Der Fachbeitrag beschreibt die gemeinsame Arbeit des Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und IPG Automotive zur Validierung serienmäßiger Fahrerassistenzsysteme auf einem Vehicle-in-the-Loop (ViL)-Gesamtfahrzeugprüfstand. Dadurch soll die Lücke zwischen reiner Simulation und realen Fahrversuchen geschlossen und reproduzierbare Tests komplexer ADAS-Funktionen unter Laborbedingungen möglich werden.
Zu Beginn erläutern die Autoren die Herausforderungen bei der Validierung moderner Fahrerassistenzsysteme und ordnen bestehende Ansätze zur ADAS-Validierung ein. Vorgestellt werden frühere Arbeiten zu Sensordateninjektion, Radarstimulation, Hardware-in-the-Loop-Systemen sowie Prüfstandslösungen für automatisierte Fahrfunktionen.
Anschließend wird das Versuchsfahrzeug vorgestellt – ein Ford Kuga mit serienmäßigen Assistenzfunktionen wie ACC, Spurhalteassistent, Notbremsassistent, Parkassistent und Verkehrszeichenerkennung. Die Sensorik umfasst Radar, Kamera und Ultraschall. Mithilfe von CarMaker HIL und zusätzlicher Hardware können virtuelle Verkehrsszenarien erzeugt und direkt auf die Fahrzeugsensorik stimuliert werden.
Der Hauptteil des Beitrags beschreibt den am KIT aufgebauten lenkbaren Gesamtfahrzeugprüfstand. Das Fahrzeug wird über Belastungsmaschinen an den Radnaben gekoppelt, während CarMaker Testbed die Fahrdynamik in Echtzeit berechnet. Besonderheit des Prüfstands ist die Möglichkeit, reale Lenkmanöver ohne Umbauten am Fahrzeug durchzuführen. Gleichzeitig werden Bewegungs-, Geschwindigkeits- und Positionsdaten an die Simulationsumgebung übermittelt, um die Sensorstimulation konsistent nachzubilden.
In letzten Kapitel Versuchsfälle auf dem ViL-Prüfstand werden verschiedene ADAS-Funktionen untersucht. ACC und Spurhalteassistent konnten erfolgreich auf virtuelle Verkehrsteilnehmer reagieren und das Fahrzeug automatisch führen. Auch der Notbremsassistent ließ sich reproduzierbar auslösen. Beim Parkassistenten traten dagegen Einschränkungen auf, da die Prüfstandsumgebung die realen Lenkbedingungen noch nicht vollständig abbilden konnte.
Die Autoren kommen zu dem Ergebnis, dass gegenüber realen Fahrversuchen dieser Ansatz deutlich höhere Reproduzierbarkeit bietet und zahlreiche Umwelteinflüsse wie Wetter, Lichtverhältnisse oder Fahrbahnzustand eliminiert. Gleichzeitig zeigen die Autoren aber auch bestehende Herausforderungen auf, etwa bei der Nachbildung bestimmter Fahrzeugbeschleunigungen oder bei komplexen Parkmanövern. (oe)
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