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Kundenorientierte Absicherung mit Hilfe methodischer Testfallerstellung aus Felddaten

Birlet, Adam; Elgharbawy, Mohamed; Schwarzhaupt, Andreas; Wiesel, Urs; Weber, Christof; Frey, Michael ORCID iD icon

Abstract:
Fahrerassistenzsysteme, sowie autonomes Fahren leisten einen wesentlichen Beitrag, um Nutzfahrzeuge immer sicherer zu machen. Mit derWeiterentwicklung des automatisierten Fahrens steigt hierbei die Systemkomplexität, woraus sich Anforderungen an neue, gesamtheitliche Erprobungskonzepte entstehen. Um die Absicherung hochautomatisierter Fahrfunktionen zu ergeben, sind neuartige Verifikations- und Validierungsmethoden erforderlich. Ziel der kundenorientierten Absicherung ist es, durch die Aggregation von Testergebnissen aus wissens- und datengetriebenen Testplattformen den Übergang von der quantitativen Kilometerzahl zur qualitativen Abdeckung zu ermöglichen. Die adaptive Testabdeckung zielt somit auf einen Kompromiss zwischen Effizienz- und Effektivit ätskriterien für die Absicherung von automatisierten Fahrfunktionen in der Produktentstehung von Nutzfahrzeugen ab. In diesem Prozess wird ein Messtechnik- und Datenanalysekonzept für die weltweite Absicherung von automatisierten Fahrfunktionen vorgestellt, welches eine Skalierbarkeit zur Aufzeichnung von Fahrzeugsensor- und/oder Umfeldsensordaten von spezifischen Fahrereignissen einerseits und Permanentdaten zur statistischen Absicherung und Softwareentwicklung andererseits, erlaubt. ... mehr


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1007/978-3-658-29717-6_29
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Buchaufsatz
Publikationsjahr 2021
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-658-29717-6
ISSN: 2198-7432, 2198-7440
KITopen-ID: 1000135498
Erschienen in Commercial Vehicle Technology 2020/2021 – Proceedings of the 6th Commercial Vehicle Technology Symposium. Ed.: K. Berns
Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden
Seiten 431–458
Serie Proceedings
Vorab online veröffentlicht am 18.04.2021
Schlagwörter Erprobungsmethodik; Fahrerassistenzsysteme; Autonomes Fahren; Hierarchische Clusterbildung; Normalisierte Kreuzkorrelation; Sensitivitäts- und Zuverlässigkeitsanalyse; Stichprobenmethoden
Nachgewiesen in Dimensions
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