„Autonomous mobility is coming – faster than you think“: die Quintessenz einer aktuellen Studie der Roland Berger Unternehmensberatung [1]. 2030 wird es in Europa Prognosen zufolge etwa 17 Millionen autonome Privatfahrzeuge geben, die Anzahl an manuell gesteuerten Privatfahrzeugen wird sich bis dahin von aktuell rund 285 auf 170 Millionen reduziert haben [2]. Experten sind sich einig: Die Zukunft bringt uns das vollautonome und -vernetzte E-Fahrzeug – und damit einen enormen Bedeutungsgewinn für in Fahrzeugen eingesetzte Elektronik und Software [3]. Bis 2025 wird demnach der Anteil an Kosten für diese Komponenten im Fahrzeug im Vergleich zu den restlichen Bauteilen um 19 Prozent steigen [3]. Um die steigende Komplexität dieser Funktionen frühzeitig absichern zu können, gewinnen Tests im Bereich Software-in-the-loop (SIL) und Hardware-in-the-loop (HIL), im Folgenden zusammengefasst als XIL, noch stärker an Bedeutung. Als Entwicklungspartner der Automobilindustrie übernimmt die ASAP Gruppe nicht nur die Entwicklung von Elektronik und Software, sondern stellt für ihre Kunden im laufenden Serienbetrieb auch die gesamten Entwicklungsprozesse der XIL-Modelle um. Damit sind diese flexibler einsetzbar, modular erweiterbar und schneller verfügbar.
Schneller getaktete Softwareauslieferungen erfordern flexiblere Modellierungskonzepte
Umgebungsmodelle für die Absicherung von Komponenten oder Wirkketten müssen alle am Prüfsystem nicht real verbauten beteiligten Steuergeräte, Bussysteme und das Fahrzeugverhalten realistisch simulieren können. Mit steigendem Reifegrad der Steuergeräte nimmt auch die Komplexität der Modelle zu. Insbesondere bei Funktionen für das Autonome Fahren steigen dafür Vielfalt und Komplexität der abzubildenden Software. Herkömmliche Modellentwicklungsprozesse setzen bisher auf starre und monolithische Modellstrukturen. Die kleinsten Änderungen an Modellen – wie etwa Anpassungen zur Fehlerbehebung, Optimierung oder Erweiterung – erfordern den vollständigen Ablauf der Modellerstellung für das komplette Modell: der Implementierung der Änderung in der Simulationssoftware folgen der Aufbau des Modells auf Codeebene (Build), die Umwandlung in Maschinencode für das Prüfsystem (Compile) und die Auslieferung an die Prüfsysteme (Deploy). Tests zur Überprüfung der Modellqualität sind an mehreren Stellen des Prozesses notwendig. Bisherige Konzepte erfordern demnach für kleine Änderungen sehr zeitintensive Modellierungsprozesse, die zudem meist nur teilautomatisiert sind und stark auf der individuellen Erfahrung der Modellierer basieren. Das limitiert die Reaktionszeiten für Umsetzungen neuer Anforderungen und Erweiterungen in den Modellen. Schnelle Reaktionszeiten werden jedoch von den immer kürzeren Entwicklungszyklen von Steuergerätesoftware und deren Integration gefordert. Darüber hinaus muss ein Modell auf den für die SIL- oder HIL-Tests spezifischen Zielplattformen flexibel einsetzbar sein und die verschiedensten Fahrzeugderivate und deren jeweilige Steuergeräte-Konfigurationen abbilden können. Somit ist eine Ableitbarkeit oder Umschaltbarkeit der Modelle notwendig, sodass nicht für jede Plattform und jede Konfiguration ein komplett eigenständiges Modell erstellt und gewartet werden muss. Die Konsequenz aus den aufgezeigten Herausforderungen: Der Entwicklungsprozess und die damit verbundene Modellerstellung bedürfen einer grundlegenden Änderung.
