeuge nicht über einen individuellen Fahrstil verfügen. Damit entfällt jedenfalls teilweise auch die Berechtigung einer Typklasseneinstufung.

Schon jetzt gibt es Versicherungstarife, die aufgrund der Fahrzeugelektronik oder nachgerüsteter Blackboxes eine nutzungs-abhängige Prämienkalkulation ermögli-chen. Diese „Pay-as-you-drive“- oder „Pay-how-you-drive“-Tarife werden bei einem vollautomatisierten Fahrzeug eine noch größere Bedeutung erlangen, da das vollautomatisierte Fahrzeug die einzelnen Fahrzeugbewegungen ohnehin schon nahezu alle erfasst.

Im äußersten Fall wird bei dieser Fahr-zeugform ein Versicherungsschutz im Sinne eines Dauerschuldverhältnisses des Halters zu seinem Versicherer völlig über-flüssig werden. Vielmehr wird es möglich sein, die Versicherungsaufwände in den Fahrzeug- oder Mobilitätspreis einzukal-kulieren beziehungsweise nutzungsab-hängig auszugestalten.

Es bleibt dabei abzuwarten, ob die über viele Jahrzehnte implementierte Praxis der Autoversicherung, die einen indivi-duellen, dauerhaften Versicherungsver-trag zwischen Versicherungsnehmer und Versicherer vorsieht, durch neue, nut-zungsabhängige Deckungsformen ver-drängt wird. Die technischen Vorausset-

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Dr. Reinhard PlossVorsitzender des VorstandsInfineon Technologies AGHalbleiter ermöglichen das automatisierte Fahren

Dr. Stefan SommerVorsitzender des Vorstands ZF Friedrichshafen AGDie Zukunft des Automobils – E/E aus der Perspektive eines globalen Zulieferers

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Alternative Antriebskonzepte 48-V-Technologie

48-V-MildhybridSerienfertigung läuft binnen 18 Monaten an

Spätestens jetzt ist es klar: 48 V ist gesetzt. Delphi hat auf dem internationalen Wiener Motorensymposium sein 48-V-Mildhybrid-Antriebskonzept vorgestellt und am Beispiel eines umgebauten Honda Civic mit 1,6-Liter-Motor präsentiert. Autor: Alfred Vollmer

en-Referenzfahrzeug. Durch die modifi-zierte Fahrzeugarchitektur lies sich die Nutzung von 48-V-Elektrifizierung maxi-mieren und die Belastung des Motors minimieren. So verbessert sich die Leis-tung bei gleichzeitig um über 10 % gerin-geren CO2-Emissionen. Ingenieure des Unternehmens haben diese Werte noch vor dem Ende der Kalibrierungsphase in ersten Tests festgestellt.

„Dies ist nicht nur ein deutlicher Schritt vorwärts bei der Neuerfindung der dualen elektrischen Architektur, sondern vor

allem auch ein Triumph der Software“, erklärt Jeff Owens, Delphis Chief Techno-logy Officer. „Der intelligente Ansatz für das Management von Kraftquellen – Elek-trizität und Verbrennung – der Bordnetz-architektur und für die Kommunikation verbessert nicht nur den Wirkungsgrad beim Treibstoff sondern auch das Fahrer-

Ein Vorstoß der E/E-Leiter von Audi, BMW, Daimler, Porsche und Volkswagen, der auf dem 15. Fach-

kongress „Fortschritte in der Automobil-Elektronik“ im Juni 2011 in Ludwigsburg seinen Anfang nahm, trägt jetzt intensive Früchte. Nach Continental und Bosch hat jetzt auch Delphi ein 48-V-System vorge-stellt Das 48-V-Mildhybrid-Antriebskon-zept von Delphi könnte sich laut Anbieter für Autohersteller als wegweisend erwei-sen, da es die Einhaltung strenger Abgas-vorschriften ermöglicht, ohne Abstriche an der Fahrdynamik hinnehmen zu müs-sen und sich für Automodelle unter-schiedlicher Fahrzeugsegmente eignet. Delphi geht davon aus, dass sich mit dem 48-V-Mildhybrid-Antriebskonzept der Treibstoffverbrauch und die Emissionen des Individualverkehrs nachhaltig senken lassen. Delphi zufolge gibt es bereits eine Zusammenarbeit mit zwei weltweit täti-gen Automobilherstellern, und innerhalb der nächsten 18 Monate soll bereits die Serienfertigung anlaufen.

Intelligente ElektrifizierungDie Vorteile seiner 48-V-Mildhybrid-Tech-nologie, die „intelligente Elektrifizierung“ ermöglicht, demonstrierte Delphi auf dem diesjährigen internationalen Wiener Motorensymposium in einem umgebauten Honda Civic mit 1,6-Liter-Motor als Seri-

lebnis. Außerdem liefert er die zusätzliche elektrische Leistung für aktive Fahrsicher-heitssysteme und das automatisierte Fah-ren sowie die Fahrzeugvernetzung bezie-hungsweise Kommunikation.“

48-V-TurboladerDurch diese Lösung erhalten Automobil-hersteller mehr Spielraum für Innovatio-nen, ohne für das Mehr an benötigter Leistung auf größere Motoren zurück-greifen zu müssen. Die Technologie opti-miert den auch als E-Charger bekannten

Ansatz des elektrischen Turboladers für einen verbesserten Fahrzeugvortrieb. Beim Demofahrzeug von Delphi erhöht der elektrische Turbolader das Drehmo-ment im niedrigen Drehzahlbereich um durchschnittlich 25 %. In Kombination mit dem Abgasturbolader kann der elek-trisch betrieben Turbolader gerade im

„Delphi (kann) etwa 85 % der Bewe-gungsenergie während des WLTP-Zyklus wieder in elektrische Energie umwandeln, ohne dabei den Fahr-

komfort des Antriebsstrangs zu beeinträchtigen.“

Jeff Owens, Delphi

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unteren Drehzahlbereich seine Wirkung entfalten. Das Fahrzeug entwickelt über den gesamten Drehzahlbereich eine dynamische und treibstoffschonenende Dynamik. Gerade im urbanen Umfeld dürfte das Konzept von Delphi sein Poten-zial zur Schonung der Umwelt und Ein-sparung von Ressourcen voll entfalten. Dieser hochdynamische Turbolader läuft mit einer Nennspannung von 48 V.

Delphi bezeichnet sein System als zwei-te Technologiegeneration, da der Tier-1 es von Grund auf als integriertes Gesamt-system mit passenden Regelalgorithmen nur für den Einsatz in 48-V-Mildhybriden entwickelte. Basis hierfür sei unter ande-rem „die Erfahrung der Entwickler bei modellbasierten Regelarchitekturen, die noch präziser und mit noch weniger Latenzzeit arbeiten“, betont Jeff Owens. Exakt diese Eigenschaften sind bei einem 48-V-Mildhybrid-System gefragt.

„Dank der ausgeklügelten Regelalgo-rithmen kann Delphi etwa 85 % der Bewe-gungsenergie während des WLTP-Zyklus wieder in elektrische Energie umwandeln, ohne dabei den Fahrkomfort des Antriebs-strangs zu beeinträchtigen“, hebt Jeff Owens hervor. Andere Pluspunkte sind für Owens die kaum spürbaren Stopp/Start-Vorgänge und „der große Fahrspaß, den die Passagiere spüren“.

„Als High-Tech-Unternehmen, das sowohl Fahrzeugelektronik und -elektrik, insbesondere Leistungselektronik sowie Technologien für den Antriebsstrang ent-wickelt, verfügt Delphi bei der Entwick-lung von 48-V-Mildhybrid-Systemen über den Vorteil eigener Kompetenzen in den Bereichen Systementwicklung, Entwick-lung der Motorsteuerung, Software-Ent-wicklung und Auslegung elektrischer Architekturen“, lobt Owens sein Unter-nehmen.

So lassen sich über die Vorteile des Hyb-rid-Konzeptes hinaus durch entsprechen-de Auslegung und Architektur der Kom-ponenten die Verlustleistung reduzieren, der Bauraum und das Gewicht verringern und 48-V-Komponenten in ein Mehrspan-nungs-Bordnetz integrieren.

Warum 48-V-Hybride?„Autokäufer werden 48-V-Mildhybride wegen der zusätzlichen Leistung kaufen. Autohersteller werden die Technologie auf den Markt bringen, weil sie auf diese Wei-se leichter Emissionsstandards einhalten können“, konstatiert Owens. Er geht davon aus, dass 2025 jedes zehnte Fahrzeug ein 48-V-Mildhybrid sein wird: „Um diese Zahl einzuordnen – das sind elf Millionen Einheiten pro Jahr, also drei Mal so viele, wie die Hersteller jährlich Pickups verkau-fen, oder halb so viele Einheiten wie der weltweite Diesel-Pkw-Markt.“

Aus Sicht des Umweltschutzes bietet diese Entwicklung laut Owens ein großes Einsparpotenzial. Mit elf Mill ionen 48-V-Mildhybriden würde sich seiner Mei-nung nach der Erdölverbrauch über die gesamte Lebensdauer der Fahrzeugflotte hinweg um über 15 Milliarden Liter ver-ringern. Laut US-Energieministerium (DOE) entspricht dies der Kohlenstoffbin-dung eines Waldes der Größe Islands. Auf die Treibhausgasemissionen hätte es laut DOE den gleichen Effekt, als würden rund 20 Millionen Kubikmeter Kohle weniger verbrannt. ■

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AutorAlfred VollmerChefredakteur AUTOMOBIL-ELEKTRONIK

Bild 1: DC/DC-Wandler (links) und Batterie in dem Demonstrator-Fahrzeug.

Bild 2: Mit der neuen Bordspannung von 48 V zieht nach schwarz und rot die neue Farbe Blau in Niedervolt-Ver-kabelung.

Bild 3: Delphis 48-V-De-mofahrzeug basiert auf einem Honda-Modell.

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Mehr Komfort, geringere EmissionenBatteriemanagement für das 48-V-Bordnetz

Von der vorheizbaren Klimaanlage bis zu Boost-Funktionen – ein zusätzliches 48-V-Bordnetz mit einer 48-V-Lithium-Ionen-Batterie bietet in technischer Hinsicht viele Vorteile. Mit dem passenden Batteriemanagement lassen sich langlebige Systeme realisieren. Autoren: Dr. Joachim Wagner, Dipl.-Kfm. Ronald Schaare

einem gewissen Grad die Potenziale zur CO2-Mini-mierung und Schadstoffreduktion erreichen. Jeder Marketingexperte weiß allerdings: Neben der Umweltrelevanz sind den Kunden Faktoren wie Komfort und Fahrspaß genauso wichtig. Die Folge: Die Zahl der elektrischen Verbraucher im Fahrzeug nimmt explosionsartig zu.

Hingen früher nur Anlasser, Glühlampen oder Radio am Bordnetz, haben in den vergangenen beiden Jahrzehnten mikroelektronische Steuergeräte und andere Verbraucher Einzug ins Fahrzeug gehalten. Zugleich hat die Autoindustrie unter dem Druck, den CO2-Ausstoß zu verringern, Nebenaggregate immer stärker elektrifiziert. Servolenkungen oder Kühlmit-telpumpen sind in der Regel elektrisch betrieben und holen ihre Energie nicht mehr mechanisch aus dem Verbrennungsmotor des Fahrzeugs. Aufgrund des enorm gestiegenen Leistungsbedarfs stoßen Entwick-ler aber zunehmend an ihre Grenzen. Der Energie-vorrat in einem konventionellen 12-V-Batteriesystem ist begrenzt, und die Leitungsquerschnitte der Kabel-bäume lassen sich aufgrund von Gewichtszunahme nicht beliebig größer gestalten.

Lösungsansätze basieren auf Entwicklungen, die zugleich zusätzliche elektrische Leistung ermöglichen, leicht sind und sich den geringen Platzverhältnissen sowie dem Fahrzeugdesign flexibel anpassen. Paral-

48-V-Systeme für konventionelle Verbrennungsfahrzeuge haben gegenüber Hoch-voltsystemen für rein elektrische Fahrzeuge einen deutlichen Kosten-/Nutzenvor-teil. Zwar leistet eine 48-V-Batterie nur etwa 11 kW. Sie ist im Vergleich zu einer 450-V-Batterie mit 100 kW jedoch viel preiswerter (zirka ein Fünftel). Weitere Kosten entfallen, da im Vergleich zu HV-Batterien wegen der kleineren Spannung keine zu-sätzlichen Hochvolt-Schutzmaßnahmen, galvanischen Trennungen oder kostspieli-ge Hochstromstecker erforderlich sind. Dies führt unterm Strich zusätzlich zu einer Gewichtsreduktion. Mit Unterstützung von effizient gemanagten 48-V-Systemen gelingt es Fahrzeugen mit einem Verbrennungsmotor in einer Übergangsphase ne-ben PHEV-Fahrzeugen mit einer leistungsstarken HV-Batterie (EV), die ambitionier-ten Klimaziele auf dem Weg zur reinen Elektromobilität zu unterstützen.

Eck-DATEN

Der Weltklimagipfel im vergangenen Dezem-ber in Paris wurde weltweit als historisches Ereignis gewertet. Das Ende des fossilen

Zeitalters mit Öl als Energielieferant für Mobilität liegt nach wie vor in weiter Ferne. Doch muss die Automobilindustrie schon jetzt mit innovativen Antriebssystemen nachhaltig dazu beitragen, den gefährlichen Klimawandel zu verhindern. Zwar haben sich zuverlässige E-Mobility-Lösungen, wie Vollhybride oder reine Elektrofahrzeuge, schon längst jenseits der Forschungslabore auf den Straßen bewährt. Ohne jedoch eine vollständige Neuent-wicklung des gesamten Antriebsstranges zu realisie-ren, lassen sich mit einer 48-V-Architektur bis zu

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lel dazu sollen sie robust gegen Umweltbelastungen sein und nicht zuletzt dabei helfen, den CO2-Ausstoß von Fahrzeugen zu minimieren. Zu den innovativen Konzepten zählen 48-V-Systeme an Bord von kon-ventionellen Verbrennungsfahrzeugen, die neben dem12-V-System existieren. Wichtiges Element eines derartigen 48-V-Sytems ist eine Batteriemanagement-Technologie, wie sie beim Automobilzulieferer Preh aus Bad Neustadt an der Saale bereits Serienreife erlangt hat.

Mehr Energie, weniger UmweltbelastungDie Aufrüstung mit einem 48-V-Bordnetz erleichtert den Einsatz größerer elektrischer Verbraucher im Fahrzeug. Die Quadratur des Kreises wird auf einmal möglich: Keine Kompromisse beim Komfort und zugleich die Reduzierung der Umweltbelastung durch einen geringeren CO2-Ausstoß. So können mit der 48-V-Energieversorgung leistungsfähigere E-Motoren im Hybridfahrzeug zur Unterstützung des Verbren-nungsmotors zum Einsatz kommen

. Der Vorteil: Ein Verbrennungsmotor muss erst höhere Drehzahlen erreichen, bevor er eine hohe Leistung abgeben kann. Der Elektromotor hingegen stellt schon beim Anfahren das maximale Drehmo-ment zur Verfügung. Durch Kombination der beiden Motoren kann das Fahrzeug bei gleicher Systemleis-tung schneller beschleunigen (elektrisches Boosten). So genügt bei gleicher Beschleunigung ein kleinerer Verbrennungsmotor; das gleicht Nachteile des Down-sizing aus. Mehr Effizienz bieten auch die umwelt-schonenden Start-/Stopp-Funktionen, da ohne eine spürbare Verschlechterung der Fahreigenschaften das Boosten beim Überholen und das Segeln bei ausge-schaltetem Verbrennungsmotor während der Fahrt möglich werden. Wichtig dabei ist natürlich, dass der

Motor danach schnell wieder auf Touren kommt, sodass der Neustart beim Fahren kaum auffällt. Ein leistungsfähiger Elektromotor hilft dabei.

