Methoden zur Ermittlung der Aussagekraft eines Logischen Szenarios im Absicherungs- und Freigabeprozess einer hochautomatisierten Fahrfunktion

Die Absicherung und Freigabe hochautomatisierter Fahrfunktionen im Open-World-Kontext stellt die Automobilindustrie vor große Herausforderungen, da die Vielzahl möglicher Szenarien eine vollständige Testabdeckung unmöglich macht. In dieser Dissertation wird daher ein systematischer Ansatz zur Auswahl repräsentativer konkreter Szenarien aus logischen Szenarien entwickelt, um eine effiziente und dennoch belastbare Validierung zu ermöglichen.

Hierfür wird ein modularer Selektionsprozess vorgestellt, der verschiedene Methoden wie kombinatorische Exploration des Parameterraums, Szenarienreduktion sowie Ähnlichkeits- und Unsicherheitsanalysen kombiniert. ... mehrZiel ist es, mit einer begrenzten Anzahl an Testfällen eine fundierte Aussage über die Abdeckung und Aussagekraft eines gesamten Szenarioraums zu treffen.

Die Ergebnisse zeigen, dass der entwickelte Ansatz den Testaufwand signifikant reduzieren kann, ohne die Qualität der Sicherheitsbewertung zu beeinträchtigen, und somit einen wichtigen Beitrag zur praktischen Umsetzung szenarienbasierter Absicherungs- und Freigabeprozesse leistet.

The validation and release of highly automated driving functions in open-world environments pose significant challenges due to the vast number of possible scenario variations and the impracticality of exhaustive testing. This dissertation addresses this problem by introducing a systematic method for selecting representative concrete scenarios from higher-level logical scenarios within a scenario-based validation framework.

A modular selection process is developed that combines combinatorial exploration of the parameter space with pre- and inter-execution scenario reduction, as well as similarity and uncertainty analyses. ... mehrThe approach enables the identification of a reduced yet representative set of test cases, allowing for a quantified statement about the coverage and representativeness of the overall scenario space.

The proposed methodology contributes to reducing test effort while maintaining confidence in safety validation results and supports decision-making in the approval process of highly automated driving systems. Its applicability is demonstrated through evaluation on an exemplary scenario, highlighting both practical feasibility and integration into existing automotive development and testing processes.