Modularität anstatt monolithisches Modell
Für den gewünschten Wandel hin zu mehr Flexibilität und Skalierbarkeit, sowie einer Reduktion der Komplexität und der Anzahl an Modellen werden die Architektur der Modelle und damit verbundene Erstellungsprozesse umgestellt. Anstatt der Notwendigkeit des Durchlaufens der Build- und Compile-Schritte für das komplette Modell bei jeder entwicklungsbedingten Änderung, setzen die Entwickler auf eine modulare Gestaltung: Der Aufbau in einzelnen Containern und ein geschicktes Anlegen von deren Schnittstellen erlauben es für einzelne Änderungen, die oben genannten Schritte nur für diese Container und im Compile-Schritt einen wesentlich weniger aufwändigen Integrationsschritt für den Container in den Verbund durchführen zu müssen. Beispielsweise kann eine Wirkkette für die autonome Navigation mit Sensorik, Motor- und Bremssteuergerät, Lenkfunktionen, Anzeigefunktionen sowie den beteiligten Bussystemen in ein Gesamtmodell – bestehend aus 60 bis 70 Modulen, die einzeln und flexibel angepasst werden können – untergliedert werden. Außerdem gewinnt die Erstellung des Modells am Computer deutlich an Geschwindigkeit: Build-Zeiten eines monolithisch aufgebauten Modells wie von der beschriebenen Wirkkette betragen in der Regel deutlich über 12 Stunden. Mit einem modularen Aufbau kann diese, je nach Komplexität der Änderung, auf etwa ein bis vier Stunden reduziert werden. Damit können neue Anforderungen für die nächste Entwicklungsstufe der Steuergeräte wesentlich schneller implementiert und bereitgestellt werden, sodass die Modelle mit Eintreffen der neuen Steuergerätesoftware im dafür benötigten Funktionsumfang bereitstehen. Durch diese parallellaufende beziehungsweise vorausgreifende Vorgehensweise werden Verbesserungen für den Kunden sofort nutzbar gemacht und gleichzeitig eine Entwicklung ohne Unterbrechungen sichergestellt. Für die Umstellung werden beim Kunden unter anderem die benötigten Programme eingerichtet, eine neue Rechnerstruktur aufgesetzt, bestehende Tools mit neuen zusammengeführt, Schnittstellen eingerichtet und Schulungen durchgeführt. Für den reibungslosen Ablauf eines solch interdisziplinären Projekts nutzen die ASAP Entwickler Synergien innerhalb der Unternehmensgruppe – etwa aus den Bereichen Elektronikentwicklung, Prüfsysteme oder Softwareentwicklung.
Kontinuierliche Verbesserung durch Continuous Integration und Continuous Testing
Zusätzliche Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der Modellauslieferung werden durch Einbettung in die Bereiche Continuous Integration und Continuous Testing erreicht: Änderungen an den Modellen werden nach deren Implementierung automatisiert in das Gesamtmodell integriert, wodurch Verbesserungen sofort genutzt werden können. Zusätzlich folgt in der Prozesskette eine automatisierte Validierung der neu integrierten Module und des Gesamtmodells, sodass die Modelle bei Auslieferung an die Zielplattformen den höchsten Qualitätsansprüchen genügen: Basisfunktionen der Modelle, wie beispielsweise der Zustandswechsel der Funktionen, werden an einem von ASAP aufgebauten Prüfsystem automatisch vor jeder Auslieferung des Modells getestet. Auch die Kommunikation zwischen den Steuergeräten innerhalb einer Wirkkette wird nach jeder noch so kleinen modularen Änderung erneut überprüft. Somit erfolgt eine kontinuierliche Überprüfung des Gesamtmodells. Durch gezieltes Setzen der Testparameter und Einfügen von Testroutinen können somit auch automatisiert Fehlerabstellmaßnahmen im neu erstellten Modell mit dem Vorgängermodell verglichen und auf ihre Wirksamkeit überprüft werden. Dies führt zu einer zusätzlichen Steigerung von Qualität und Robustheit der Modelle. Als letzter Schritt wird mit dem Continuous Deployment das neueste, getestete Modell automatisiert auf die Zielplattform ausgeliefert. Zusammengefasst: Die Zeitspanne von der Implementierung einer Änderung bis zur Auslieferung eines neuen und getesteten Modells mit zusätzlichen Funktionen wird somit minimiert und lässt sich einfach auf zusätzliche Plattformen skalieren. Das Resultat: eine enorme Zeitersparnis.