48 V: teilweise viermal so effizient wie 12 VDas alles gilt auch für den 12-V-Bereich, mögen Kri-tiker nun bemerken. Das ist richtig. Richtig ist aber auch, dass die Zahl der elektrischen Verbraucher und deren Leistungsfähigkeit im zusätzlichen 48-V-System zu einem sehr gute Preis-/Leistungsverhältnis deut-lich gesteigert werden kann. Auch lässt sich mit einer größeren Batterie wirkungsvoller rekuperieren, also mehr Bremsenergie zurückgewinnen. Durch die vier-fache Spannung des Bordnetzes im Vergleich zum 12-V-System erzielt man eine bis zu viermal höhere Rekuperationsrate. Ein 48-V-Start-/Stopp-System, beispielsweise am Keilriemen, ermöglicht erste Unter-suchungen zufolge eine CO2-Reduzierung von bis zu 7 %. Nicht zuletzt eröffnet die 48-V-Batterie die kon-

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Ultrakondensatoren sind kompakte Energiespeicher, die sich durch schnelle Energieabgabe, einen hohen Wirkungsgrad und hohe Leistungsdichte auszeichnen.Sie werden zur Bordnetzstabilisierung, als Backup-Speicher, für die aktive Fahrwerksregelung oder zur Bremsenergie-Rückgewinnung eingesetzt. Weltweit sind sie in über 1.7 Million Fahrzeugen als Schlüsselkomponente des Start-Stopp-Systems zu finden.DuraBlue TM Technologie erfüllt die höchsten Schock- und Vibrationsanforderungen - ideal für die Anwendungen in den globalen Transport-Märkten.Maxwell Ultrakondensatoren - Top Qualität für hohe Leistung.

Prinzipieller Aufbau des Batteriemanage-ment-Systems

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AUTOMOBIL ELEKTRONIK 05-06 / 2016 57


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AutorenDr. Joachim Wagner Leiter der Vorentwicklung im Bereich Batterie-management und E-Mobilität bei Preh in Bad Neustadt

Dipl.-Kfm. Ronald Schaare Leiter Marketing bei Preh in Bad Neustadt


sequente Fortführung der Strategie, Nebe-naggregate vom Motor zu entkoppeln und sie umweltfreundlicher elektrisch zu betreiben.

Batteriemanagementsystem als Herzstück des SystemsHerzstück der 48-V-Systeme ist ein aus-gefeiltes Batteriemanagementsystem. Im unterfränkischen Bad Neustadt an der Saale hat der Automobilzulieferer Preh eine nach dem anspruchsvollen Standard ASIL B der ISO 26262 konzipierte 48-V-BCU (Battery Control Unit) entwi-ckelt, welche die Funktionen einer Battery Management Unit (BMU) und einer hoch-genauen Cell Supervising Sensor Unit (CSSU) eines Hochvolt-BMS vereint. Zusätzlich enthält die 48-V-BCU die Vorladeschaltung, die Batterietrennung und die Strommessung integriert. Die Techno-logie zur Batterieüber-wachung (Spannung, Strom und Temperatur) hat die Abmessungen 150 mm x 120 mm bei 30 mm Dicke.

Welche Aufgaben erledigt die BCU? Die 48-V-Li-ionen-Batterie im konventionellen Verbrennungsfahrzeug ist permanenten Belastungen ausgesetzt – sowohl durch den Energieverbrauch beim Fahren oder durch die zusätzlichen Verbraucher als auch durch die Energie-Rückgewinnung beim Bremsen. Zudem weisen die Batte-riezellen typischerweise in Abhängigkeit von Alterungsgrad und Fertigungstole-ranzen unterschiedliche Ladungsniveaus auf. Deshalb überwacht die BMU perma-nent jede einzelne Batteriezelle hinsicht-lich Spannung und Temperatur. Diese BMU verarbeitet die Messwerte und gleicht unterschiedliche Ladezustände in den Zel-len gezielt an (Balancing). Die Elektronik erhöht aber auch die Kühlleistung, wenn die Elektronik einen Anstieg der Tempe-ratur in den Batteriezellen feststellt oder aktiviert sogar final die Batterietrenn-schalter. Dabei kommt es zu einer Tren-nung der Batteriekontakte zur Fahrzeug-seite hin, was beim 48-V-System auf der BMU über MOSFET-Schalter gelöst wur-de, während bei einem Hochvoltsystem

schwere HV-Relais notwendig sind. Preh nutzt hierfür die neusten Multi-Core-Pro-zessor-Generationen zum Einsatz mit einer Autosar-Software-Architektur sowie eine hochgenaue Stromsensortechnologie, die mit 0,1 % Anfangskalibrierung eine Genauigkeit von 0,5 % erreicht – auch noch nach zehn Jahren. Damit misst der Preh-Sensor um den Faktor drei genauer als bisherige Systeme.

Software-SharingFür OEMs interessant ist auch die Mög-lichkeit des Software-Sharing. So ist es dem Automobilhersteller möglich, Preh eine Software zur Integration zur Verfü-gung zu stellen, die nur auf dem QM-Stan-

dard der ISO26262-Norm basier t. Die Absicherung dieser Software nach dem höheren ASIL-Sicher-heitsstandard in Bezug auf Überspannung, Ü berh i t z u ng u nd Überstrom implemen-tiert Preh. Für den Kunden bedeutet das e i nen we s ent l i c h

geringeren Entwicklungs- und Testauf-wand bei der Software-Entwicklung.

Preh ist bereits Serienlieferant für die Steuergeräte des Batteriemanagements im BMW i3 und i8 sowie in verschiedenen Active-Hybrid-Modellen. Anders als bei diesen Typen, deren Batterie acht Module – jeweils bestehend aus BMU und CSSU – verwenden, kommt die 48-V-Batterie mit einem Modul aus, das zwölf Lithium-Ionen-Zellen überwachen kann; sogar 13 Batteriezellen sind möglich. Die 48-V-BCU von Preh ist für Batteriespannungen bis 70 V und maximale Dauerbetriebsströme von 350 A sowie Spitzenströme bis zu 500 A ausgelegt. (av) ■

48 V und 350 A

Dauerbetriebsstrom sowie 0,5 % Genauigkeit der Strom-sensoren nach zehn Jahren:

das sind die Eckdaten der BCU

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Optoelektronik LED-Topologien

Stromversorgungvon LEDs im VergleichDC/DC-Topologien für die LED-Fahrzeugbeleuchtung

Der Blinker leuchtet nicht nur einfach auf. Nein – die LED-Lichtleiste weist heutzutage in die entsprechende Richtung. Was früher einfach nur geblinkt hat, ist zu einem wichtigen Designmerkmal einer Automarke geworden: Vom Blinker bis zur gesamten Fahrzeugbeleuchtung. Mit zunehmendem LED-Einsatz wächst auch die Bedeutung der Wandler-topologie, mit der die Ansteuerung erfolgt. Autor: Andre Sudhaus

Verpolschutz oft nur noch 3 V bedeuten. Daraus ergeben sich steigende Eingangs-ströme bei niedriger Spannung, weil die Ausgangsleistung konstant geregelt wird.

Um diesem Effekt entgegen zu wirken, existieren Forderungen in Lastenheften nach geeigneten Derating-Mechanismen (beispielsweise eine lineare Stromredu-zierung im Leuchtmittel bei niedriger Ver-sorgungsspannung). Analoge kontinuier-liche Mechanismen helfen dabei, Leucht-Unterbrechungen zu vermeiden. Tech-nisch sinnvoll sind diese Maßnahmen auch zur wirtschaftlichen Auslegung der Maximalströme des Verpolschutzes und der EMV-Filterkomponenten.

Die Wunschbereiche für den Betrieb von IC-Lösungen gehen in der Regel von Brennspannungen der LED-Serienschal-tungen von 2 V bis mehr als 55 V aus. Hin-zu kommen Strombereiche, die analog im Verhältnis von größer 10:1 einstellbar sein sollen. Sie enden in der Regel bei 1,5 A, erreichen aber im experimentellen Stadi-um bereits den Bereich von 3 A und 6 A mit Einzeldioden für Punktleuchtquellen mit mehr als 1000 lm.

Welche Topologien kommen für welche LEDs in Frage? Die folgenden Beispiele zeigen einige anwendungsspezifische kos-

LED-Fahrzeugbeleuchtungen erlau-ben aufgrund ihrer hohen Flexibili-tät, das Design einer Fahrzeugmar-

ke mit neuen Merkmalen zu prägen. Durch ihre Effizienz und lange Lebensdauer gibt es auch technische Gründe für den LED-Einsatz. Dabei haben die verschiedenen LED-Anwendungen wie Blinker, Rück-leuchten, Abblendlicht oder Bremslicht durchaus unterschiedliche Anforderun-gen an die Stromversorgung – und exakt diese Anforderungen muss die Topologie der Schaltung möglichst gut erfüllen. Zudem setzen die Weiterentwicklungen bei den LEDs, einerseits steigende Lichtausbeuten bei bereits wenigen 10 mA, andererseits Einzel-LEDs bis in den Bereich mehrerer Ampere, unterschiedli-che Ansprüche an die LED-Ansteuerung. Eine universelle Topologie, die für alle Anwendungen optimal hinsichtlich Kos-ten und Wirkungsgrad ist, gibt es somit nicht und kann es auch nicht geben. Umso mehr kann es nützlich sein, die IC-Ent-wickler solcher Stromversorgungen bei deren Auswahl und Integration in die Anwendung zu Rate zu ziehen.

LEDs erreichen ihre maximale Lebens-dauer nur bei guter Kühlung und Betrieb mit konstantem Strom. Diese Grundan-

forderungen werden sich in den nächsten Jahren mit der Einführung von OLED-Techniken noch verstärken, denn OLEDs weisen gegenüber der bestehenden LED-Technik eine noch höhere Empfindlichkeit für zu hohe Stromdichten auf. Außerdem profitieren OLEDs von analoger Stromein-stellung anstelle digitaler Steuerung per Pulsbreitenmodulation (PWM).

LED-Beleuchtungsfunktionen mit höherer Leistung wie Fern- und Abblend-licht benötigen fast zwingend getaktete Leistungssysteme. Elektronisch gesteuer-te effiziente Schaltwandler können die anfallende Verlustleistung vermindern. Weil LEDs und Elektronik empfindlicher für hohe Temperaturen sind als klassische Glühlampen, ist der erforderliche Bau-raum, beispielsweise für die Kühltechnik, auch eine Frage der Wandlungseffizienz.

Randbedingungen Typische Herausforderungen im Fahrzeug sind der weite Versorgungsspannungsbe-reich sowie vielfältige Kombinationen von LED-Spannung und -Strom. In der Regel beeinflussen Start-Stopp-Systeme den Versorgungsspannungsbereich, der am LED-Modul meist bei etwa 4 V beginnt; das kann für die Elektronik hinter dem

Bild: Matthias Enter – Fotolia

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tenangepasste Topologien und deren potenzielle Anwendungsbereiche. Aus-gangsbasis ist der Wunsch eines Applika-tionsentwicklers, eine bestimmte Kombi-nation von Konstantstrom und Spannung am Leuchtmittel zu erzeugen. Dazu stehen viele Wege offen.

Lineare TopologienFür kleine Ströme und Leistungen können Stromquellen-ICs durchaus geeignet sein, zum Beispiel für Blinkleuchten, Rückleuch-ten, Nebellicht oder ein einfaches Low-Cost-Tagfahrlicht. Diese Stromquellen-ICs verursachen nur geringe Gesamtkosten, und sie sind typischerweise sehr einfach anwendbar. Prinzipiell erzeugen Strom-quellen-ICs nur eine geringe Abstrahlung, sodass kaum EMV-Filter notwendig sind. Die für Schaltlösungen erforderlichen induktiven Speicher fallen hier nicht an.

Diese Vorgehensweise ist meist durch die Leistungen begrenzt, die neben der LED im Treiber anfallen. Eine Grenze für den sinnvollen Einsatz von linearen Stromtrei-bern in Fahrzeugen liegt üblicherweise im Bereich von 40 bis 70 mA. Darüber hinaus müssen Entwickler Maßnahmen ergreifen, damit sich die Treiberbausteine nicht unzu-lässig erwärmen. Heute gibt es entspre-chende Lösungen zum Wärmemanage-ment, um diese Leistungsgrenze auf mehr als 150 mA zu erhöhen. Gute Beispiele für passende Lösungen sind die LED-Regler (Linearregler) E522.80/81/82/83 von Elmos Semiconductor, die sich mit drei integrier-ten Stromquellen für einen Gesamtstrom von bis zu 450 mA eignen.

Des Weiteren unterstützen die Baustei-ne dieser Serie Betriebsmodi zur Imitation des Fehlverhaltens einer Glühbirne. Ohne weitere externe Komponenten lassen sich Leuchtdioden-Cluster hinsichtlich ihrer Fehlerbehandlung zusammenfassen. Welt-weit gibt es unterschiedliche Zielstellungen

Die Ansteuerung von LEDs für die Fahrzeugbeleuchtung ist ein technisch vielfältiges Thema. Es entwickelt sich in verschiedene Richtungen: Auf der einen Seite gibt es steigende Lichtausbeu-ten im unteren zweistelligen Milliampere-Bereich, auf der anderen Seite finden wichtige Weiter-entwicklungen bei Einzel-LEDs bis in den Bereich mehrerer Ampere statt. Dieser Beitrag ver-gleicht sieben mögliche Topologien und erläutert deren Leistungsfähigkeit sowie die möglichen Einsatzbereiche. Die Entwickler haben dabei die Auswahl zwischen mehreren anwendungsspezi-fischen und kostenangepassten Topologien. Es gibt aber keine universelle Topologie, die für alle Einsatzbereiche optimal hinsichtlich Kosten und Effizienz ist.

Eck-DATEN

oder gesetzliche Vorgaben zur Behandlung einzelner LED Ausfälle – von der Toleranz des Fehlers bis zur kompletten Deaktivie-rung des unvollständigen Leuchtmittels. Alternativ kann bei einem lokalen Cont-roller ein PWM-Signal mögliche Hard-ware-Defekte präzise identifizieren und an das Steuergerät zurückmelden.

Boost-2-GND-TopologieBoost-2-GND ist eine klassische Topolo-gie, auch Hochsetzsteller oder Step-Up-Converter genannt. Sie ist sehr effizient und in der Regel EMV-freundlich. Aller-dings ist sie nur dann einsetzbar, wenn die Lastspannung in jedem Betriebsfall größer ist als die Eingangsspannung. Des-halb kommt sie in der Fahrzeugbeleuch-tung kaum zum Einsatz.

Eingangsströme von Boost-Wandlern sind infolge ihres induktiven Speichers an der Versorgung weitgehend konstant und daher einfacher zu filtern als bei anderen Topologien. Hinsichtlich der ver-wendbaren Lastbereiche, unter Einbezie-hung der Jumpstart-Forderung (Versor-gung über längere Perioden mit bis zu 28 V) bleiben Spannungen von 30 bis 60 V. Aufgrund der hohen Temperaturabhän-


Die Buck-to-Battery-Topologie kann durch kleinere Spannungshübe am Leistungsschalter helfen, die Schaltverluste in den Flanken sowie die Abstrahlung durch hohe Schaltpegel zu re-duzieren.

Die Boost-to-Battery-Topologie (Boost-2-Bat) kann aus einer weitgehend beliebigen Ein-gangsspannung beliebige Ausgangsspannun-gen erzeugen; es muss allerdings ein differen-zieller Strommessverstärker vorhanden sein.

gigkeit von LEDs ist dieses Fenster kaum technisch nutzbar.

Nicht zuletzt erfordern Ausgangspan-nungen ab 60 V besondere Maßnahmen, um einen ausreichenden Berührschutz zu gewährleisten. Im Zuge von OLED-Sta-peln mit größerer Vorwärtsspannung könnte Boost-Wandlern allerdings wieder eine wichtigere Rolle zufallen. Lösungen für Boost-Wandler für LED-Ansteuerun-gen sind beispielsweise die Elmos-Bau-steine E522.31/32/33/34.

Boost-to-Battery-TopologieIn dieser Topologie, die im Grundprinzip dem klassischen Booster ähnelt, bezieht sich der Fußpunkt der LED-Last nicht auf die Masse sondern auf die Versorgungs-spannung. Diese auch Boost-to-Battery- oder kurz Boost-2-Bat-Topologie kann aus einer weitgehend beliebigen Eingangs-spannung beliebige Ausgangsspannungen erzeugen. Somit ist sie technisch gesehen eine Buck-Boost-Topologie.

Der Lowside-Schalter lädt in einer ers-ten Phase Strom in die Induktivität, in der zweiten Phase (Lowside abgeschaltet) wird die gespeicherte Energie über die Freilaufdiode zum Ausgang zurück kom-mutiert. Kapazitäten helfen, die Ströme zu glätten und der – im Allgemeinen durch den LED-Hersteller aufgestellten – Forde-rung nach kleinen Wechselstromanteilen nachzukommen.

Zwingende Voraussetzung für den Ein-satz dieser Topologie ist ein differenzieller Strommessverstärker, der über weite Gleichtakt-Spannungsbereiche präzise misst. Die LED-Treiber E522.31/32/33/34 von Elmos enthalten spezielle Verstärker

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+12V from Battery (VBAT)

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Gap Filler GF1400SL mit sehr geringer Viskosität zum Ausfüllen von Hohlräumen, was einen ausgezeichneten Thermotransfer ermöglicht.

