Um verstärkt selbstfahrende und vor allem sichere autonome Fahrzeuge auf den Weg zu bringen, haben der Anbieter von Testsystemen, AVL, und die niederländische Organisation für Angewandte Naturwissenschaftliche Forschung (TNO) eine Kooperation gestartet.
Konkret entwickelt AVL eine auf Fahrszenarien basierende, offene Toolchain für Validierungs- und Verifizierungsaufgaben und integriert dabei die StreetWise-Lösung von TNO.
Traditionell unterziehen Autobauer ihre neuen Fahrzeuge intensiver Prüfungen. Bevor ein Auto von den Behörden zugelassen wird, hat es bereits hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Würde dieser Ansatz auch auf Fahrzeuge mit höheren Automatisierungsgraden angewendet werden, müssten den Angaben zufolge Milliarden von Kilometern gefahren werden. An dieser Stelle kommen neue sogenannte szenarienbasierte Ansätze ins Spiel, um Systeme sicherer und nachvollziehbarer zu machen und gleichzeitig den Prüfaufwand zu optimieren.
TNO hat dazu eine Methodik entwickelt, um Fahrszenarien einschließlich Statistiken aus real erfassten Fahrdaten zu extrahieren. Das Ziel von AVL ist es, mit Hilfe des AVL-Test-Case-Generators Testfälle und Testpläne zu erstellen, indem Szenarien aus der StreetWise-Datenbank von TNO integriert werden. Beide Funktionen sollen dazu beitragen, ADAS-Funktionen in Fahrzeugen intelligent zu testen.