Einsatz der Modelle am Closed-Loop-Prüfstand
In einem aktuellen Projekt übernehmen Experten der ASAP Gruppe unter anderem die Modellerstellung für die Entwicklung von Fahrwerks- und AD-Funktionen. Diese beinhalten zum Beispiel Radarsensoren, Motor- und Bremssteuergeräte sowie die Buskommunikation zwischen allen daran beteiligten Komponenten. Die Modelle werden kontinuierlich als XIL-Modelle bereitgestellt und bedienen verschiedenste Fahrzeugmodelle inklusive aller Optionen für Sonderausstattungen. Ein Beispiel: Für das autonome Navigieren durch den Stadtverkehr müssen Teilnehmer im Straßenverkehr und Objekte wie Verkehrszeichen erkannt und darauf korrekt reagiert werden. Nach der Erkennung müssen etwa Motor- und Bremssteuergerät die Geschwindigkeit gemäß der Verkehrssituation anpassen und die Änderungen müssen dem Fahrer informativ angezeigt werden. Im entsprechenden Modell müssen demnach das Steuergerät selbst, seine Verhaltenslogik, die passende Umgebungslogik, die es umgebende Wirkkette und das Zusammenspiel mit anderen Steuergeräten sowie verschiedene Fahrzeugvarianten und Zielplattformen abgebildet sein. Für die Nachbildung der Verhaltenslogik – also der Reaktion des Steuergeräts auf eingehende Signale – werden zunächst alle relevanten Komponenten der Wirkkette definiert. Nicht-relevante Signale, die keine Auswirkung auf die Wirkkette haben, werden durch statische Restbussimulationen dargestellt. Dynamische Anteile der Wirkkette werden so realitätsnah wie möglich simuliert.
Ein solches Gesamtmodell besteht aus einer Vielzahl kleinteiliger Module. Dadurch können Änderungen, wie vorangehend beschrieben, gezielt – und damit schneller – am entsprechenden Modul innerhalb des Gesamtmodells umgesetzt werden. Anschließend wird das Modell mit zusätzlichen Eigenschaften vor dem produktiven Einsatz an einem Closed-Loop-Prüfstand automatisiert verifiziert. Unter Closed-Loop versteht man die Eigenschaft, dass ein real verbauter Steuergeräteverbund und die simulierte Umgebung in Interaktion stehen und so ihr Verhalten gegenseitig beeinflussen. Den Closed-Loop-Prüfstand für dieses Projekt haben Entwickler der ASAP Gruppe aus dem Bereich Prüfsysteme konzeptioniert, aufgebaut und beim Kunden in Betrieb genommen. Am Prüfstand können die gesamte Wirkkette oder bei Bedarf auch nur einzelne Komponenten überprüft werden. Nach Einlesen des Fahrzeugauftrags erkennt der Prüfstand automatisch Fahrzeugmodell und -typ und passt die Modellcodierung entsprechend an. Mit Blick auf die enormen Herausforderungen in der Komponenten- und Funktionsentwicklung – kurze Entwicklungszeiten, permanenter Kostendruck und immer komplexere Produkte – stellt die Umstellung auf einen flexibleren Entwicklungsprozess einen besonderen Vorteil dar und leistet einen großen Beitrag bei der Realisierung von Mobilitätslösungen der Zukunft.
Literaturhinweise:
[1] ADR5: Autonomous mobility is coming – faster than you think: https://www.rolandberger.com/en/ (zuletzt abgerufen am 23. Juli 2020)
[2] Prognose der Anzahl zugelassener Personenkraftwagen (Pkw) in Europa nach Art der Fahrzeugnutzung im Zeitraum der Jahre 2018 bis 2030: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/875082/umfrage/prognostizierter-pkw-bestand-in-europa-nach-art-der-pkw-nutzung/ (zuletzt abgerufen am 23. Juli 2020)
[3] Elektronik-Anteil in Fahrzeugen nimmt zu: https://www.car-it.com/technology/elektronik-anteil-in-fahrzeugen-nimmt-zu-228.html (zuletzt abgerufen am 23. Juli 2020)