Im gehärteten Zustand stellt es ein weiches, wärmeleitendes Form-in-Place Elastomer dar, das sich ideal für empfindliche Baugruppen oder zum Auffüllen komplizierter Luftspalte eignet.

Es zeigt geringe natürliche Haft-Eigenschaften und ist für den Einsatz in Anwendungen, bei denen keine starke strukturelle Bindung erforderlich ist.


Durch kleinere Spannungshübe am Leistungsschalter kann diese Topologie helfen, die Schaltverluste in Flanken sowie die Abstrahlung durch hohe Schaltpegel zu verringern. Die Lösung ist flexibel, weil sie sich über den externen Schalter immer auf gegebene Strom- und Spannungsbe-dingungen anpassen lässt. Bei der Kom-ponentenauslegung müssen Entwickler in dieser Topologie immer das maximale Tastverhältnis (Duty Cycle) beachten, das der Wandler bereitstellt.

Elmos empfiehlt, diese Topologie mit der klassischen Buck-Topologie zu verglei-chen, die meist ein Tastverhältnis von 100 % erlaubt und damit den verwendbaren Eingangsspannungsbereich nach unten besser ausnutzen kann. Weil auch die Buck-to-Battery-Topologie differenzielle Verstärker benötigt, unterstützt Elmos die Entwickler bei der Implementierung, bei-spielsweise mit fertigen, vollständigen Demonstrationsschaltungen.

Eine vielfach unterschätzte Anforderung sind die Effektivwerte der Ströme in den Kondensatoren zur Pufferung von Versor-gungsspannungen. Bei Buck-Wandlern (und Buck-to-Battery) sind diese Ströme trapez- oder rechteckförmig. Am Beispiel von 50 % Tastverhältnis eines Buck-Wand-lers führt dies zu einem effektiven RMS-Strom in Höhe des halben Laststromes auf der Ausgangseite.

Insbesondere bei der Effektivstrom-Problematik können die LED-Wandler E522.32/34 mit zwei integrierten Regel-kreisen helfen; sie sind auch für Mehrpha-sensysteme einsetzbar. Sowohl durch einen Versatz der Phasen der Leistungs-kreise um 180° als auch durch die Auftei-

Randbedingungen und Anforderungen an die Front-Fahrzeugbeleuchtung mit LEDs und Lösungsmöglichkeiten mit verschiedenen Elmos-Controllern der Typen E522.xx.

Für kleine Ströme und Leistun-gen bis etwa 40 bis 70 mA wie zum Beispiel bei Blink- oder Rückleuchten können Strom-quellen-ICs wie die Linearregler E522.80/81/82/83 geeignet sein.

und messen im Bereich von 4 bis 55 V mit weniger als 3 mV Offset-Spannung über den gesamten Temperaturbereich bis 150 °C. Für kostengünstige geschaltete Anwendungen stellen sie ein festfrequen-tes Strom-Regelprinzip bereit. Ferner bie-ten sie auch die Möglichkeit zur externen Frequenz-Synchronisation sowie eine optional verwendbare interne Spread-Spectrum-Modulation (Frequenzsprei-zungs-Modulation), die bei hohen EMV-Anforderungen hilft, die Grenzwerte, etwa nach CISPR25, einzuhalten.

Ergänzende Eigenschaften sind ver-schiedene Diagnosefunktionen innerhalb des Bausteins und in der Außenbeschal-tung, zusätzlich eine Spannungsfestigkeit bis 60 V, aber auch digitale sowie analoge Dimm-Funktionen. Interne Automotive-Spannungsregler (LDOs) ermöglichen es, Controller oder analoge Hilfsschaltungen mit gleichzeitig 3,3 V und 5 V zu versorgen.

Buck-to-Ground-TopologieDie zweite klassische Topologie, die Buck-to-Ground- oder kurz Buck-2-GND-Topologie, ist der Tiefsetzsteller oder Abwärtswandler (Step-Down- oder Buck-Converter). Er kann Lasten mit einem Spannungsbedarf, der kleiner ist als die Eingangsspannung, sinnvoll bedienen. Der Wandler eignet sich in der Regel für ein bis zwei LEDs mit hohen Strömen. Im Gegensatz zur Boost-Topologie stellen sich beim Abwärtswandler auf der Ver-

sorgungsseite Ströme ein, die mit dem Laststrom nach oben begrenzt sind. Daher sind hier Derating-Mechanismen für die Spannung nicht so sehr erforder-lich wie bei Boost-Strukturen.

Anwendungen für Abwärtswandler kön-nen Tagfahrlicht (DRL), Nebellicht, Abblendlicht oder Bremsleuchten sowie das Rückfahrlicht sein. Für den Markt gibt es bereits entsprechende Beleuchtungen, beispielsweise für Ströme bis 2 A auf Basis des Abwärtswandlers E522.10 von Elmos. Für LED-Ströme bis 6 A eignen sich Lösun-gen auf Basis von Schaltregler-ICs, die eine flexible Wahl des On-Widerstands in exter-nen Treibertransistoren erlauben. Damit lassen sich diese Anwendungen weiter kostenoptimieren. Eine mögliche Topologie kann Buck-to-Battery sein, zum Beispiel mit den LED-Reglern E522.31/32/33/34.

Buck-to-Battery-TopologieEine weitere Topologie, in der Lowside-Controller mit N-Typ-Transistoren zum Einsatz kommen, ist der Buck-Wandler mit Bezug zur Versorgung (Buck-to-Bat-

tery- oder kurz Buck-2-Bat-Topologie). Dabei erhalten die LED-Lasten bezogen auf die Batterie nega-t i v e L a d u n g e n ,

wodurch sich ihr Poten-zial immer zwischen der

Batterieversorgung und der Masse befindet. Geglättete Ströme

aus der Induktivität versorgen dabei die mit den LEDs in Reihe geschaltete Last, während die Ladung und Entladung der Energie im Wechsel über den Lowside-Schalter oder die Freilaufdiode erfolgt.

Bild:

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Henkel AG & Co. KGaA . 40191 Düsseldorf . [email protected]

Keine Kompromisse bei Sicherheit, Qualität und WirtschaftlichkeitGap Filler GF1400SL – Zwei-Komponenten, mit hoher Wärmeleitfähigkeit (1,4 W/m-K) und auf Silikon-basierender, flüssiger Gap Filler

Gap Filler GF1400SL mit sehr geringer Viskosität zum Ausfüllen von Hohlräumen, was einen ausgezeichneten Thermotransfer ermöglicht.

Im gehärteten Zustand stellt es ein weiches, wärmeleitendes Form-in-Place Elastomer dar, das sich ideal für empfindliche Baugruppen oder zum Auffüllen komplizierter Luftspalte eignet.

Es zeigt geringe natürliche Haft-Eigenschaften und ist für den Einsatz in Anwendungen, bei denen keine starke strukturelle Bindung erforderlich ist.

Autor Andre Sudhaus , Elmos Semiconductor


lung des Stromes lassen sich die Effektiv-Leistungen in verschiedenen Komponen-ten deutlich vermindern.

Sepic-TopologieDie Sepic-Topologie benötigt prinzipbe-dingt lowside-schaltende Wandler, wie zum Beispiel die LED-Regler-Familie E522.31/32/33/34. Spannungsanforderun-gen für Transistoren und Dioden in einer Sepic-Anwendung leiten sich sowohl von der Ein- als auch von der Ausgangsspan-nung ab (in der Regel die Summe aus bei-den). Deshalb ist der Einsatz von externen Leistungsschaltern empfehlenswert. Die-se stehen am Markt in hoher Qualität und Vielfalt zur Wahl und können sowohl in Spannungsfest igkeit a ls auch vom Arbeitsstrom flexibel ausgewählt werden. Für die Wahl der Koppelkondensatoren spielen hohe RMS-Stromanforderungen ein Rolle, werden daher typischerweise keramisch ausgeführt.

Vielfach stellt sich die Frage, ob eine Kopplung beider Spulen erforderlich ist. Vom Arbeitsprinzip ist dies nicht erfor-

derlich, aber: Durch die Kopplung auf einem Kern arbeitet dieser, vereinfacht gesagt, gegen den Stromanstieg in beiden Spulen. Aus diesem Zusammenhang ergibt sich, dass eine gekoppelte Spule nur den halben Induktivitätswert gegen-über der Lösung mit zwei getrennten Spu-len aufweisen muss. Oftmals stellt sich damit heraus, dass aufgrund dieses Zusammenhangs die gekoppelte Spule sowohl hinsichtlich Bauraum als auch in Bezug auf die Kosten vergleichbar ist. Regelungstechnisch ist die Kopplung ebenfalls vorteilhaft, weil sie die Komple-xität relevanter Polstellen reduziert.

Zeta, der unbekannte WandlerEin Zeta-Wandler ist im Prinzip ein auf den Kopf gedrehter Sepic-Wandler. Er ver-wendet im Gegensatz zum Sepic einen Highside-Schalter. Ein zur Sepic-Topolo-gie vergleichbares Netzwerk transferiert die Energie zum Ausgang. Der Vorteil die-ser Topologie ist die geringere Spannungs-festigkeit, die für den koppelnden Kon-densator zwischen den Spulen notwendig

wird. Darüber hinaus gelten weitestge-hend vergleichbare Prinzipien wie bei der Sepic-Topologie, auch für Kopplung zwi-schen den induktiven Speichern.

Generell eignen sich Buck-Wandler-ICs, um sie in Zeta-Topologie zu betreiben. Der Leistungsschalter muss bezüglich des Massepotenzials des Wandlers eine nega-tive Drain-Spannung in Höhe der Aus-gangsspannung tolerieren. Aus diesem Grund sind synchrone Treiberstufen unge-eignet; vielmehr müssen Treiber mit exter-nen P-FETs oder integrierten Transistoren mit freiem Drain-Anschluss zum Einsatz kommen. In Frage kommen hier die Con-troller E522.01-09 und E522.10 von Elmos.

Mehr über die Zeta-Wandler erfahren Sie in der Langversion dieses Beitrags per infoDIREKT. (av) ■

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Rote und blaue Farbtöne werden dunklerLED-Fahrzeugbeleuchtung

und andererseits auf RGB-Leuchtdioden in der Ambi-entebeleuchtung, mit denen sich alle Farben durch eine einzige LED darstellen lassen. Der Haupt-Fokus liegt hier auf dem Fußraum, aber auch die Seitenteile sind entsprechend ausgestattet.

Fahrzeuge mit einer Ambientebe-leuchtung verfügen meist über etwa zehn RGB-Leuchtdioden. Nachdem sie zunächst in den Oberklasse-Fahr-zeugen zum Einsatz kamen, halten sie nun auch in Mittelklassefahrzeugen immer mehr Einzug. An der spektralen Charakteristik der LEDs bei der Ambi-entebeleuchtung mit RGB-LEDs schei-

den sich allerdings die Geister. Allgemein liegt der gewünschte Bereich für Rottöne bei 620 bis 633 nm, bei Grüntönen bei 520 bis 535 nm und bei blauem Licht bei 447 bis 471 nm. Eingeschränkt liegt der Wunsch bei den Grundfarben oft bei maximal ± 4 nm. Doch gerade bei blauen LEDs gibt es Unterschie-

Weiß ist nicht gleich Weiß. Um

LEDs mit mit gleichem Weißpunkt zu haben, ist Weiß-Binning angesagt

Im Jahr 1992 sind die ersten Autos mit LED-Beleuchtung für Schluss- und Bremslichter auf die Straße gerollt, aber erst 15 Jahre später kamen

auch LED-Scheinwerfer für das Fern- und Abblend-licht dazu. Die technische Entwicklung bei den LEDs treibt die Umwälzungen in der Fahrzeugbeleuchtung voran, aber auch der Umstand, dass LED-Beleuchtungen ein Design-Merk-mal geworden sind.

Trends bei der InnenbeleuchtungIm Fahrzeuginnenraum, beim Armaturenbrett und bei der Fahrraumbeleuchtung (Bild 1) ist ein leicht abnehmender Einsatz von LED-Packages zugunsten einzelner Multifunktionsdioden zu beobachten. Der Rückgang der Nachfrage beruht auf zwei Faktoren: einerseits auf dem stärkeren Ein-satz von TFT-Technologie im Cluster/Cockpit-Bereich

Optoelektronik LEDs im Überblick

Die LED-Technik ermöglicht nicht nur eine technische Verbesserung der Fahrzeugbe-leuchtung. Zu den Technik-Trends kommen je nach Fahrzeughersteller auch gewisse Licht-Trends auf, die auf die spektrale Ebene zielen, etwa wenn Bremslichter dunkel-roter werden oder die Ambientebeleuchtung in dunklere Blautöne abdriftet. Der LED-Hersteller Everlight Electronics aus Taiwan beschreibt aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen bei der LED-Fahrzeugbeleuchtung. Autor: Andreas Schimmelpfennig

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de, denn je kurzwelliger das Blau, umso dunkler ist es. Einige Fahrzeughersteller legen daher Wert auf blaues Licht bis 456 nm, andere liegen deutlich dar-über. Aus diesem Grund hat Everlight jetzt insgesamt vier kundenspezifische RGB-Versionen für verschie-dene Fahrzeughersteller eingeführt.

Bei weißen LEDs für den Innenraum steigen die Anforderungen an die Lichtqualität, vor allem die jeweiligen Weiß-Farborte. Hier stehen viele Zulieferer vor dem Problem, dass ihre Lichtleiter aus Kunststoff

Im Fahrzeuginnenraum zeichnet sich ein leicht abnehmender Einsatz von LED-Packages zuguns-ten einzelner Multifunktionsdioden ab, und bei weißen LEDs wünschen Fahrzeughersteller ge-ringere Farbort-Abweichungen (besseres Binning). Bei der LED-Außenbeleuchtung nimmt die Nachfrage stark zu. LEDs mit PLCC-Gehäuse werden besonders gerne für Heckleuchten einge-setzt, LEDs mit Keramikgehäuse sind für hellere Anwendungen unverzichtbar. LEDs mit EMC-Ge-häuse (Epoxy Molded Compound) bieten im mittleren Leistungsbereich eine kostengünstige Al-ternative im Vergleich zu den bisherigen LED-Lösungen.

Eck-DATEN

Bild 1: Im Fahrzeuginnenraum ist ein leicht abnehmender Einsatz von LED-Packages zugunsten einzelner Multifunktionsdioden zu beobachten.

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Tomorrow’s Service & Mobility – der neue Hotspot für Innovationen

Willkommen in der Festhalle Frankfurt! In dieser exponierten Lage präsentieren erstmals nam-hafte Fahrzeughersteller, Zulie-ferer und Start-ups ihre Produkte und Lösungen zu den Themen Connectivity, alternative Antriebe, automatisiertes Fahren und Mobility Services. Hier erleben Sie Mobilität von morgen schon heute – auch bei der Sonderschau zum Automechanika Frankfurt Innovation Award.

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Bild 3: Im Exterior- Bereich nimmt die Nachfrage nach LED-Beleuchtungen stark zu.

eine Verschiebung des Weißpunkts bewirken; die Fahrzeughersteller wünschen aber ein möglichst ein-heitliches Weiß, also geringe Farbort-Abweichungen. Die Lösung dieses Problem liegt dann in einer Qua-lifizierung eines bestimmten Weiß-Farbortes. Um diese Anforderungen der Fahrzeughersteller zu erfül-len, müssen sich der LED-Hersteller und der jeweili-ge Automobil-Zulieferer gut abstimmen.

Bisher war ein Single-Bin von weißen LEDs der beste Weg, entsprechende LEDs mit relativ geringen Abweichungen beim Weiß-Farbort zu erhalten. Doch selbst so ein Single-Bin lässt sich problemlos nochmals in vier Sub-Bins splitten (Bild 2). Damit ein solches „feines Weiß-Binning“ für Kunden und Hersteller Vorteile bietet, sind Gespräche zur Klärung von Details sehr hilfreich.

Trends bei der AußenbeleuchtungBei der Außenbeleuchtung von Fahrzeugen nimmt die Nachfrage nach LEDs stark zu. Den Außenbereich

beherrschen nach wie vor die Farben Rot und Gelb sowie Weiß. Absolute Schwefelresistenz der LEDs gilt heute als Grundvoraussetzung für eine Qualifizie-rung. Dies gelingt durch den Einsatz von Gold beim Leadframe Plating (Beschichten des Anschlussrah-mens für den LED-Chip). Dazu gibt es verschiedene Materialien und Verfahren. Die am häufigsten ver-wendete Kombination beim PLCC-Leadframe besteht aus einer Kupfer-Basis, die üblicherweise eine 0,4 bis 2,0 μm starke Beschichtung aus Nickel und zum Abschluss eine entsprechende Gold-Beschichtung bekommt. Zur Gold-Beschichtung gibt es zwei Ver-fahren, die galvanische und die chemische Vergol-dung; die galvanische Vergoldung hat etwa die dop-pelte Schichtdicke wie die chemische.

