Glaubwürdigkeit und Einsatz des szenariobasierten X-in-the-Loop-Tests für Fahrerassistenzsysteme

Fahrerassistenzsysteme tragen gerade im Bereich der Nutzfahrzeuge zur Verkehrssicherheit bei. Darüber hinaus bietet das hochautomatisierte Fahren neue Geschäftsmodelle. Eine zentrale Herausforderung bei der Entwicklung dieser Systeme ist die steigende Breite und Tiefe der Testfälle. Bereits in heutigen Entwicklungsprojekten stoßen vorhandene Realtestkapazitäten an ihre Grenzen. Daher sind neue Methoden zum Test von Fahrerassistenzsystemen erforderlich.

Die Kombination aus szenariobasiertem Testen und X-in-the-Loop-Testumgebungen ist ein vielversprechender Ansatz. In dieser Dissertation werden drei Einsatzmöglichkeiten des szenariobasierten XiL-Tests in einem Serien-Entwicklungsprojekt eingeführt und diskutiert. ... mehrAls besonders geeignet wird hierbei der Einsatz beim Software-Qualifizierungstest bewertet und in einem Prozessentwurf weiter detailliert. Schwerpunkt ist die Zuordnung von Szenarien auf Testumgebungen mit dem Ziel, die Testabdeckung, die Glaubwürdigkeit der Testergebnisse und die Effizienz der Testdurchführung zu optimieren.

Ein entscheidender Prozessschritt ist die sogenannte Glaubwürdigkeitsbewertung. Diese bewertet ein konkretes Szenario in einer spezifischen Testumgebung und besteht je nach Konfidenzanforderung aus den drei Schritten Prädiktion, Plausibilisierung und Validierung. In der Prädiktion werden mithilfe von Unsicherheitsmodellen für drei Subsysteme der XiL-Umgebung und einer Monte-Carlo-Simulation Testergebnis-Verteilungen generiert und mit einem Multinomialansatz Konfidenzintervalle ermittelt. Die Plausibilisierung prüft mithilfe von Pass/Fail-Kriterien und Szenariodistanzmaßen die Äquivalenz einzelner Testausführungen in XiL und Realtest. Bei der Validierung findet ein statistischer Abgleich der Testergebnis-Verteilungen aus XiL und Realtest mithilfe des Barnard-Tests statt.

Die Glaubwürdigkeitsbewertung wird auf Basis von Software-in-the-Loop-Daten eines Entwicklungsprojekts für Fahrerassistenzsysteme für insgesamt sieben konkrete Szenarien evaluiert.

Advanced Driver Assistance Systems contribute to traffic safety, especially when it comes to commercial vehicles. Furthermore, highly automated driving offers new business cases. A major challenge in development of such systems is the increasing width and depth of test cases. Even today's development projects reach the limits of existing real world test capacities. Consequently, new methods to test Advanced Driver Assistance Systems are required.

Combining scenario-based testing with X-in-the-Loop test environments is a promising approach. In this dissertation, three deployment options of scenario-based XiL test in a series development project are introduced and discussed. ... mehrEspecially the application in software qualification test is evaluated to be suitable and is further specified. The focus is on the assignment of scenarios to test environments while optimizing test coverage, test result credibility and test execution efficiency.

A decisive process step is so-called credibility evaluation. It evaluates a concrete scenario in a specific test environment and consists of the three steps prediction, plausibilization and validation depending on the confidence requirement. In prediction, uncertainty models of three XiL subsystems and a Monte Carlo simulation yield test result distributions and allow computation of multinomial confidence intervals. Plausibilization evaluates the equivalence of single test executions in XiL and real world using pass/fail criteria and scenario distance measures. In the validation step, a statistical comparison of test results of XiL and real world is performed using the Barnard test.

The credibility evaluation is assessed based on Software-in-the-Loop data of a development project for Advanced Driver Assistance Systems using seven concrete scenarios.