Control-over-the-Air: Verteilte Regelungen durch cloudbasierte Fahrzeugfunktionen

Die Automobilindustrie steht vor der Herausforderung, softwarebasierte Fahrzeugfunktionen flexibler und ressourceneffizienter zu gestalten. Mit bis zu 150 Steuergeräten in Premiumfahrzeugen und Lebenszyklen von bis zu 35 Jahren bei Stadtbussen entsteht eine kritische Diskrepanz zwischen statisch verbauter Hardware und exponentiell wachsenden Softwareanforderungen.
Diese Dissertation entwickelt einen systematischen Ansatz zur Erweiterung von Fahrzeug-E/E-Architekturen um cloudbasierte Funktionen, insbesondere den Control-over-the-Air (COTA) Ansatz, bei dem regelnde Softwarekomponenten in der Cloud ausgeführt werden und die Regelschleife vom Fahrzeug über die Cloud geschlossen wird. ... mehrDie Forschungsarbeit adressiert drei zentrale Fragestellungen: die systematische Identifikation cloudfähiger Funktionen, die Auswahl optimaler Deploymentmodelle und die quantifizierbare Bewertung der Cloudverlagerungspotenziale. Zur Identifikation geeigneter Funktionen wird ein zweistufiger Bewertungsprozess entwickelt, der zunächst die Realisierbarkeit anhand von Safety- und Echtzeitanforderungen prüft und anschließend mittels eines Eignungs-Scores aus fünf Bewertungsmetriken die optimalen Kandidaten identifiziert. Die Anwendung dieses Prozesses auf eine moderne Stadtbus-E/E-Architektur identifiziert die Heizung, Lüftung, Klimatisierung (HLK)-Regelung als besonders geeigneten Kandidaten, da sie weder
sicherheitskritisch (kein ASIL zugewiesen) noch echtzeitkritisch ist, aber gleichzeitig erhebliche Energieeinsparpotenziale aufweist. Für die identifizierte Funktion wird eine multikriterielle Entscheidungsanalyse (engl. MCDA) durchgeführt, um ein passendes Cloud-Deploymentmodell zu bestimmen. Das Nur Cloud-Modell erzielt ein knapp besseres Ergebnis als das Fallback-Modell. Beide Ansätze werden daher praktisch umgesetzt, basierend auf einer rechenintensiven modellprädiktiven Regelung, die sich besonders für die Cloud eignet. Ein Software Orchestrator im Fahrzeug koordiniert dabei die dynamische Integration von Services wie dem cloudbasierten
Regler, unabhängig davon, ob sie lokal im Fahrzeug oder in externen Netzwerken bereitgestellt werden. Die Validierung der beiden identifizierten Deploymentmodelle erfolgt auf einer Testplattform am Institut, die eine vereinfachte zentralisierte E/E-Architektur
nachbildet. Die Evaluierung umfasst vier repräsentative Klimaszenarien von durchschnittlichen Bedingungen bis zu extremen Temperaturen von−15 ◦C. Die Ergebnisse demonstrieren signifikante Verbesserungen: Der cloudbasierte MPC erreicht realistische Energieeinsparungen von 11,06% gegenüber einem fahrzeuginternen PID-Regler, entsprechend 2,4kWh täglich oder einer zusätzlichen Reichweite von 2,1km. Gleichzeitig wird der thermische Komfort gemäß VDV-236 Vorgaben in allen Szenarien ohne Verbindungsabbruch eingehalten, während die Vorgaben bei Verbindungsabbrüchen im -15 °C-Szenario sowohl im Nur Cloud- als auch im Fallback-Modell leicht überschritten werden. Bei der praktischen Erprobung zeigt das Fallback-Modell bessere Robustheit gegenüber Verbindungsabbrüchen als das
in der MCDA besser bewertete Nur Cloud-Modell. Die Dissertation leistet einen systematischen Beitrag zur Integration von Cloud Computing in automotive E/E-Architekturen durch die Entwicklung strukturierter Bewertungsprozesse, methodischer Deploymentmodell-Auswahl und den praktischen Nachweis messbarer Potenziale. Die Ergebnisse zeigen, dass der COTA-Ansatz technisch realisierbar ist und klare Vorteile in Energieeffizienz, Wartbarkeit und Skalierbarkeit bietet. Fallback-Strategien im Fahrzeug sind kurzfristig zwar sinnvoll, könnten mit zukünftigen drahtlosen Kommunikationstechnologien jedoch entbehrlich werden.

The automotive industry faces the challenge of making software-based vehicle functions more flexible and resource-efficient. With up to 150 electronic control units (ECUs) in premium vehicles and life cycles of up to 35 years for city buses, there is a critical discrepancy between statically installed hardware and exponentially growing software requirements. This dissertation develops a systematic approach to extending vehicle E/E architectures with cloud-based functions, in particular the Control-over-the-Air (COTA) approach, in which control software components are executed in the cloud and the control loop is closed from the vehicle via the cloud. ... mehrThe research addresses three central questions: the systematic identification of cloud-enabled functions, the selection of optimal deployment models, and the quantifiable evaluation of cloud migration potential. To identify suitable functions, a two-stage evaluation process is developed that first checks feasibility based on safety and real-time requirements and then identifies the optimal candidates using a suitability score based on five evaluation metrics. Applying this process to a modern city bus E/E architecture identifies heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) control as a particularly suitable candidate, as it is neither safety-critical (no ASIL assigned) nor real-timecritical, but at the same time offers considerable energy-saving potential. A multi-criteria decision analysis (MCDA) is performed for the identified
function to determine a suitable cloud deployment model. The Only Cloud model achieves a slightly better result than the Fallback model. Both approaches are therefore implemented in practice, based on a computationally intensive model predictive control system that is particularly suitable for the cloud. A software orchestrator in the vehicle coordinates the dynamic integration of services such as the cloud-based controller, regardless of whether
they are provided locally in the vehicle or in external networks. The two identified deployment models are validated on a test platform at the institute that replicates a simplified centralized E/E architecture. The evaluation covers four representative climate scenarios ranging from average conditions to extreme temperatures of -15 degrees Celsius. The results demonstrate significant improvements: The cloud-based MPC achieves realistic energy savings of 11.06 percent compared to an in-vehicle PID controller, corresponding to 2.4 kilowatt hours per day or an additional range of 2.1 kilometers. At the same time, thermal comfort is maintained in accordance with VDV-236 specifications in all scenarios without connection interruptions, while the specifications are slightly exceeded in the -15 °C scenario in
both the Only Cloud and Fallback models in the event of connection interruptions. In practical testing, the Fallback model shows better robustness against connection interruptions than the Only Cloud model, which was
rated higher in the MCDA. The dissertation makes a systematic contribution to the integration of cloud computing into automotive E/E architectures through the development of structured evaluation processes, methodical deployment model selection, and practical verification of measurable potential. The results show that the COTA approach is technically feasible and offers clear advantages in energy efficiency, maintainability, and scalability. Fallback strategies in vehicles make sense in the short term, but could become unnecessary with future
wireless communication technologies.