Wie im Innenbereich kommen oft die bewährten PLCC-Gehäuse zum Einsatz, vor allem bei den Heck-leuchten. Für hohe Helligkeiten und damit hohe Betriebsströme sind jedoch Keramikgehäuse unver-zichtbar. Interessant ist aber auch der Leistungsbe-reich, der dazwischen liegt. Bei solchen Außen-Anwendungen sind EMC-Gehäuse (Epoxy Molded Compound) sehr empfehlenswert, zumal sie ein sehr gutes Preis-/Leistungsverhältnis haben. Die Kombi-nation aus hohen Lumenwerten, hoher Zuverlässigkeit und einem attraktiven Preisniveau spricht sehr für die Daseinsberechtigung dieser EMC-LEDs.

Bei roten LEDs für Heckleuchten und die dritte Bremsleuchte fragen OEMs und Tier-1s zunehmend auch dunklere Rottöne mit Wellenlängen von 626 oder gar 633 nm anstatt der üblichen 618 nm an. Größere Wellenlängen (dunklere Rottöne) gehen aber mit einem geringeren Wirkungsgrad einher,

Mess- und Prüftechnik

Die LED-Messtechnik ermittelt Lichtstrom, Lichtstärke, Farbparameter, Spektrum und Abstrahlcharakteristik der LEDs. Nahezu jede Bauteile-Qualifizierung mit den entsprechenden Tests führt Everlight in unternehmenseigenen Laboren durch, um so Produkte sowohl auf der Materialseite als auch beim Produktionsprozess stetig zu verbessen. Alle Produkte sind auf ihre Zuverlässigkeit nach AEC-Q101 qualifiziert. Die Unternehmensprozesse unterliegen mehreren Managementsys-tem-Zertifizierungen einschließlich der Normen TS-16949, OHSAS 18001 und ISO 14001. Die Zielrichtung aller dieser Maßnahmen ist letztlich die Nullfehler-Rate bei den ausgelieferten LEDs und eine möglichst lange LED-Lebensdauer, das heißt mehr als 10.000 Stunden.

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Autor Andreas Schimmelpfennig Director Automotive Business, Everlight Electronics Europe


Bild 2: Beim verfeinerten Weiß-Binning von LEDs teilt Ever-light einen bisherigen Single-Bin in vier Untergruppen (1-4) auf, um Unterschiede bei den Weiß-Farborten zu vermindern.

was im Extremfall zu Designänderungen führen könnte. Natürlich können effizientere LEDs (mit größerer aktiver Chipfläche) oder mehr LEDs diesen Nachteil ausgleichen, aber damit das vorhandene Layout unverändert bleiben kann, sollten Anwender

vorher alle einfacheren Möglichkeiten in Betracht ziehen.

Bei amber-gelben Farbtönen für die Blinker setzen Fahrzeughersteller stark zunehmend nur noch PC-Amber (Phosphor Converted Amber) ein. Der Vorteil liegt hier in einer größeren Helligkeit vor allem bei höheren Temperaturen. Zudem sind PC-Amber-LEDs deutlich farbstabiler. Dies hat ihre Attraktivität schon in Anwendungen ab 0,5 W zunehmend erhöht.

Beim Tagfahrlicht und bei den Frontscheinwerfern hat Everlight neue, zuverlässige Lösungen als fertig bestückbare Module sowie auch als Komponenten-lösung auf den Markt gebracht. Die Module oder LEDs sind in einer Zwei-, Drei-, Vier- oder Fünf-Chip-Ver-sion erhältlich. (dw) ■

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Optoelektronik HMI


Raytracing für fotorealistisches HMICluster und HuD werden effizienter

Nach ihrem erfolgreichen Einsatz in der Film- und TV-Branche will die Raytracing genannte Grafiktechnologie jetzt auch die Automobilbranche erobern – und zwar mit fotorealistischen Darstellungen per CGI, die sich mit erheblich weniger Leistungsaufwand realisieren lassen. Autor: Bryce Johnstone

Rechenleistung benötigt, entstehen damit qualitativ hochwerti-ge Grafiken, ohne die Leistungsbilanz über Gebühr zu erhöhen. Damit eignet sich diese Lösung für den mobilen Einsatz und für Fahrzeuge. Eine vergleichbare Technologie, die zum Beispiel auf einer High-End-Grafikkarte läuft, würde ein Drittel oder ein Fünftel der Strahlleistung erzeugen und dafür 250 W verbrauchen, während die Power-VR-Lösung nur 4 bis 5 W benötigt.

Power-VR-Raytracing macht in Kombination mit Power-VR-Grafiktech-nologie echte High-End-Grafik erlebbar. Nach Angaben des Autors hat „ein Anwender nie zuvor derart erstaunliche fotorealistische oder hy-perrealistische HMIs gesehen“. Raytracing Grafiken repräsentieren den nächsten Schritt der automotiven Grafiken und sie folgen den gut an-gelegten Pfaden der Film- und Fernsehindustrie. Raytracing hilft auch, Kosten und Komplexität bei HUD/HMI-Systemen zu reduzieren. Mit der Technologie von Imagination Technologies können OEMs und Zu-lieferer erstaunliche Grafiken auf multiplen Projektionsflächen rund um das Cockpit darstellen ohne den Fahrer zu überfluten.

Eck-DatEn

Je komplexer Autos werden, desto mehr Informationen müs-sen ihre Fahrer immer schneller aufnehmen, zunehmend auch in grafischer Darstellungsweise. Mit dieser Komplexität

wächst für den Designer aber auch die Herausforderung, dem Fahrer lediglich eindeutige und genaue grafische Information anzubieten.

Raytracing ist eine Grafiktechnologie für Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI), die es ermöglicht, foto- beziehungsweise hyperrealistische Grafiken auf einem Bildschirm wiederzugeben, allerdings unter Berücksichtigung des Leistungsbedarfs für sol-che Funktionen, denn die Grafik soll in einen Fahrzeugraum übertragen werden.

Raytracing kam schon vor einigen Jahrzehnten als Grafiktech-nologie zum Einsatz. Die meisten High-End-Filme und TV-Shows, die mit Computer-Generated-Imaging (CGI) entstehen, beruhen auf Raytracing und erzeugen erstaunliche Effekte; Star Wars und Jurassic Park sind gute Beispiele für die Nutzung von CGI.

Hieraus ist eine Technologie als Teil der Grafikfamilie Power-VR entstanden, die den Rechenaufwand für die Strahlenverfol-gung senkt. Obwohl der spezielle Algorithmus erheblich weniger

Beispiel für eine Clusterdarstellung.

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Optoelektronik HMI


HuDsowie das restliche HMI werden mit Raytracing

fotorealistisch

So funktioniert RaytracingDas Raytracing folgt grundsätzlich der Physik des Lichts. Wir stellen uns eine Szene vor, in die Strahlen geschickt werden. Bei der Durchquerung des Raums treffen die Lichtstrahlen auf Objek-te, und die Treffer lösen Shader aus; das sind kleine Programme, die Lichteffekte, Oberflächeneigenschaften, Reflexionen und Lichtbrechungen berechnen können. Die Sha-der-Information mit den Angaben, ob sich der Schnittpunkt im direkten Licht oder Schatten befindet, wird dann dem Strahl hinzu addiert. Nachdem der Strahl vom Objekt „abprallt“, durchquert er die Szene weiter, trifft auf weite-re Objekte und löst weitere Shader aus. Das Ergebnis sind schließlich entsprechend einge-färbte Pixel in der Szene, mit realistischen Reflexionen, Lichtbre-chungen und raffinierten Lichteffekten wie Globale Beleuchtung. Das Endresultat erscheint dann nahezu fotorealistisch, bestimmt durch die Anzahl der „Treffer“.

Raytracing vereinfacht HuDsDie Raytracing-Technologie ermöglicht nicht nur fotorealistische Bilder im Instrumentencluster sondern sie eröffnet auch einfache Wege, das an das Head-up-Display (HUD) gesendete Bild derart zu modifizieren, dass es auf einer gewölbten Oberfläche (zum Beispiel der Windschutzscheibe) wie auf einem Flachbildschirm erscheint. Das spart Kosten für die sonst notwendige Spezial-linse. Tatsächlich könnte so ein einziges System mit nur geringen Änderungen am Algorithmus scharfe HMI-Darstellungen auf jeder Projektionsfläche abbilden, sodass ein HUD für viele Fahr-zeuge von unterschiedlichen Herstellern verwendbar wäre.

Raytracing kann auch zur Verbesserung gerasterter Grafiken durch vernünftige Abwägung in einer Hybridlösung zum Einsatz kommen: von der realistischen Schattierung einer Szene (Schär-feeinstellung von Skalen und Anzeigenadeln) bis zur fotorealis-tischen Darstellung des Fahrzeugs im Infotainmentsystem.

Raytracing und AREine zweite Anwendung ist die Augmented-Reality (AR, erwei-terte Realität) mit AR-Brille. Hier dient das an die Sehgrube

angepasste Rendering, das sogenannte Foveated Rendering, dazu, die größte Auflösung in das Zentrum des Auges zu legen, denn in seinem zentralen Bereich, der Sehgrube oder Fovea, nimmt das Auge die meisten Details in einem Winkel von 30 bis 40° auf, während der umliegende Rest weniger Details wahr-nimmt. Mit Raytracing in einer AR-Brille lassen sich zudem über

Sensoren die Augenbewegungen sowie die meisten der im Zentrum fokussierten Strahlen, wohin das Auge gerichtet ist, verfolgen. Daraus ergibt sich ein effizienterer Einsatz der notwen-digen Strahlenleistung, weil das Auge dort mehr Details erfasst, wo sie sinnvoll sind.

Mit dieser Technik lässt sich die HUD-Infor-mation jederzeit auf das Zentrum des Blickfelds

konzentrieren. Da die Blickrichtung des Fahrers verfolgt wird, kann er zudem akustisch gewarnt werden, sobald er für einige Zeit nicht in Fahrtrichtung schaut.

Für den HMI/UI-Entwickler ergibt sich mit Raytracing zudem der Vorteil, dass es oft einfacher ist, hiermit einen Effekt zu erzie-len als verschiedene Rendering-Techniken einzusetzen, die dem Raytracing nur nahe kommen. Zudem gibt es viele Effekte, zum Beispiel die Reflexion in der Reflexion, die sich nur auf diese Weise erzeugen lassen und mit Standardtechniken unmöglich realisierbar sind.

Jeder HMI-Entwickler, der mit Werkzeugen des Typs Unity 3D 5.4 arbeitet, kann schon jetzt die Vorteile des Raytracing für die Entwicklung von Lightmaps erfahren, indem er Light-Map-Baking nutzt. Damit wird die Änderung von Lichteffekten in wenigen Sekunden möglich, während konventionelle Technolo-gien hierfür mehrere Minuten benötigen. (av) ■

Autor Bryce Johnstone Senior Automotive Segment Marketing Manager bei Imagination Technologies


Raytracing ermöglicht besonders fotorealistische Darstellungen.

Das Blockschaltbild des Power-VR GR 6500 zeigt das Zusammenspiel zwischen den Raytracing-Elementen und den Standard-Grafikprozessoren.

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Connected Car Vom Umgang mit .....


Datenschutz im AutoHerausforderung und Aufgaben

Digitale Dienste auf der Basis einer umfassenden Fahrzeugvernetzung erfordern das Abwä-gen zwischen einer neuen Qualität des Fahrernutzens und der Datenhoheit des Fahrers. Dies kann nicht in einem Alleingang gelingen. Autor: Helmut Matschi

nie sonderlich gut gewesen, wenn man heutige Maßstäbe an Zuverlässigkeit und Genauigkeit anlegt. De facto war die Mecha-nik im Auto fehleranfällig, ungenau, träge und verschleißbehaf-tet. Außerdem ist jede Mechanik starr auf eine einzige Funktion begrenzt – von Intelligenz oder situativ angepasster Fahrerun-terstützung keine Spur.

Das änderte sich erst durch Mikroprozessoren, Steuergeräte und Kommunikation. Beispiele liefern neben längst fest etablier-ten Systemen wie dem ABS seit den 90er Jahren auch andere Funktionen wie digitalisierte Zugangskontrollsysteme, digitale Reifendruckinformationssysteme und digitale Kombinationsin-strumente, um nur einige wenige Beispiele aus dem Interior-Bereich von Continental zu nennen. Die Liste ließe sich auf Fahr-zeugebene nahezu endlos fortsetzen. Mit jeder Ausweitung der Digitalisierung war für den Fahrer entweder ein Gewinn an Sicherheit, an Effizienz, an Komfort oder an allen dreien verbun-den – und diese Feststellung gilt bis heute.

Digitalisierung auf SystemebeneMit immer leistungsfähigeren Prozessoren und der Verknüpfung einzelner mechatronischer Produkte zu Systemen begann die zweite Welle der Digitalisierung. Salopp könnte man sie als Pha-se der Inselvernetzung bezeichnen, denn die Vernetzung erstreckt sich hier bis an die Grenzen des einzelnen Fahrzeugs, jedoch nicht darüber hinaus. Zu den typischen Innovationen dieser Phase zählen die Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), die heute einen großen Beitrag zur Fahrsicherheit leisten. Zugleich stellen sie neue Ansprüche an die Mensch-Maschine-Schnitt-stelle (das HMI), weil neue Inhalte und Informationsqualitäten abgebildet werden müssen. Dazu ist heute idealerweise ein holis-tisches HMI-Konzept erforderlich, das über alle HMI-Elemente

Schon seit den 1980er Jahren rückt die Digitalisierung zunehmend ins Zentrum der Automobilentwicklung. Momentan hat mit der Vernetzung über das einzelne

Fahrzeug hinaus die dritte und vermutlich weitreichendste Wel-le der Digitalisierung begonnen: die Phase der digitalen Diens-te. Wegen derenTragweite und Bedeutung für den Verkehrsfluss insgesamt sowie für die Sicherheit, Effizienz und den Komfort des Autofahrens wird sie von Diskussionen begleitet. Dabei geht es häufig um die Themen Datenerhebung, Datenhoheit und Datenschutz. Angesichts der aktuellen Gemengelage aus Unsi-cherheit, hohem Innovationstempo und hohen Erwartungen soll eine Rückbesinnung die Entwicklungslinien zur heutigen Situ-ation aufzeigen.

Im Grunde ist die Digitalisierung eine kontinuierliche Erfolgs-geschichte, denn sie ermöglicht ständig neue Funktionen. Ihr Qualitätsbeitrag sind eine höhere Zuverlässigkeit auf Systeme-bene (einschließlich Diagnosefähigkeit), wesentlich präzisere Steuer- und Regelvorgänge (beispielsweise bei Einspritzung und Verbrennung, Rohemissionen, Abgasnachbehandlung, CO2-Ausstoß, Effizienz), mehr Komfort (etwa durch merk- und lern-fähige Systeme) sowie eine bessere Informations- und Bedien-qualität für den Fahrer (nicht erst im Stau vom Stau erfahren, holistische Mensch-Maschine-Schnittstelle mit dynamischen Elementen).

Mechatronik: Bits und Bytes im AutoAm Anfang der Digitalisierung stand die elektronische Ertüch-tigung einzelner Komponenten durch eine Steuerung auf der Basis von Mikroprozessoren und Sensoren. Sie haben im Fahr-zeug ab Mitte der 80er Jahre aus gutem Grund Einzug gehalten. Bei nüchterner Betrachtung ist die „gute alte“ Mechanik nämlich

Bild 1: Remote Vehicle Diagnostics (RVD) sind

ein Beispiel für den Nut-zen, den eine klar defi-

nierte Datenweitergabe ermöglichen kann.

Bild 2: Im Rahmen der Schwarmintelligenz

können Fahrzeuge dank Datenaustausch um die

Ecke blicken.

