Neuer Scenario Generation Service von understand.ai und dSPACE: Die Komplexität der realen Welt in die Simulation übertragen

dSPACE und sein Tochterunternehmen understand.ai, das auf die automatisierte, KI-basierte Datenannotation spezialisiert ist, bieten einen neuen Service an, der aus aufgezeichneten Messdaten Simulationsszenarien für die Absicherung von autonomen Fahrfunktionen und Fahrassistenzfunktionen erzeugt. Mit dem Angebot unterstützt dSPACE seine Kunden in der Automobilindustrie dabei, selbstfahrende Fahrzeuge schnell, realitätsnah und effizient zu entwickeln.

Um autonome oder teilautonome Fahrzeuge zuverlässig absichern zu können, werden tausende möglichst realistische Szenarien benötigt, die auch seltene Ereignisse umfassen. Die manuelle Erstellung der so genannten „rare events“ in speziellen Editoren ist enorm aufwendig.  „Mit dem Service zur Szenariogenerierung bringen wir die Komplexität der realen Welt in die Simulation und ermöglichen die Absicherung mit tausenden von relevanten und kritischen Simulationsszenarien“, fasst Produktmanager Thorsten Püschl die Vorteile des neuen Dienstes zusammen.

Der Scenario Generation Service von understand.ai und dSPACE greift auf vorhandene Datenschätze zurück, die bei Messfahrten aufgezeichnet wurden. In einem hochautomatisierten Prozess werden mit den KI-basierten Annotierungs-Lösungen von understand.ai die relevanten Informationen aus den Rohdaten der Fahrzeugsensoren extrahiert. Auf diese Weise entstehen realitätsnahe und konsistente Simulationsszenarien. Optional können Daten aus Objektlisten für die Szenariogenerierung verwendet werden.

Mit den generierten Szenarien werden exakte Reproduktion von realen Fahrsituationen in der Simulation erzeugt, um so Ereignisse aus Testfahrten im Labor nachzustellen oder um Simulationen von Sensormodellen mit Messdaten abzugleichen. Die Generierung logischer Simulationsszenarien ermöglicht es  über das szenario-basierte Testen simulativ viele neue, bisher unbekannte Corner Cases zu erzeugen und so autonome Fahrfunktionen in einer Vielzahl relevanter und kritischer Situationen zu testen.

Das für die Simulation benötigte Straßenmodell kann durch den Scenario Generation Service ebenfalls auf Basis der Sensordaten modelliert werden. Alternativ ist hierfür die Verwendung von HD-Karten möglich.

Darüber hinaus können außerdem detaillierte 3D Modelle der Fahrzeug-Umgebung für die physikalische Sensor-Simulation erzeugt werden.

Die generierten Szenarien ermöglichen die sofortige Nutzung der Szenarien in der ASM-Simulationsumgebung von dSPACE und der bestehenden Infrastruktur für SIL- und HIL-Anwendungen. Zusätzlich werden die Szenarien in OpenSCENARIO und OpenDRIVE bereitgestellt, so dass die Übertragbarkeit auf weitere Simulatoren möglich ist.

dSPACE und understand.ai stellen den Scenario Generation Service in der virtuellen Ausstellung der dSPACE Digital 2021 vor, die am 27. und 28. Januar stattfindet. Weitere Informationen und Anmeldung zur Konferenz hier.

Über die dSPACE digital signal processing and control engineering GmbH

dSPACE ist einer der weltweit führenden Anbieter von Simulations- und Validierungslösungen, die bei der Entwicklung von vernetzten, selbstfahrenden und elektrisch angetriebenen Fahrzeugen eingesetzt werden. Mit dem durchgängigen Lösungsangebot des Unternehmens entwickeln und testen vor allem Automobilhersteller und ihre Zulieferer Software- und Hardware-Komponenten ihrer neuen Fahrzeuge, lange bevor ein neues Modell auf die Straße kommt. Aber nicht nur in der Fahrzeugentwicklung ist dSPACE ein gefragter Partner; auch bei Unternehmen der Luft- und Raumfahrt oder der Industrieautomation verlassen sich Ingenieure auf das Know-how von dSPACE. Das Angebot reicht von durchgängigen Lösungen für die Simulation und Validierung über Engineering- und Consulting-Leistungen bis zu Training und Support. Mit mehr als 1.800 Mitarbeitern weltweit ist dSPACE am Stammsitz in Paderborn, mit drei Projektzentren in Deutschland sowie durch Landesgesellschaften in den USA, Großbritannien, Frankreich, Japan, China und Kroatien vertreten.

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