Radar-Datenlogger – Erkennungsrate der ADAS und AV-Sensoren zielgerichtet erhöhen

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Dezentrales Erfassen

Wie kann ein solches System funktionieren? Die Lösung liegt in der Aufteilung des DP²4R-Systems und seiner nahtlosen Integration in die Sensor-Hardware. An jedem Radarsensor-System sitzt dezentral ein spezialisierter, nur ca. 40x60mm großer Erfassungskopf (DP²4R Head Unit). Er verfügt sowohl über ein FPGA zur Datenerfassung und -formatierung als auch über ein lokales RAM als Zwischenspeicher. Das Layout des Erfassungskopfes wird jeweils speziell für die Hauptplatine des Radar-Sensors angepasst und als „Piggyback“-Einheit auf diese aufgesteckt. Er koppelt sich dabei mit dem High-Speed-Debuginterface (z.B. Nexus/Aurora) des zentralen Mikrocontrollers. Damit können über das Debug-Interface sowohl die Radar-Rohdaten als auch weitere notwendige Informationen kontinuierlich abgezogen werden.

Zentrales Speichern

Das Herzstück des DP²4R Datenloggers ist der DP² Controller, der sowohl für die Datenspeicherung als auch für die gesamte Steuerung verantwortlich ist. Die gesammelten Nutzdaten werden von den Erfassungsköpfen als serieller LVDS-Strom an den DP² Controller übertragen, die Verbindungen dazu können bis zu 7 Meter lang sein. Bis zu vier Head Units lassen sich an einen DP² Controller ankoppeln, es können also gleichzeitig und synchron die Daten von vier Radar-Sensoren gesammelt und auf wechselbaren SSD-Massenspeichern gespeichert werden.

Offline-Auswertung

Die Daten können auf handelsüblichen NAS („Network Attached Storage“)-Systemen am Entwicklungsstandort gespeichert werden. Allerdings werden sehr hohe Kapazitäten benötigt: Ein Jahr lückenlose Aufzeichnung benötigt eine Speicherkapazität im einstelligen Petabyte-Bereich. Der elegante Weg, um die Daten vom Testfahrzeug zum NAS zu transportieren, wäre ganz klar ein Netzwerkinterface. Allerdings ist damit die praktisch erzielbare Datenrate auf ca. 10Gbit/sec begrenzt. Daher lohnt es sich, stattdessen auf den guten alten „Turnschuhbus“ umzusatteln: die SSDs werden manuell aus der Erfassungs-Zentraleinheit entnommen und direkt ins NAS eingesetzt. Bei fünf Minuten Fußweg vom Fahrzeug zum NAS und zwei SSDs mit je acht TByte Kapazität entspricht das einer Datenrate von etwa 430 Gbit/sec, mit Netzwerkkabeln ist das kaum zu übertreffen.

Damit liegen die auf den Testfahrten gesammelten Daten bereit zur weiteren Nutzung, Aufbereitung und Auswertung. Danach ist Fleißarbeit angesagt: Aus den stundenlangen Aufzeichnungen müssen die Situationen extrahiert werden, die näher untersucht werden sollen. Erleichtert wird dies durch die lückenlosen Zeitmarken und die Kameraprotokolle der Testfahrten. Darauf aufbauend können die Entwicklerteams dann die ursprünglichen Simulationsmodelle mit den relevanten Rohdaten versorgen und das Verhalten der Sensoren nachvollziehen. Damit wird es möglich, die Auswertungs-Algorithmen zukünftig noch besser abzustimmen.

Playback möglich

Ein angepasstes Softwareupdate macht die Sensoren fit für die nächsten Tests. Und hier spielt der DP²4R einen weiteren Trumpf aus: Im „Injection Mode“ kann das System verwendet werden, um die ursprünglich erfassten Radar-Rohdaten wieder in die Sensoren einzuspeisen. In einer Art „Virtual Reality“ durchfahren die Sensoren die vorher erlebten Situationen erneut, können jetzt aber zeigen, was sie durch das Softwareupdate gelernt haben. Für die systematische Verifikation der Systeme ist das ein entscheidendes Hilfsmittel, vor allem da man mit der Zeit eine Daten-Bibliothek der kritischen Fahrsituationen aufbauen kann.

Fazit

Intelligente Sensorsysteme als Basis der Fahrzeuge von morgen stellen neue Herausforderungen an die Validierung und Qualitätssicherung der Software. Eine System-Validierung auf Basis von realen Fahrdaten ist für OEMs schon aus versicherungstechnischen Gründen unumgänglich und erlaubt bereits vor der Markteinführung verlässliche Aussagen über die Robustheit der Sensorik.

Verfahren und Systeme hierzu stehen bereit und sind damit als Stand der Technik zu betrachten. Deren Integration sollte frühzeitig in den Entwicklungsprojekten berücksichtigt werden, um die Projektziele rechtzeitig, mit der gebotenen Sorgfalt und sicher zu erreichen.

Kontrollierter Straßenversuch der AEBS-Software. Das trapezförmige Objekt zwischen den beiden Fahrzeugen ist ein „weiches Ziel“, das einem Fahrzeug gleichen soll, das zum „Austricksen“ des Radars und der Kamera verwendet wird. (MathWorks)

* Thomas Dörfler ist Geschäftsführer der embedded brains GmbH

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