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Reizwort Datenschutz

Personenbezogene Daten im Auto gehören dem Fahrer. Gleichzeitig zeigt die weltweite Vernetzung via Computer, Smartphone und Inter-net, dass Mauerbau und Konnektivität nicht zusammenpassen. Die Welt ist längst vernetzt. Es geht um die Frage der Rollen und Rechte im Auto. Es muss beispielsweise definiert werden, ob einige rückführbare Daten aus einem übergeordneten Interesse (Verkehrsfluss, Sicherheit) heraus in Zukunft eine rechtliche Sonderstellung bekommen. Diese Daten gilt es dann, durch Kryptografie und/oder Anonymisierung be-sonders zu schützen. Für alle personenbezogenen Daten jenseits die-ses heute noch zu definierenden Umfangs gilt das Vertragsprinzip des „Do ut des“. Dabei legt der Fahrer selbst fest, welche Daten er preis-gibt, um eine Gegenleistung in Form eines Dienstes zu erhalten.

Eck-DatEn

hinweg die Kommunikationskanäle zum Fahrer und die Inhalte der Kommunikation dynamisch an die Verkehrssituation sowie den Zustand des Fahrer anpasst. Vernetzung im Fahrzeug ist also auf vielen Ebenen Voraussetzung für mehr Sicherheit, mehr Effi-zienz und mehr Komfort. Ein weiteres Beispiel ist die intelligen-te Mehrfachnutzung von Sensorsignalen für unterschiedliche Anwendungen.

Mit wachsendem Funktionsreichtum und der Vernetzung im Fahrzeug steigt die Bedeutung der Software stark an. Auch für das Technologieunternehmen Continental hat dies über die Jahr-zehnte einen großen Umbruch bewirkt: Heute befinden wir uns zumal in der Division Interior mitten im Wandel auch zu einem Softwareunternehmen. Auch auf Gesamtunternehmensebene zeigt sich das: Mit insgesamt über 13.000 Softwareentwicklern erwirtschaftet Continental rund 60 % seines Umsatzes mit digi-talisierten Produkten; und die Software-Umfänge steigen ständig.

Es gibt kaum Stimmen, die sich gegen diese Digitalisierung der Phase 2 aussprechen, weil die damit verbundenen Daten nur innerhalb des Fahrzeugs erzeugt und verwertet werden. Eine Datenerhebung findet lediglich direkt in der Werkstatt statt, wenn das Personal Fehlercodes der Onboard-Diagnose ausliest, um gezielt reparieren zu können.

Knackpunkt personenbezogene DatenMit der dritten Phase der Digitalisierung hat eine sinnvolle und notwendige Diskussion über im Fahrzeug erzeugte persönliche Daten begonnen, denn die Vernetzung über die Fahrzeuggrenze hinaus bringt neue Chancen und Herausforderungen mit sich, die auf einer gesamtgesellschaftlichen Ebene gelöst werden sollten.

Die Vernetzung von Fahrzeugen untereinander (V2X) und mit einer Backend-Infrastruktur (zum Beispiel via globales Mobil-funksystem GSM) bildet die Voraussetzung für intelligente Ver-kehrssysteme, bei denen Fahrzeuge sowohl Echtzeit-Sensoren (Fahrzeugzustände und ADAS-Umfeldsensorik) für den aktu-ellen Verkehrszustand als auch Informationsempfänger sind. Diese Doppelrolle geht einher mit einem Datenfluss aus dem Fahrzeug heraus und zurück in das Fahrzeug hinein. Damit stellt sich die Frage nach dem Datenschutz, denn dieser bidirektiona-le Datenfluss von auf bestimmte Kfz bezogenen Informationen ist laut Bundesdatenschutzgesetz als eine Erhebung personen-bezogener Daten einzustufen.

Der große Gewinn dieser Vernetzung – so sie denn klar stan-dardisiert ist – liegt in der Schwarmintelligenz, die sie ermöglicht. Fahrer, die laufend Echtzeitdaten über die Strecke vor sich, die dortigen Straßen- und Verkehrszustände bekommen, haben ganz andere Reaktionsmöglichkeiten als Fahrer, die rein auf Sicht fah-ren. Je besser die Informationsbasis, desto sicherer, sparsamer

Bild 3: Digitalisierung in drei Wellen: Von der Kom-ponente über das System

zum vernetzten Fahrzeug.3



und komfortabler kann Autofahren werden. Auch für hoch- und vollautomatisiertes Fahren ist die Vernetzung von Fahrzeugen eine zentrale Voraussetzung, um das Sichtfeld des Fahrzeugs über den Wahrnehmungsbereich der Sensoren hinaus zu erweitern.

Rechtlich sensibel sind in diesem Zusammenhang alle Daten, die man über die Identifizierung des Fahrzeugs anhand der Fahr-zeugidentifikationsnummer auf eine Person rückführen kann. Es ist eine gesamtgesellschaftliche Frage, ob man eine solche Erhebung allgemeiner Fahrzeugdaten wie zum Beispiel Position oder Geschwindigkeit eines Fahrzeugs überhaupt zulässt. Man-che nützliche Basisfunktion der intelligenten Mobilität lässt sich durch vollständig anonymisierte Daten realisieren, etwa eine Stauwarnung. Allerdings bleibt die Frage, wie sich Fahrzeuge dann als glaubhafte Informationsquelle für die Cloud ausweisen können. Natürlich können dabei beispielsweise Pseudonymisie-rungsverfahren zum Einsatz kommen, bei denen nicht die echte Fahrzeugidentifikationsnummer zur Identifikation dient. Aber zumindest theoretisch sind auch solche Systeme dort angreifbar, wo die Entschlüsselung erfolgt, und somit auch nach aktuell gültigen datenschutzrechtlichen Gesichtspunkten nicht ausrei-chend, um eine Datenverarbeitung ohne Zustimmung der Betrof-fenen zu legitimieren.

Dieser Punkt ist also eine Herausforderung. Im Interesse der intelligenten Mobilität wäre zu überlegen, ob man manche all-gemeinen personenbezogenen Fahrzeugdaten öffentlich ver-fügbar machen will. Allerdings darf das nur einvernehmlich in einem gesamtgesellschaftlichen Konsens erfolgen. Dazu bedarf es neuer Standards und einer nachgeschärften Gesetzgebung, die auf die veränderte Situation vernetzter Fahrzeuge eingeht. Der Vorteil bestünde darin, dass eine wesentlich umfangreiche-re Unterstützung für Fahrer möglich wird, weil die Datenbasis präziser und lokal genauer anwendbar ist. Der E-Horizon erfor-dert beispielsweise als Vernetzungskonzept keine gläsernen Fahrer, sondern standardisierte und anerkannte Pseudonymi-sierungsverfahren.

Klare Verhältnisse des „Do ut des“Unverändert gilt: Personenbezogene Daten gehören dem Fahrer. Da jedoch bestimmte rückführbare oder sogar direkt personen-bezogene Daten erst die Voraussetzung schaffen, dem Fahrer nützliche Dienste anzubieten, kann hier zusätzlich ein Vertrags-

verhältnis die grundlegenden Rollen und Rechte der Datenhoheit und des Datenschutzes ergänzen. Nach dem Prinzip „Do ut des“, kann der Fahrer mit einem Dienstanbieter ein Zug-um-Zug-Geschäft vereinbaren: „Ich gebe, damit Du gibst“.

Mit anderen Worten: Der Fahrer kann seine Datenhoheit auch in der Form ausüben, dass er manche Daten gezielt preisgibt, um eine erwünschte Form der Unterstützung zu bekommen. Dabei muss klar sein, worin das „Do“ und worin das „des“ besteht. Im Interesse einer Akzeptanz solcher Dienste auf Basis personenbezogener Daten sollte eine transparente und jederzeit widerrufbare Willensbekundung der Fahrer vorgesehen sein. Es obliegt dem Dienstanbieter, die Leistung so zu gestalten, dass mit einem Minimum an personenbezogenen Daten ein Maxi-mum an Nutzen für den Fahrer entsteht. Nur dann werden sich viele Fahrer überzeugen lassen.

Was zunächst abstrakt und formelhaft klingt, wird am Beispiel schnell deutlich: Lässt ein Fahrer beispielsweise zu, dass sein Fahrzeug Diagnosedaten an einen autorisierten Empfänger über-trägt, so kann dieser Empfänger im Gegenzug beispielsweise einen Dienst namens Remote Vehicle Diagnostics (RVD) leisten. Für den Fahrer bedeutet das eine höhere Fahrzeugverfügbarkeit beziehungsweise eine bessere Planbarkeit von Reparaturmaß-nahmen. Im Sinne einer vorausschauenden Instandhaltung kön-nen nach diesem Verfahren sich anbahnende Probleme rechtzei-tig behoben werden, ehe der Fahrer womöglich außerplanmäßig in die Werkstatt muss. Ein solches Vertragsverständnis kann besonders für Firmenfahrzeuge und Fuhrparks ein Beitrag zur Fahrsicherheit und Wirtschaftlichkeit sein.

Beispiel ZugangssystemeEin weiteres Argument pro Vernetzung besteht in Nutzervortei-len, die erst durch Vernetzung in Verbindung mit End-to-End-Verschlüsselung entstehen. Der in Entwicklung befindliche Gate-way Key als schlüsselloses Zugangssystem beispielsweise zielt insbesondere darauf ab, Informationen vom Fahrzeug auf das Smartphone oder ein anderes Endgerät zu übertragen. Neben der Übertragung von Informationen wie GPS-Daten, Verriege-lungsstatus oder Reifendruck kann der Fahrer über sein Smart-phone auch die Türen und Fenster öffnen oder schließen. Wäh-rend der Schlüssel mittels Low Frequency (LF) oder Radio Fre-quency (RF) mit dem Fahrzeug kommuniziert, erfolgt die Ver-

Teil des Gateway-Key-Konzepts zum Einbinden von Smart De-vices in ein Zugangssystem ist ei-ne End-to-End-Verschlüsselung.

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AutorDipl.-Ing. (FH) Helmut Matschi Vorstandsmitglied der Continental AG und Leiter der Division Interior


bindung zwischen Schlüssel und mobilem Endgerät per Near Field Communication (NFC) oder Bluetooth Low Energy (BLE).

Der Gateway Key kann zudem die Sicherheit eines Telematik-systems erhöhen. In diesem Fall erfolgt die Speicherung der zur Kommunikation zwischen Smartphone und Fahrzeug notwendi-gen Informationen ausschließlich im Gateway Key und im Fahr-zeug. Das Smartphone schickt den Benutzerbefehl an den Gateway Key, der diesen verschlüsselt und an das Smartphone zurück sendet. Von dort geht der Befehl dann über das globale Mobilfunk-system zum Internet Service Provider (ISP) und danach über Ethernet an den Telematik Service Provider (TSP). Dieser schickt den Befehl per Ethernet an einen ISP, welcher ihn über GSM wie-derum an das Fahrzeug übermittelt. Hier erfolgt schließlich die Entschlüsselung. Damit existiert eine End-to-End-Verschlüsselung zwischen Gateway Key und Fahrzeug, die sich durch ein Hacken von Smartphone oder Server nicht mehr kompromittieren lässt.

AusblickMauerbau passt nicht mehr in die heutige vernetzte Welt. Es ist schwer einzusehen, warum ausgerechnet das Fahrzeug von die-ser Entwicklung ausgenommen sein soll, wenn doch erst die Vernetzung die Grundlage für eine intelligente Mobilität schafft. Umso wichtiger sind natürlich Verschlüsselung, Datenschutz und Datentransparenz als Voraussetzung für die fahrzeugüber-greifende Vernetzung.

Dies jedoch ist nicht nur eine branchenweite Aufgabe, sondern eine gesamtgesellschaftliche Fragestellung. Mobilität spielt für uns heute eine so große Rolle, dass es allemal gerechtfertigt ist, einen neuen grundlegenden Konsens herbeizuführen, welche Daten wofür verwendet werden dürfen. Damit wäre schon viel gewonnen.

Einerseits geht es darum, den Gegenwert für die transparente und kontrollierte Freigabe personenbezogener Daten zu erläutern. Andererseits ist es zumindest vorstellbar, dass im Verlaufe der anstehenden Diskussion entschieden wird, manchen personen-bezogenen Daten aus dem Kfz eine Sonderstellung zu geben. Es kann ja durchaus ein überwiegendes Interesse des Gemeinwohls bestehen, das in Zukunft dazu führen kann, solche personenbe-zogenen, aber im Gemeinwohlinteresse wichtigen Daten für die intelligente Mobilität nutzbar zu machen.

Voraussetzung ist aber, dass ein solcher neuer Use Case gesetz-lich verankert wird. Hier steht die Gesetzgebung vor der Her-ausforderung, die technische Entwicklung aufzugreifen und einen transparenten Rahmen zu schaffen. Die Automobilindu-strie kann mit konkreten Innovationen zu dieser Diskussion beitragen, indem sie klar aufzeigt, worin das „Do ut des“ besteht, denn nur dann können Autofahrer ihre Rolle als Dateneigentü-mer und ihre Rechte ausüben. (av) ■


Connected Car Flottenfahrzeuge

Die digitale Welt der AutomobilnutzungDatenbasierende Geschäftsmodelle im Flottenbereich

Die bei der Benutzung von modernen Fahrzeugen entstehenden Daten lassen sich auf vielfältige Weise nutzen; nicht immer zum Vorteil der Fahrer oder Halter der Fahrzeuge. Insbesondere im Firmenwagenbereich entstehen aufgrund des besonderen Verhältnisses zwischen dem Arbeit-nehmer als Fahrer und dem Arbeitgeber als Halter unterschiedliche Problemfelder, die eines aus-gewogenen Lösungsansatzes bedürfen. Autor: Dr. Roland Vogt

Wesentlichen um technische Betriebsdaten, die auch Rückschluss über die Nutzung und den Umgang mit dem Fahrzeug zulassen.

Darüber hinaus erzeugen die Kommunikations- und Entertainmentsysteme persönliche, geschäftliche und private Daten, wie beispielsweise E-Mails, Tele-fonate und Daten aus dem Navigationssystem wie Adressen und Bewegungsströme. Nicht zuletzt gene-rieren auch mitgeführte Geräte wie Smartphones äußerst vielfältige Daten wie Bewegungsprofile, Beschleunigungs- und Verzögerungswerte sowie Daten der Kommunikationsnutzung. Erste Telemati-

Die Datengenerierung im Bereich der Mobi-lität erfolgt auf vielfältige Weise. Zu unter-scheiden ist hierbei zwischen Daten, die

durch das Fahrzeug, durch im Fahrzeug eingebaute Zusatzgeräte sowie durch im Fahrzeug mitgeführte Geräte wie beispielsweise Smartphones erzeugt, auf-gezeichnet und übermittelt werden. Wer ein moder-nes Fahrzeug betreibt, erzeugt Daten, die sich durch Sensoren im Fahrzeug und der Bordelektronik spei-chern und auslesen lassen. Sie können je nach Anzahl der verbauten Steuergeräte im Fahrzeug unterschiedlich umfangreich sein. Dabei geht es im

Auch fahrverhaltens-abhängige Versiche-rungstarife mit sen-siblen Daten gewin-nen im Flottenbereich an Bedeutung.

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kanbieter konzentrieren sich daher für ihre Telema-tiklösungen primär auf die mobilen Endgeräte anstel-le der Fahrzeuge.

Die betroffenen StakeholderBei der geschäftlichen Mobilität gibt es naturgemäß zwei Interessensgruppen (Stakeholder) im engeren Sinne, wie Arbeitgeber und Arbeitnehmer und deren Vertreter, sowie eine Vielzahl von externen Stakehol-dern im weiteren Sinne. Während die externen Stake-holder üblicherweise Geschäftsmodelle mit der Daten-nutzung verbinden, stehen bei den internen Interes-sensgruppen primär die Mobilität der Unternehmens-mitarbeiter unter wirtschaftlich sinnvollen Rahmen-bedingungen im Vordergrund. Zu den externen Sta-keholdern zählen in diesem Zusammenhang beispiels-weise Leasinggesellschaften, Flottenmanagementge-sellschaften, Fahrzeughersteller und deren Werkstat-torganisationen, Kfz-Versicherungen, Telematikan-bieter, Unfallforscher und nicht zuletzt hoheitliche Interessensgruppen wie die Staatsanwaltschaft.

Arbeitgeber haben unterschiedliche Zielsetzungen, die sie mit der Bereitstellung von Firmenfahrzeugen verbinden. Die Spanne reicht vom Firmenwagen als Gehaltsbestandteil ohne nennenswerte geschäftliche Nutzung, beispielsweise für das Management, über Geschäftswagen mit überwiegender geschäftlicher Nutzung aber auch privaten Anteil, beispielsweise für Außendienst- und Vertriebsmitarbeiter, bis hin zum vollumfänglich geschäftlich genutzten Fahrzeug, bei-spielsweise im Service und Lieferverkehr. Ergänzt werden die Nutzungsarten teilweise von Pool-Nut-zungsmodellen, und zunehmend sind bei einigen Unternehmen auch Mischformen zu finden.

