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Partnerschaft zwischen AVL, Microsoft, Hexagon, Synopsys und Tracetronic Werkzeugkette für automatisierte und autonome Fahrfunktionen

Quelle: Pressemitteilung 1 min Lesedauer

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AVL List GmbH
Metrofunk Kabel-Union GmbH

Zusammen mit Microsoft, Hexagon, Synopsys und Tracetronic entwickelt AVL eine durchgängige digitale und automatisierte Toolchain für automatisierte und autonome Fahrfunktionen. Diese soll eine effiziente und präzise Simulation der Funktionen sowie deren Test in Verbindung mit verschiedenen Sensoren, Steuerelementen und der Fahrumgebungen ermöglichen. So will man die Testquantität steigern.

Um eine digitale und automatisierte Werkzeugkette zu entwickeln, haben sich AVL, Microsoft, Hexagon, Synopsys und Tracetronic zusammengeschlossen.(Bild: AVL)
Um eine digitale und automatisierte Werkzeugkette zu entwickeln, haben sich AVL, Microsoft, Hexagon, Synopsys und Tracetronic zusammengeschlossen.
(Bild: AVL)

Der Test automatisierter und autonomer Fahrzeuge stellt die Automobilindustrie vor erhebliche Herausforderungen. Komplexe Funktionen müssen innerhalb unterschiedlicher realer Fahrszenarien und Umgebungsbedingungen bestehen. Dazu wird das Zusammenspiel von Sensorik, Steuerelementen und Fahrzeugumgebung simuliert und getestet. Um die Entwicklung neuer Funktionen und deren Integration zu forcieren, müssen Testabläufe in jeder Entwicklungsphase automatisiert werden und optimal ineinandergreifen – von Software in the Loop über Hardware in the Loop bis hin zu realen Straßentests.

Initiative ADET Autonomous End-to-End-Testing

Dazu haben die Partner die Initiative ADET Autonomous End-to-End-Testing gestartet, um eine durchgängige, digitale und automatisierte Werkzeugkette zu entwickeln. Diese ermöglicht es, die Anzahl der Simulationsläufe um den Faktor 500 zu erhöhen und das bei gleichbleibender Entwicklungszeit.

Einfacher Datenaustausch zwischen Testszenarien und Teams

Mit den digitalen und automatisierten Test-Workflows und Tools fördern die Unternehmen die effektive Erstellung und den Austausch der Testszenarien. Hersteller- und Zulieferer-Teams können orts- und zeitunabhängig auf die Ergebnisse zugreifen. Eventuelle Fehlfunktionen des Systems werden in einer frühen Entwicklungsphase erkannt und entfernt. Die Tests können effizient geplant und Simulationen schnell auf der Microsoft-Azure-Infrastruktur umgesetzt werden. Auswertungen und Analysen von Daten und Ergebnissen lassen sich automatisieren und nahtlos austauschen. Prozesse, Werkzeuge und Testabläufe werden von einer zentralen Stelle orchestriert. Diese Architektur wird Dienste wie Azure Kubernetes Service (AKS) für die Container-Orchestrierung, Azure Batch für die automatische Skalierung und Azure's speziell entwickelte HPC/KI-Recheninstanzen umfassen. KI-Workloads, einschließlich maschineller Lernvorgänge (MLOps), werden von Azure Machine Learning unterstützt. (se)

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