Typische Geschäftsmodelle im FlottenbereichBezüglich des Umgangs mit Fahrzeug- und Fahrer-daten lassen sich aktuell bereits einige Geschäftsmo-delle ausmachen. Leasing- und Flottenmanagement-unternehmen können per Telemetrie den Wartungs-bedarf der bei ihnen geleasten oder gemanagten Fahr-zeuge erhalten, beispielsweise durch die Remote-Vehicle-Diagnose (RVD), und auf diese Weise die Fahrer an ein entsprechendes Werkstattnetz vermit-teln. Versicherungen bieten zunehmend Deckungs-konzepte wie Usage-Based-Insurance (UBI) an, die die Versicherungsprämie über das Fahrverhalten und Fahrumfang ermitteln. Telematik-Dienstleister berei-ten diese Informationen entsprechend auf und stellen sie den Beteiligten Vertragspartnern zur Verfügung. Ein weiteres Geschäftsmodell ist das bei einigen Flot-ten implementierte Corporate Carsharing, das die Kosten über die Nutzungsarten nach privaten und geschäftlichen Fahrten aufteilt. Auch zur Optimie-rung der Fahrer- und Fahrzeugauslastung sowie zur

Die im Rahmen der Mobilität generierten Daten können neben ihrem unbestritte-nen Nutzen auch Stoff für Konflikte liefern – vor allem, wenn bei Firmenfahrzeu-gen das Interesse an der Datennutzung seitens der Arbeitgeber beziehungsweise die Datenschutzinteressen seitens der Arbeitnehmer aufeinander treffen. Daher ist es notwendig, das Thema einmal von verschiedenen Seiten der Flottennutzung zu betrachten.

Eck-DATEN

Routenoptimierung lassen sich Beladungszustand, Fahrzeugposition sowie Lenk- und Ruhezeiten erfas-sen und daraus von zentraler Stelle Entscheidungen ableiten. Alle diese Geschäftsmodelle haben eines gemein: Es sind sowohl Arbeitnehmer als auch deren Arbeitgeber involviert.

Problemfelder im DatenumgangDurch die zumindest theoretische Zugriffsmöglich-keit des Arbeitgebers auf sensible Daten des Arbeit-nehmers entsteht ein besonderes Bedürfnis nach ver-bindlichen und gesicherten Vereinbarungen über den Umgang mit diesen Daten.

Laufen beispielsweise bei Leasinggesellschaften die Wartungs- und Reparaturkosten für Fahrzeuge auf oder sind Leasinggesellschaften bei Service-Lea-sing-Verträgen sogar im Risiko, so hat die Gesellschaft auch das berechtigte Interesse, diese Wartungskosten möglichst gering zu halten. Daher gibt es Modelle, die die Fahrzeuge in eigene Partnerwerkstattnetze steuern. Ein vergleichbares Interesse liegt auch beim Fahrzeughersteller vor, der mit Hinweis auf Garantie, Gewährleistung und Kulanz oftmals auch das Recht proklamiert, Eigentümer der Daten zu sein. Daneben hat auch der Fahrzeughalter oder das von ihm einge-setzte Fuhrparkmanagementunternehmen das Inte-resse, Einfluss auf die Höhe der Kosten zu nehmen. Schließlich ist da noch der Fahrer, dessen in Form eines Firmenfahrzeugs teuer bezahlte Motivation nicht durch ein allzu enges Korsett eingeschränkt werden soll. Das Recht an der Erstverwertung der

Corporate Car Sharing erfordert eine klare Definition über die Nutzung der erfor-derlichen persönli-chen Daten.


im FlottenbereichBezüglich des Umgangs mit Fahrzeug- und Fahrer-daten lassen sich aktuell bereits einige Geschäftsmo-delle ausmachen. Leasing- und Flottenmanagement-unternehmen können per Telemetrie den Wartungs-bedarf der bei ihnen geleasten oder gemanagten Fahr-zeuge erhalten, beispielsweise durch die Remote-Vehicle-Diagnose (RVD), und auf diese Weise die Fahrer an ein entsprechendes Werkstattnetz vermit-teln. Versicherungen bieten zunehmend Deckungs-konzepte wie Usage-Based-Insurance (UBI) an, die die Versicherungsprämie über das Fahrverhalten und Fahrumfang ermitteln. Telematik-Dienstleister berei-ten diese Informationen entsprechend auf und stellen sie den Beteiligten Vertragspartnern zur Verfügung. Ein weiteres Geschäftsmodell ist das bei einigen Flot-ten implementierte Corporate Carsharing, das die Kosten über die Nutzungsarten nach privaten und geschäftlichen Fahrten aufteilt. Auch zur Optimie-rung der Fahrer- und Fahrzeugauslastung sowie zur

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Daten nehmen dabei oft alle beteiligten Stakeholder für sich in Anspruch, und in gewisser Weise liegen dabei alle auch ein Stück weit richtig. Allseits aner-kannte Regelungen hierzu gibt es aber noch nicht.

Die UBI-Versicherungskonzepte erheben sensible Daten über das Fahrverhalten, wobei es in der Regel nicht erforderlich ist, dass der Arbeitgeber personen-bezogene Einsicht in diese Daten hat, sondern lediglich der Versicherungsdienstleister. Dennoch hat der Arbeit-geber ein berechtigtes Interesse, den Erfolg des Gesamt-projektes beurteilen zu können. Daher ist genau abzu-grenzen, was wer mit welchen Daten zu welchem Zweck unternimmt. Nachdem das UBI-Thema mittlerweile dem Versuchsstadium entwachsen ist und die Markt-führer den Verbraucherbereich damit bedienen, zumin-dest bei Fahranfängern, gewinnt das Thema auch für den Flottenbereich besonders an Relevanz.

Beim Corporate-Carsharing zeichnet man zur Ermittlung der Zuzahlung des Mitarbeiters für Pri-vatfahrten die privaten Anteile der Fahrten auf und stellt sie der Gehaltsbuchhaltung zur Verfügung. Auch hier muss der Vorgesetzte nicht involviert sein, aber er ist verständlicherweise am Erfolg der Umstellung interessiert.

Bei der Optimierung der Fahrten bezüglich Wirt-schaftlichkeit, Pausenverhalten und Fahrzeugauslas-tung ist man noch auf dem Weg, Erfahrungen zu sammeln, wie der „ferngesteuerte Fahrer“ langfristig psychisch und körperlich darauf reagieren wird.

Neben Verwertungsrechten, Einhaltung von Datenschutz und Themen der Datensicherheit besteht hier die Hauptproblematik im Vertrauensverhältnis zwischen Arbeitnehmer und Arbeitgeber. Während mittlerweile viele Menschen im Alltag wenig Prob-leme darin sehen, den Leasinggesellschaften, Ver-sicherungen und Telematik-Dienstleistern Einsicht in ihre persönlichen Daten zu geben, so ist das im Berufsleben völlig anders. Hier legen Arbeitnehmer

ganz besonders hohen Wert darauf, dem Arbeitgeber möglichst wenig oder eben keine Einblicke in ihre persönlichen Daten zu geben. Da dieser Umstand in den meisten Unternehmen von herausragender Bedeutung ist, tun sich viele datenbasierende Geschäftsmodelle auch bei den Belegschaftsvertre-tern in der Umsetzung oft schwer.

Lösungsansätze zur VertrauensbildungAls vertrauensbildender Dritter müsste eine unab-hängige Instanz auftreten, der keine eigenen Geschäftsmodelle aus dem Bereich der beteiligten Stakeholder innehat. Hier sind grundsätzlich drei Qualitäten denkbar. Zum einen steht hier eine tech-nische Überprüfung und Sicherstellung, dass alle Daten gemäß den Vereinbarungen fließen und sich nur zu den vereinbarten Zwecken verarbeiten lassen. Der Dienstleister müsste eine Instanz sein, die der-gleichen technisch realisieren kann und gleichzeitig bei den Bürgern eine hohe vertrauensvolle Reputati-on genießt. Die Aufgabe kann je nach Geschäftsmo-dell durchaus höchst komplexe Ausmaße annehmen und hätte den Nachteil, dass die Mitarbeiter der betei-ligten Stakeholder die Technik nicht fassen und nach-vollziehen können, was hinderlich für die Vertrau-ensbildung sein kann. Zudem sind die Kombinationen Technik-Kompetenz und höchst vertrauensvolles Ansehen äußerst selten zu finden.

Eine zweite Lösungsvariante ist die Zertifizierung und Auditierung von fest vereinbarten Prozessen im Bereich der Steuerung und Verarbeitung der Daten durch eine anerkannte Prüfungsinstitution. Dies hät-te den Vorteil, dass man auf eine bestehende Grund-logik und Institutionen zurückgreifen kann, die aus Bereichen wie Qualitätsmanagement bekannt und eingeführt sind. Nachteilig zu sehen ist bei dieser Variante, dass man auf diese Weise üblicherweise nur für eine große Wahrscheinlichkeit sorgen kann, nicht aber für die Sicherheit, dass mit den Daten genau und ausschließlich das passiert, was zwischen den Beteiligten verabredet ist.

Der dritte Lösungsansatz zielt auf die Sicherstellung und somit auf die Gewährleistung des vereinbarungs-gemäßen Umgangs mit den vertraulichen aber zur Erfüllung des Geschäftsmodells notwendigen Daten ab. Dies könnte durch einen Datentreuhänder mit fachlicher Qualifikation geschehen, der die Aufgabe hat, als sogenannter Trusted Data Handler die ersten Verarbeitungsschritte der Daten zu übernehmen. Im Anschluss leitet dieser ausschließlich aggregierte Daten an die weiterverarbeitenden Projektteilnehmer weiter. Mit diesen Daten, beispielsweise die Prämi-enhöhe über alle Mitarbeiter an die Versicherung, der Privatanteil an Fahrzeugkosten an die Gehaltsbuch-haltung und ähnliche, lassen sich zwar die erforder-lichen Aufgaben bewerkstelligen, sie enthalten aber

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Flottenfahrzeuge erzeugen vielfältige Daten während der beruflichen und privaten Nutzung.



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AutorDr. Roland Vogt Managing Partner und Geschäftsführer bei Fleetcompetence Deutschland GmbH


keine Möglichkeit, personenbeziehbare Auswertun-gen im sensiblen Bereich zu erstellen.

Ein Beispiel hierfür ist bei UBI die Aufbereitung der Telematikdaten zur Ermittlung der Risikoprofile und eine ausschließliche Weiterleitung der Profilergeb-nisse oder gar nur der Versicherungsprämie der gesamten Flotte an die Versicherung und den Arbeit-geber. Bei Corporate-Carsharing wäre dies die Auf-bereitung der Daten des Telematik-Dienstleisters und die ausschließliche Weiterleitung der Bezahlbeträge der einzelnen Mitarbeiter an die Gehaltsbuchhaltung der Unternehmen.

Einige der involvierten Mobilitäts-Dienstleister könnten das bereits heute technisch und fachlich leis-ten, sie sind aber jeweils Bestandteil der unterschied-lichen Geschäftsmodelle und können daher nicht neutral und ausschließlich das Interesse des Fahrers in den Mittelpunkt stellen. Organisationen wie TÜV, Notare, Rechtsanwälte, Verbraucherschutzorganisa-tionen oder unabhängige Mobilitätsspezialisten mit hoher Reputation könnten hingegen eine derartige Funktion übernehmen.

Ausblick und ErwartungshaltungDer Grundsatz, das schwächste Glied bei der Gene-rierung von Fahrzeug-Bewegungsdaten zu schützen,

nämlich den Fahrer, ganz gleich ob im privaten Fahr-zeug oder als Firmenmitarbeiter, lässt die Diskussion über Erstverwertungsrechte oder wem die Daten gehören in den Hintergrund treten. Daher wird es zukünftig erforderlich sein, dass der Autofahrer bei-spielsweise beim Kauf seines Fahrzeuges differenziert entscheiden kann, der Nutzung welcher Daten zu welchem Zweck er zustimmen möchte oder nicht. Allerdings ist aktuell diese Auswahl beim Kauf des Fahrzeugs meist nur en bloc wählbar. Mit einer frei-en Entscheidungsmöglichkeit ist auch der Fahrer im Flottenbereich mit hoher Wahrscheinlichkeit gerne bereit, sich auf die Nutzung moderner Mobilitätsfor-men, Versicherungsabrechnungen, Online-Fahrer-trainings oder Werkstattsteuerungen einzulassen. Auch Telematikanbieter, Diagnosesystemanbieter sowie Flotten- und Leasinganbieter sollten in ihren Systemen und Prozessen die Möglichkeiten vorsehen, dass Dritte bei der Sicherstellung der vertrauensbil-denden Maßnahmen mitwirken und somit den Erfolg von datenbasierten Geschäftsmodellen ermöglichen können. (pet) ■



Connected Car Infotainment

Mehrwert für alle BeteiligtenStrategisches Benchmarking bei Infotainmentsystemen

Bei der Kaufentscheidung für ein Fahrzeug spielt das von den Autokäufern in immer mehr Fahrzeugklassen und Ausstattungsvarianten erwartete Infotainmentsystem eine zunehmend wichtigere Rolle. Für die Hersteller von Infotainmentsystemen bringt dieses Szenario eine Rei-he von Herausforderungen mit sich. Autoren: Günther Kraft, Krunoslav Orcic

ab sehen. Dies erleichtert die Planung künftiger Systeme, da die Entwickler einen Automobilhersteller im Vorfeld einer Neuent-wicklung bezüglich ihrer Wünsche optimal beraten oder ihm Möglichkeiten zu noch mehr Systemleistung und damit besseren Ausstattungsmerkmalen aufzeigen können.

Wenn die Entwickler in einer kommenden Systemgeneration eine bestimmte Idee für Navigation oder HMI umsetzen möch-ten, können sie bereits vorab verifizieren, ob und wann die zur Implementierung erforderliche Leistungsfähigkeit in Bereichen wie zum Beispiel Grafik- oder Arbeitsspeicher gegeben ist und ob die Hardware die nötigen Funktionen und IPs unterstützt. Entsprechend lassen sich die Perspektiven für kommende Sys-temgenerationen einschätzen. Harman kann so seine nächsten Systemwechsel präzise vorausplanen und im Dialog mit dem jeweiligen OEM genau auf die real existierenden Möglichkeiten in den nächsten Jahren eingehen. Durch diese Kenntnis der jeweiligen Möglichkeiten und Grenzen der Infotainmentsysteme der nächsten und übernächsten Generation kann die Beratung optimal erfolgen. OEMs und damit die Fahrer künftiger Modell-baureihen können daher die jeweils besten Lösungen in der jeweiligen Systemarchitektur nutzen.

Hierbei kann Harman die Automobilhersteller auch vor falschen Erwartungen und Planungen schützen. So werden beispielswei-se die Speichermodule der nächsten Generation nicht vor 2018/2019 für Automotive-SOP zur Verfügung stehen. Entspre-chend macht es derzeit keinen Sinn, die 2017/2018 verbauten SoCs mit CPUs und GPUs der nächsten Generation zu bestücken oder Entwicklungen zu forcieren, die zwar die maximal mögliche Rechenleistung nutzen können, aber ohne entsprechende Arbeits-speicher nicht funktionieren würden. Im Rahmen der voraus-schauenden Analysen ist beispielsweise abzusehen, dass heute vollständig autonom fahrende Autos aufgrund der notwendigen Hardware in der Massenfertigung technisch nicht vor dem Jahr 2020 verfügbar sind.

Um seine Infotainmentsysteme genau zum benötigten Zeitpunkt und zum bestmöglichen Preis anbieten zu können, hat Harman eine Info-tainment-Benchmarking-Strategie entwickelt. Kernbestandteil der Strategie ist der kontinuierliche Dialog mit den Automobil- und IT-Her-stellern in allen Phasen der Entwicklung. Diese ganzheitliche Abstim-mung bietet allen Beteiligten erhebliche Vorteile.

Eck-DATENInfotainmentsysteme für Fahrzeuge sollten in möglichst allen Modellreihen eines Herstellers enthalten sein und sich hin-sichtlich Funktionsumfang und Kosten flexibel gestalten las-

sen (Bild 1). Insbesondere die Wiederverwendung möglichst vie-ler Komponenten und Baugruppen (Re-Use) spielt bei der Kon-trolle der Kosten eine wichtige Rolle. Aufgrund der langen Vor-laufzeiten bei der Markteinführung neuer Fahrzeuge ist es wich-tig, das richtige Infotainmentsystem mit der passenden Archi-tektur und Leistungsfähigkeit zum richtigen Zeitpunkt anbieten zu können. Da die Entwicklungszyklen in der Automobilindus-trie bislang wesentlich länger als im Infotainmentbereich waren, verfügten die angebotenen Infotainmentsysteme selten über die bestmöglichen Leistungsmerkmale und waren schnell veraltet. Eine Lösungsmöglichkeit für diese Problematik liegt in einem umfassenden strategischen Benchmarking-Ansatz.

Fortlaufende AnalysenDamit sich die gesamte Struktur eines neuen Infotainmentsys-tems später optimal abstimmen lässt und die maximal mögliche Leistungsfähigkeit bietet, bewertet Harman zunächst die ein-zelnen relevanten Parameter des Infotainment-Technologiepro-zesses getrennt voneinander. Zu diesem Basis-Benchmarking gehören die unterschiedlichen Prozessoren von der CPU über die GPU bis hin zur Digital- und Vektorsignalberechnung, die Module mit Arbeits- und Datenspeichern, die Schnittstellen sowie die Connectivity und die Vernetzung. Durch diese fort-laufenden Analysen können die verantwortlichen Ingenieure die künftige Entwicklung der Einzelkomponenten für die Infotain-

ments y s teme i n Bezug auf ihre Leis-tungsfähigkeit und K o m p a t i b i l i t ä t

Bild 1: Im Bereich Auto-motive entwickelt, pro-

duziert und vertreibt Har-man als Erstausrüster Elektro-nik- und Infotainmentsysteme

für Automobilhersteller. Die Infotain-mentsysteme des Unternehmens enthalten Informations- und Entertain-

ment-Komponenten mit Funktionen wie zum Beispiel GPS-Navigation, Verkehrsinformation, Telefonie mit Sprachsteuerung, Klimaautomatik,

Rear Seat Entertainment, WLAN-Internetzugang sowie Sound-Systeme.

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Connected Car Infotainment

Kurze EntwicklungszeitenGleichzeitig erlaubt das kontinuierliche Benchmarking Harman auch, Einfluss auf die Entwicklung der bewerteten Einzelkom-ponenten zu nehmen. So kann das Unternehmen Ingenieure nachgeordneter Teilbereiche gezielt auf bestimmte Leistungs-reserven hinweisen, um so die Gesamtleistung eines Systems zu verbessern. Ist zum Beispiel die CPU- und Grafikleistung für eine bestimmte Lösungsidee mehr als ausreichend gegeben, erhalten etwa die Bereiche für Virtual Reality oder Software-basierte ADAS-Lösungen die Aufforderung, die Leistungsre-serven auszuschöpfen, damit das bestmögliche Gesamtsystem entsteht.

Gleichzeitig kann Harman zum Beispiel feststellen, ob alle Komponenten die gleiche Leistungsfähigkeit aufweisen oder mangelnde Fähigkeiten einer bestimmten Einzelkomponente die Entwicklung einer geplanten Lösung gefährden oder unmöglich machen. In Gesprächen mit dem Hersteller der Komponente, zum Beispiel ein Chipsatz, oder mit den eigenen Entwicklern lässt sich sicherstellen, dass die nächste Technologiegeneration eine entsprechend höhere Leistungsfähigkeit bietet. Angesichts zunehmend vernetzter Infotainmentsysteme steigen aktuell vor allem die entsprechenden Sicherheitsanforderungen überpro-portional, womit der Hypervisor-Entwicklung momentan eine sehr hohe Priorität zukommt.

Basierend auf den eigenen Anforderungen an die künftige SoC-Architektur sowie spezifischen Modellen der Automobil-hersteller entwirft Harman im Rahmen seiner Benchmarking-Strategie mögliche Anwendungsszenarien. Bei den dabei vorge-nommenen Leistungsabschätzungen spielen die Entwickler verschiedene Marktsegmente wie Infotainment, Telematik, Clus-ter oder ADAS sowie unterschiedliche Skalierungen von Ein-stiegs- bis Premiumprodukten durch. Hierbei definieren die Verantwortlichen die notwendige Leistungsfähigkeit sowie die Anforderungen an alle Bauteile einschließlich Schnittstellen. Außerdem definieren die Ingenieure, was die Software leisten muss und in welcher Qualität welche IT-Komponenten vorliegen müssen, um die jeweiligen Kundenwünsche zu erfüllen. Dies ist mit der wichtigste Schritt der gesamten Strategie und kann, bei einem entsprechend präzisen Entwicklungsansatz, bereits in dieser Phase die endgültige Infrastruktur beinhalten. Sobald klar ist, welche Leistungsparameter ein System erfüllen muss, über-mittelt die zuständige Abteilung die entsprechenden Spezifika-tionen an den SoC-Hersteller.

Hohe FlexibilitätIn dieser Phase des Abstimmungsprozesses klären die Entwick-ler von Harman gemeinsam mit dem SoC-Hersteller, wie leis-tungsfähig die kommende SoC-Generation in welchen Teilbe-reichen sein wird und vor allem wo sich die technischen Grenzen befinden werden. Sollten sich Defizite abzeichnen, versucht Har-man, im Vorfeld gemeinsam mit den SoC-Hersteller die geplan-te Chiparchitektur zu optimieren und so eine bessere Lösung für die kundenseitig benötigte Leistungsfähigkeit zu entwickeln. Harman favorisiert hierbei keinen bestimmten Hersteller, son-dern strebt stets danach, die bestmögliche SoC-Lösung für die benötigten Bedürfnisse zum bestmöglichen Preis zu erhalten.

Neben der Frage der technischen Machbarkeit müssen sich die verschiedenen SoC-Lieferanten in diesem Dialog auch an ihren eigenen Vorstellungen und Zielmärkten orientieren und können entsprechend nicht alle Wünsche berücksichtigen. Es ist daher durchaus möglich, dass im Einzelfall ein anderer SoC-Lieferant die beste Lösung für das jeweilige Vorhaben bietet. Gerade im Premium-Segment kommt es dabei auf die spezifischen Leis-tungsdetails an. Im direkten Vergleich mehrerer SoCs zeigt sich immer wieder, dass sich eine von vielen vergleichbaren Lösungen für eine spezifische Anwendung als jeweils beste Möglichkeit erweist. Um eine möglichst hohe Flexibilität zur Erfüllung aller denkbaren Wünsche der Autohersteller zu erreichen, versucht Harman stets, mehrere gute Lösungen zu erhalten beziehungs-weise bei Bedarf abrufen zu können.

Nach der Evaluierung der in Frage kommenden SoC-Lösungen entscheiden die Ingenieure, Einkäufer und Qualitätsverantwort-lichen der verschiedenen Harman-Bereiche gemeinsam, welches SoC letztendlich zum Einsatz kommt.

Weitere Details und FazitWeitere Details – zum Beispiel über die einheitliche IP-Plattform oder das Basismodul für zahlreiche Lösungen – finden Sie in der Langversion, die Sie bequem per infoDIREKT erreichen. (hb)� n

AutorenGünther Kraft, Vice President, CoC Systems, Harman InternationalKrunoslav Orčić, Senior Principle Engineer, CoC Systems, Harman Inter-national


Bild 2: Blick in die Entwicklungs-abteilung von Harman.

Bild 3: Blick in die Produktion bei Harman.

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Marktübersicht hV-testgeräte, MessequipMent und dienstle istungen

test von hochvolt-systemen

Hochvolt-Messgeräte Marktübersicht

Anbieter HV-Testsysteme Hochvolt-Messgeräte HV-Mess-Peripherie HV-DienstleistungenHV-Mess-Racks

Hochspannungs-HiL-Systeme

kundenspezi-fische HV-Prüfstände

ATE für HV-Anwen- dungen

Andere HV-Test- systeme

HV-Multi- meter

Messsysteme für HV-Batterien

Geräte zur Isolations- überwachung

HV-Signal- und HV-Funktions-generatoren

HV-Strom-versorgun-gen

Messgeräte für elektronische HV-Lasten

Vier-Quadran-ten-HV-Strom-versorgungen

Geräte für 4-Draht-Tests (HV-Kelvin)

HV-Messboxen zur Integration in Testfahrzeuge

Andere HV-Mess- geräte

HV-Schalter für Mess- geräte

HV-Tastköpfe / Probes, HV-Messadapter

HV-Sensor- elemente

Andere Aus-rüstungen für Mess-Peripherie

HV-Tests als Dienstleistung allgemein

Tests von Hochvolt-Batterien

Tests von HV-Bau-elementen

Sicherheits-training für Perso- nal im HV-Bereich

Weitere HV-Dienstleistun-gen + Produkte

Ametek CTS ja jaASAP Holding ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja: Prüfadapter

fürs AC/DC-Ladenja ja ja

Bertrandt bis zu 40 Analogkanäle / 20 kHz / CAN / Flexray

HV-Gesamtsystem, Teilsystem und Komponenten

ja ja 6-kanalig, 2 MS/s, 5 MHz Bandbreite, 0,05% Mess- genauigkeit

Batterietester bis 850 V und max. 1200 A

ja ja ja, Batterietester bis 850 V und max. 1200 A

Batterieemula- tor bis 850 V und max. 600 A


ja ja bis 1050 A bis 1050 VDC

ja Gesamtvalidie-rung: Komponen ten und Systeme

Gesamt- validierung der Systeme

Gesamt- validierung

ja Validierung und Erprobung aller HV-Komponenten

comemso ja ja ja ja ja ja ja, Batterie-zellen-Emulator, EV-Ladezu-standsmess- geräte (ver-schiedene Standards)

ja

CSM Computer-Systeme-Messtechnik

Temperatur- messmodule

Hochvolt-Thermolei tung

Deutronic Elektronik ja jaDewetron ja ja ja ja ja ja Power-

Analysatorja ja ja ja ja ja

Digatron Power Electronics

Batterie-Emulator, E-Fahrzeug-Tester

ja ja ja

dSPACE ja ja ja ja ja ja jaETAS ja BMS,

HiL für BMSja isolierende

HV-Sonden isolierende HV-Sonden

Test-, Consulting- und Engineering-Dienstleistungen

EVA Fahrzeug- technik

ja Entwicklung, Alterungs- und Zyklus-Tests

Federal-Mogul HV-Kabel - Schutz- schläuche

FuelCon ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja jaGigatronik Datenlogger DMM bis

1000 VIsolaltions-tester bis 5 kV

elektronische DC-Lasten bis 200 V/ 200 A

einbaufertige Elektronik-komponente

ECU zur PWM-Ansteuerung im 400-V-Kreis

Heinzinger electronic

ja ja ja ja ja ja ja ja Batteriesimula-tion, Testsyste-me für Wandler

HTV Halbleiter-Test- und Vertriebs-GmbH

ja ja ja

IPETRONIK ja Messung von I, U, Tempe-ratur

Strom- und Span nungs-messung, Logger

Strom- und Spannungs- adapter

ja ja

Jakob Mooser ja ja ja ja, EMV-Tests

Klaric 1 bis 4 Kanäle bis 1000 V

DC

Messung von Strom und Spannung

ja ja, Mehrphasen-Messsystem (Klari-3Phase)

I- und U-Adap- ter für Hochvolt-Messmodule

Strom- Proben

kundenspezifi-sche Adapter

ja ja ja Aufbau und Konfiguration der Mess-Peripherie

Langer EMV-Technik EMV-Mess- und Testsysteme

MBtech Group Bau + Einbau von AC-Lade- Messboxen

Bau und Einbau von HV-Messboxen

(Ein)Bau von Break- out-Boxen

ja ja ja, z.B. nieder-ohmige Widerstände

Sicherheit, Bord- netz, komplettes HV-System

in eigener Kammer + im Fahrzeug

Ladesystem, Komponente + Peripherie

ja LE/EM-Sys- tem- und Kom- ponententest

MCD Elektronik ja ja ja auch kombi-niert

ja

Phoenix Testlab ja ja jaRigol Technologies DMM ja jaRood Microtec HV-Tests ja HV-Tests Qualifikation etc.Rosenberger Hoch-frequenztechnik

kalibrierte HVR-Steckverbinder

SAB BRÖCKSKES ja, HV-KabelSchulz-Electronic Regatron, TCP Höcherl &

Hackl, ZS-SerieRegatron, TC, GSS

Regatron, TC, GSS

SGS Germany ja jaSmart Testsolutions ja ja 1- 420 Kanä-

le bis 1400 Vja ja inkl. kundenspez.

EntwicklungSofting Automotive ja ja ja ja ja jaTektronix Airbag-

TestsystemDMM Source-Mes-

sung, I/U- versorgungen

I-/U- Versor- gungen

Source-Measure-Einheiten


Source-Mea- sure-Einhei-ten, DMMs

Matrix- und Multiplexer-Umschaltsysteme der Serien 700, 2700, 3700 und 7000

HV-Testbox, (differenzielle)Tastköpfe, TMDP

Toellner Electronic Instrumente

ja ja

ZSE Electronic ja ja ja ja ja ja ja ja Simultane Messungen

78_MÜ HV-Messgeräte.indd 78 25.05.2016 18:39:49


Hochvolt-Messgeräte Marktübersicht

Rein elektrisch angetriebene Fahrzeuge lassen sich nur mit Hoch-volt-Systemen sinnvoll realisieren. Doch Hochspannung im Auto hat auch ihre Tücken: Jenseits von 60 VDC sieht der Gesetzgeber – zu Recht – eine elektrische Gefährdung durch Körperdurch-strömung und Lichtbogen bei Arbeiten an Fahrzeugen. Doch auch die Messtechnik muss sich anpassen: vom einfachen Mul-

timeter bis zum komplexen HiL-Prüfstand ist komplett neue Technik gefragt. Die Redaktion hat die entsprechenden Firmen befragt und auf dieser Basis die folgende Übersicht zusammen-gestellt.Eine ausführlichere Variante dieser Tabelle mit zusätzli-chen HV-relevanten Produkten und Dienstleistungen finden Sie auf www.all-electronics.de per infoDIREKT 999ael0616. n

Anbieter HV-Testsysteme Hochvolt-Messgeräte HV-Mess-Peripherie HV-DienstleistungenHV-Mess-Racks

Hochspannungs-HiL-Systeme

kundenspezi-fische HV-Prüfstände

ATE für HV-Anwen- dungen

Andere HV-Test- systeme

HV-Multi- meter

Messsysteme für HV-Batterien

Geräte zur Isolations- überwachung

HV-Signal- und HV-Funktions-generatoren

HV-Strom-versorgun-gen

Messgeräte für elektronische HV-Lasten

Vier-Quadran-ten-HV-Strom-versorgungen

Geräte für 4-Draht-Tests (HV-Kelvin)

HV-Messboxen zur Integration in Testfahrzeuge

Andere HV-Mess- geräte

HV-Schalter für Mess- geräte

HV-Tastköpfe / Probes, HV-Messadapter

HV-Sensor- elemente

Andere Aus-rüstungen für Mess-Peripherie

HV-Tests als Dienstleistung allgemein

Tests von Hochvolt-Batterien

Tests von HV-Bau-elementen

Sicherheits-training für Perso- nal im HV-Bereich

Weitere HV-Dienstleistun-gen + Produkte

Ametek CTS ja jaASAP Holding ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja: Prüfadapter

fürs AC/DC-Ladenja ja ja

Bertrandt bis zu 40 Analogkanäle / 20 kHz / CAN / Flexray

HV-Gesamtsystem, Teilsystem und Komponenten

ja ja 6-kanalig, 2 MS/s, 5 MHz Bandbreite, 0,05% Mess- genauigkeit


ja ja ja, Batterietester bis 850 V und max. 1200 A

Batterieemula- tor bis 850 V und max. 600 A


ja ja bis 1050 A bis 1050 VDC

ja Gesamtvalidie-rung: Komponen ten und Systeme

Gesamt- validierung der Systeme

Gesamt- validierung

ja Validierung und Erprobung aller HV-Komponenten

comemso ja ja ja ja ja ja ja, Batterie-zellen-Emulator, EV-Ladezu-standsmess- geräte (ver-schiedene Standards)

ja

CSM Computer-Systeme-Messtechnik

Temperatur- messmodule

Hochvolt-Thermolei tung

Deutronic Elektronik ja jaDewetron ja ja ja ja ja ja Power-

Analysatorja ja ja ja ja ja

Digatron Power Electronics

Batterie-Emulator, E-Fahrzeug-Tester

ja ja ja

dSPACE ja ja ja ja ja ja jaETAS ja BMS,

HiL für BMSja isolierende

HV-Sonden isolierende HV-Sonden

Test-, Consulting- und Engineering-Dienstleistungen

EVA Fahrzeug- technik

ja Entwicklung, Alterungs- und Zyklus-Tests

Federal-Mogul HV-Kabel - Schutz- schläuche

FuelCon ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja jaGigatronik Datenlogger DMM bis

1000 VIsolaltions-tester bis 5 kV

elektronische DC-Lasten bis 200 V/ 200 A

einbaufertige Elektronik-komponente

ECU zur PWM-Ansteuerung im 400-V-Kreis

Heinzinger electronic

ja ja ja ja ja ja ja ja Batteriesimula-tion, Testsyste-me für Wandler

HTV Halbleiter-Test- und Vertriebs-GmbH

ja ja ja

IPETRONIK ja Messung von I, U, Tempe-ratur

Strom- und Span nungs-messung, Logger

Strom- und Spannungs- adapter

ja ja

Jakob Mooser ja ja ja ja, EMV-Tests

Klaric 1 bis 4 Kanäle bis 1000 V

DC

Messung von Strom und Spannung

ja ja, Mehrphasen-Messsystem (Klari-3Phase)

I- und U-Adap- ter für Hochvolt-Messmodule

Strom- Proben

kundenspezifi-sche Adapter

ja ja ja Aufbau und Konfiguration der Mess-Peripherie

Langer EMV-Technik EMV-Mess- und Testsysteme

MBtech Group Bau + Einbau von AC-Lade- Messboxen

Bau und Einbau von HV-Messboxen

(Ein)Bau von Break- out-Boxen

ja ja ja, z.B. nieder-ohmige Widerstände

Sicherheit, Bord- netz, komplettes HV-System

in eigener Kammer + im Fahrzeug

Ladesystem, Komponente + Peripherie

ja LE/EM-Sys- tem- und Kom- ponententest

MCD Elektronik ja ja ja auch kombi-niert

ja

Phoenix Testlab ja ja jaRigol Technologies DMM ja jaRood Microtec HV-Tests ja HV-Tests Qualifikation etc.Rosenberger Hoch-frequenztechnik

kalibrierte HVR-Steckverbinder

SAB BRÖCKSKES ja, HV-KabelSchulz-Electronic Regatron, TCP Höcherl &

Hackl, ZS-SerieRegatron, TC, GSS

Regatron, TC, GSS

SGS Germany ja jaSmart Testsolutions ja ja 1- 420 Kanä-

le bis 1400 Vja ja inkl. kundenspez.

EntwicklungSofting Automotive ja ja ja ja ja jaTektronix Airbag-

TestsystemDMM Source-Mes-

sung, I/U- versorgungen

I-/U- Versor- gungen



Source-Mea- sure-Einhei-ten, DMMs

Matrix- und Multiplexer-Umschaltsysteme der Serien 700, 2700, 3700 und 7000

HV-Testbox, (differenzielle)Tastköpfe, TMDP

Toellner Electronic Instrumente

ja ja

ZSE Electronic ja ja ja ja ja ja ja ja Simultane Messungen

78_MÜ HV-Messgeräte.indd 79 25.05.2016 18:39:50


Als 2007 das erste iPhone von App-le auf den Markt kam, nahm Nokia das sehr gelassen: „Wir

haben das beste HMI und sind technolo-gisch ein Jahr voraus. Weiter so, wie bis-her!“ Als 2010 die vierte iPhone-Genera-tion auf den Markt kam und Nokias Anteil am Smartphone-Neugeschäft um 30 % zurückgegangen war, lautete der Plan: „Wir werden ein Ökosystem erschaffen, basierend auf unserem eigenen Betriebs-system.“ Der Rest ist Geschichte.

Als Tesla 2012 das Model S auf den Markt brachte und Ladestationen ankün-digte, wurde milde gelächelt. Inzwischen schreiben wir 2016, Ladestationen sind installiert, Zulassungsstatistiken sprechen ihre eigene Sprache, gerade wurde das Model 3 vorgestellt. Und die Reaktion? Die Technik sei veraltet und die Aktie völlig überbewertet, die Zukunftsperspektive fraglich, ist aus dem Kreis etablierter Auto-

mobilisten zu hören. Dem selbstfahrenden Auto von Google ergeht es nicht besser: Mit einem eiförmigen Auto ohne Lenkrad und Pedale könne man die Welt nicht beglücken.

Wissen, was (nicht) gehtViele Unternehmen sind gut darin, sich auf dem Markt umzusehen und dann genau zu wissen, was nicht geht. Nur wenige sind gut darin, Strömungen und Trends frühzeitig aufzunehmen und in ihren eigenen Produktkonzepten wider-zuspiegeln. Doch genau das zeichnet Innovationsführer aus. Für diejenigen, die vorne mitspielen wollen, lohnt sich ein Blick auf die Erfolgsrezepte von Tesla, Google und Co.:

• Tradition spielt keine Rolle: Der größte Hemmschuh für Innovation ist das illusi-onäre Festhalten an Bewährtem, auch wenn es nicht in die Zukunft trägt. Hier

hilft nur das konsequente Abschneiden solcher Zöpfe.

• Ziele setzen und handeln: Es gib keine stärkere Motivation als klare und greifba-re Ziele, auf die mit aller Kraft hingearbei-tet wird. In vielen Unternehmen sind Zie-le hoch volatil und das Handeln wenig darauf ausgerichtet.

• Die Kunden begeistern: Dazu gehört ein Produkt, das die Kunde wollen, eine Geschichte, die Emotionen weckt, und ein charismatischer Auftritt.

Ich wünsche Ihnen den Mut und die Entschlossenheit, diese Punkte umzuset-zen – als Basis für Ihre Zukunftsfähigkeit. (av) ■

Tradition killt InnovationDr. Lederers Management-Tipps

AutorDr. Dieter LedererUnternehmensberater, Keynote-Speaker und Veränderungsexperte.

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Frisch vom Lederer

80_Lederer.indd 80 25.05.2016 16:53:46

Highlight Halbleiter


Intersil hat mit dem ISL78365 einen Laser-diodentreiber für Automotive HuDs (Head-up-Displays) angekündigt, der vier Hoch-leistungslaser mit jeweils bis zu 750 mA zur Projektion eines Full-HD-Farbbildes auf die Windschutzscheibe ansteuert. „Damit ist der Ansteuerstrom fast doppelt so groß wie die einzige andere vergleich-bare Lösung, die automotive-qualifiziert ist“, erklärt Edward Kohler, Strategic Mar-keting Manager bei Intersil im Gespräch mit AUTOMOBIL-ELEKTRONIK. „Die einzige Alternative wäre eine diskrete Lösung. Der höhere Strom und die schnel-lere Schaltgeschwindigkeit des ISL78365 ermöglichen die Realisierung von HUDs mit hoher Auflösung, großer Farbtiefe und einer Projektion mit hoher Bildrate.

Der Baustein verfügt über eine interne interne Kompensationsschaltung zum Regeln der Slew-Rate (Flanken-Anstiegs-geschwindigkeit) und des möglichst kon-stanten Stromverlaufs während des Ein-schaltzustands. Hierfür verwendet Inter-sil „mehrere voneinander unabhängige DACs zur Steuerung und Regelung des Stroms“, betont Kohler. Damit schalten die Treiber jeweils binnen 1 ns und 5 ns ein beziehungsweise aus.

„Wir haben in den AR-HuDs von meh-reren Tier-1s in Europa und Japan bereits

ein Design-in“, berichtet Kohler auf Anfra-ge der Redaktion, und schon im Sommer 2017 soll nach seinen Angaben ein japa-nisches Fahrzeug SoP haben, das mit einem AR-HuD auf Basis des ISL78365 ausgestattet ist. Das AR-HuD stammt dabei von einem janischen Tier-1.

Der vierkanalige ISL78365 ist eine Kom-plettlösung zur Ansteuerung von Lasern in Scanned-MEMS-Laserprojektionssys-temen, wie sie in kommende Fahrzeuge verbaut werden. „Er ist der branchenweit einzige Lasertreiber mit einem vierten Kanal, der eine Vielzahl von Laserdioden-Konfigurationen unterstützt“, hebt Kohler hervor. „Entwickler können damit die gewünschte Helligkeit und Schärfe, satte Farben und hohen Kontrast erzielen. Der ISL78365 bietet Anstiegs- und Abfallzeiten von unter 1,5 ns und somit schnellere Schaltgeschwindigkeiten als andere Bau-steine. Damit ergibt sich eine hohe Bild-rate für HD-Farbbilder.“

Der Baustein bietet auch 10-Bit Farb- und 10-Bit-Stufenauflösung für verschie-dene Kontraststufen auf jedem Treiberka-nal. Seine synchrone parallele Video-schnittstelle unterstützt Pixelraten bis zu 150 MHz oder 1900 Pixel pro Zeile.

Das dynamische Power-Management des ISL78365 optimiert die Stromversor- infoDIREKT 389ael0616

Edward Kohler: „Wir haben in den AR-HuDs von mehreren Tier-1s in Europa und Japan bereits ein Design-in.“

Schon im Jahr 2017 soll das erste Fahrzeug mit einem AR-HuD auf Basis des ISL78365 auf den Markt kommen.

Der vierkanalige ISL78365 ist eine Komplettlösung zur Ansteuerung von Lasern in Scanned-MEMS-Laserprojektionssystemen.

gung der Laserdiode und bietet drei Stromsparmodi für einen höheren Wir-kungsgrad und eine geringere Verlustleis-tung, um so die thermischen Anforderun-gen des Systems zu erfüllen, was beim Einsatz im Armaturenbrett ein besonders kritischer Faktor ist. „Die programmier-bare Multi-Puls-RTZ-Funktion (Return to Zero) verringert Rauschflecken, und das Wettable-Flank-QFN-Gehäuse verein-facht die Integration in kompakte Laser-projektions-HUDs“, ergänzt Kohler. Als Interface für den gemäß AEC-Q100 qua-lifizierten Baustein dient eine serielle Drei-draht-Schnittstelle. (av) n

VIER KanälE auf E InEm ChIp

laserdioden-Treiber für aR-huDs

Bilde

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81_PBs.indd 81 25.05.2016 19:18:01

Impressum/Verzeichnisse


Bergquist 61DELO 47Dräxlmaier 53dSPACE 21Green Hills Software 7

Infineon Technologies 2. USMacnica 45Maxwell 55Mentor Graphics 13Messe Frankfurt 63

Microchip Technology 41MKU - Metrofunk 71Panasonic Electric Works 3Renesas Electronics 29Socionext Europe 25

Softing 5Süddeutscher Verlag 50Synopsys 31TE Connectivity 11TTTech Automotive 23

VDI 49, 75

Vector Informatik 4.US

ZF Friedrichshafen 9

Ametek 78Android 34Apple 34, 80ASAP 78Aston Martin 11Audi 3, 11-12, 14, 30, 52Audi Electronics Venture 14Bertrandt 78BHTC 12BMW 11-13, 52, 54Bosch 12, 52Bourns 12Brose 12Bugatti 11BVLC 18Ceva 18CMS Hasche Sigle 46Comemso 78Continental 3, 11-13, 52, 68

CSM 78Daimler 11-12, 52Delphi 11, 52Deutronic 78Dewetron 78Digatron 78dSPACE 78EDAG 12Elektrobit 22Elmos 58ESG 13ETAS 78EVA Fahrzeugtechnik 78Everlight 62Federal-Mogul 78Fleetcompetence 72Flinc 34Ford 11Fraunhofer IAO 12

FuelCon 78General Motors 11, 34Gigatronik 78GM 12Google 30, 80Graphmasters 13Harman International 76Heinzinger 78Hella 8HERE 14Honda 52Horváth & Partners 12HTV 78IBM 14Imagination Technologies 66Infineon 12Intel 14Intersil 81

IPETRONIK 78ITS 13Jakob Mooser 78Jens Kötz 14John Fuerst 11Klaric 78Langer EMV 78Leoni 12Lumberg 12Lyft 34Marcus Keith 14Mathworks 26MBtech 78MCD 78Mentor Graphics 10Microconsult 12Micronova 12Microsoft 13-14Nexteer 12

Nokia 80Nvidia 13, 30Opel 34Phoenix Testlab 78Porsche 52Preh 54QNX 8Renesas 8, 12Rigol Technologies 78SAB BRÖCKSKES 78SBD 13Schaeffler 11Schulz-Electronic 78Seat 13SGS 78Smart Testsolutions 78Socionext 12Softing 78Tektronix 78

Tesla 13, 80Texas Instruments 38Toellner 78Tomtom 13Toyota 12TTTech Computertechnik 42TÜV Nord 11Valeo 12VDI 13Vimcar 13Vodafone 13Volkswagen 11-12, 52Volvo 13ZF TRW 8Zizala Lichtsysteme 12ZSE 78ZVEI 6

Bonarens, Frank 34Drogies, Stefan 34Dungs, Jennifer 12Duvede-C 12Eberle, Ulrich 34Estl, Hannes 38Feldhinkel, Roland 10Frickenstein, Elmar 13Frischkorn, Hans-Georg 6

Fürst, Simon 12Gadesmann, Karl 12Gaydoul, Ralf 12Gerke, Thorsten 26Giesler, Björn 22Hainzlmaier, Andre 14Hanebeck, Jochen 12Hudi, Ricky 3, 14Huth, Johannes 34

Johnstone, Bryce 66Kohler, Edward 81Kraft, Günther 76Lang, Marc 42Langenwalter, Joachim 30Lenz, Hans Peter 11Matschi, Helmut 3, 68Missler, Wilhelm 11

Ohashi, Shoji 12Orcic, Krunoslav 76Owens, Jeff 52Pfaller, Alfons 14 Praunsmändel, Bruno 34Rathgeber, Stefan 12Reichel, Michael 22Roggero, Marco 26Schaare, Ronald 54

Schimmelpfennig, Andreas 62Schubert, Oliver 12Schuhleitner, Hubert 12Segger, Stefan 46Steiner, Peter 14Stumpf, Matthias 8Sudhaus, Andre 58Tanaka, Toshihiko 12

VanWashenova, Jeff 18Vogt, Roland 72Wagner, Joachim 54Washington, Ken 11Weitzel, Alexander 34Wiese, Gernot 34

Unternehmen

Personen

Inserenten

Impressum

REDAKTION

Chefredaktion: Dipl.-Ing. Alfred Vollmer (av) (v.i.S.d.P.) Tel: +49 (0) 8191 125-206, E-Mail: [email protected]

Redaktion: Dipl.-Ing. Hans Jaschinski (jj) Tel: +49 (0) 8191 125-830, E-Mail: [email protected] Cathrin Kallweit (jck) Tel: +49 (0) 8191 125-145, E-Mail: [email protected]. Jens Wallmann (jwa) Tel: +49 (0) 8191 125-494, E-Mail: [email protected]

Freie Mitarbeiter: Harald Biebel (hb), Iris Lindner(il), Fritz Lorek (lor)

Office Manager und Sonderdruckservice: Waltraud Müller, Tel: +49 (0) 8191 125-408, E-Mail: [email protected]

ANzEIgEN

Anzeigenleitung: Frank Henning, Tel: +49 (0) 6221 489-363, E-Mail: [email protected]

Anzeigendisposition: Angelika Scheffler, Tel: +49 (0) 6221 489-392, E-Mail: [email protected]

Zur Zeit gilt die Anzeigenpreisliste Nr. 14 vom 01.10.2015

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Vertriebsleitung: Hermann WeixlerAbonnement: http://www.automobil-elelektronik.de/abo/ Inland € 94,00 (zzgl. € 7,00 Euro Versand & Mwst. = € 108,51) Ausland € 94,00 ( zzgl. € 14,00 Versandkosten & Mwst. = € 116,00)Einzelverkaufspreis € 19,50 ( incl. Mwst. & zzgl. Versand) Der Studentenrabatt beträgt 35 %.

Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.Kündigungsfrist: Jederzeit mit einer Frist von 4 Wochen zum Monatsende.

Abonnement und Leser-Service: Hüthig GmbH, Leserservice, 86894 Landsberg Tel: +49 (0) 8191 125-777, Fax: +49 (0) 8191 125-799 E-Mail: [email protected]

Erscheinungsweise: 6 x jährlich

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Druck: Kessler Druck + Medien, 86399 Bobingen

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Schweiz, Liechtenstein: Katja Hammelbeck, Interpress Bahnhofstrasse 31, CH-8280 Kreuzlingen, Tel: +41 (0) 71 552 02 12, Fax: +41 (0) 71 552 02 10, E-Mail: [email protected]

USA, Kanada, Großbritannien, Österreich: Marion Taylor-Hauser, Max-Böhm-Ring 3, 95488 Eckersdorf, Tel: +49 (0) 921 316 63, Fax: +49 (0) 921 328 75, E-Mail: [email protected]

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www.automobil-elektronik.deISSN 0939-532614. Jahrgang 2016

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Die Automobilindustrie im radikalen Umbruch