Mit freundlicher Genehmigung der dSPACE GmbH

dSPACE treibt den Fortschritt beim Testen autonomer Fahrzeuge voran

Autonome Fahrzeuge (AF) sind kein futuristischer Traum mehr. Nach Erhebungen von Social Tables fahren allein auf den Straßen der Vereinigten Staaten mehr als 1400 autonome Fahrzeuge, und diese Anzahl wird aktuellen Trends zufolge in den kommenden Jahren auf der ganzen Welt exponentiell steigen. 

Darum hat dSPACE, ein führender Entwickler und Hersteller von Technologien zum Testen von AF, AURELION erschaffen – ihre Lösung für eine sensorrealistische Simulation. AURELION ermöglicht die Integration hervorragender Visualisierung und bahnbrechender Sensoren in Prozesse zur Entwicklung und Validierung von Funktionen für autonomes Fahren.

dSPACE konnte durch Nutzung der Unreal Engine eine realistische Grafik erschaffen, naturgetreue Fahrumgebungen simulieren und Fahrzeuge sowie Sensoren für AURELION modelieren. 
Mit freundlicher Genehmigung der dSPACE GmbH
Holger Krumm, Strategic Product Manager des Unternehmens, erklärt, dass Spurassistenten und adaptive Tempomaten zwar auf echten Straßen getestet werden können, das Testen wirklich autonomer Fahrzeuge jedoch etwas komplexer ist. 

„Wenn wir über die Komplexität der Szenarien sprechen, in die autonome Fahrzeuge verwickelt sind – wenn sich ein Auto also vollständig von selbst fährt, dann müssen wir Millionen von Kilometern auf Straßen testen“, erklärt er. „Das geht nicht von Hand. Also machen wir das auf virtuellen Straßen. Und das schaffen wir hier auf jeden Fall, dank AURELION und der Unreal Engine.“

Es gibt noch einen Grund, Tests auf echten Straßen zu vermeiden: die Sicherheit. „Man muss verschiedene kritische Fahrmanöver und Szenarios entwickeln und testen“, erklärt Caius Seiger, Product Manager für Sensorsimulation bei dSPACE. „Klar kann man das mit echten Testfahrten auf echten Straßen machen. Aber das wäre natürlich mit autonomen Fahrzeugen gefährlich. Das ist einer der Gründe, aus denen wir AURELION erschaffen haben – damit können wir ganz einfach für jedes mögliche und denkbare Szenario synthetische Sensordaten für Kamera, RADAR sowie LIDAR generieren und Algorithmen testen, bevor wir alles auf die Straße schicken.“
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Beim Testen von AF ist Realismus extrem wichtig, erklärt Seiger. „Man muss sich der Realität so weit wie möglich annähern, denn wenn man einen Algorithmus mit unrealistischen Daten füttert, kann man sich nicht sicher sein, wie dieser sich in der echten Welt verhält“, sagt er. „Man muss garantieren können, dass ein Algorithmus und eine Kontrolleinheit sich in der echten Welt so verhalten wie in der Simulation.“

dSPACE simuliert schon seit langem Fahrzeugdynamik und Verkehrsdaten, aber erst als ein Kunde eine Visualisierung dieses Vorgangs anfragte, begann das Unternehmen, nach Wegen zu suchen, diese Simulationen zum Leben zu erwecken. Es wurde schnell klar, dass sich hinter dieser ersten Anfrage ein größerer potenzieller Markt verbarg, also entwickelte dSpace eine auf OpenSceneGraph beruhende Lösung namens Motion Desk, in die Radar und LiDAR integriert wurden. Jedoch verlangte der Markt nach besserer grafischer Qualität, als es diese Lösung bieten konnte.
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„OpenSceneGraph konnte zwar alles, aber es hätte jahrelange Entwicklung erfordert, eine neue Dimension grafischer Qualität zu erreichen“, erklärt Seiger. „Wir entschieden uns, die Unreal Engine zu nutzen, um so sofort durchstarten und großartige Grafikqualität erreichen zu können.“

Für Seiger waren die Funktionen der Unreal Engine, die sie zur ersten Wahl für dSPACE machten, der Unreal Editor – die in die Engine integrierte Erstellungs- und Entwicklungsumgebung – sowie die Verfügbarkeit des Quellcodes. 
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„Dank des Unreal Editors ist es sehr leicht, 3D-Inhalte in die Unreal Engine zu übertragen. Es gibt dort eine Menge Funktionen“, sagt er. „Ein weiteres wichtiges Kriterium für uns war die freie Verfügbarkeit der Unreal Engine. Manchmal mussten wir den Quellcode ändern, um die Anforderungen des Markts zu erfüllen. Das war für Radar und LIDAR nötig, und durch Änderung einiger weniger Code-Zeilen konnten wir diese Marktanforderungen erfüllen und eine funktionierende Lösung anbieten.“

„Die gigantische Menge von Assets, die man in Ihrer Umgebung nutzen kann, war ein echter Game-Changer“, so Krumm. „Der Markt trägt einiges bei. Wenn wir eine virtuelle Welt bauen wollen, geht das nicht allein. Wir haben mehrere Modeller, stehen aber auch im Dialog mit Unternehmen, die importbereite Objekte anbieten. Über das Interface können wir diese externen Assets ganz leicht in unsere Umgebung importieren und sehen, wie sie sich in Sachen Laufzeit-Anwendung verhalten.“
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Seiger ist sich sicher, dass AURELION das beste Produkt auf dem Markt ist – aufgrund seiner Möglichkeit zur Validierung. „Die Nutzung synthetischer Sensordaten ist für unsere Kunden noch ein sehr junger Prozess“, erklärt er. „Nur zu sagen ‚Wir haben die besten Modelle‘ ist ein grundlegender Fehler. Man muss diese Modelle validieren. Man muss simulierte Daten mit Daten aus der echten Welt vergleichen. Und das für verschiedene Szenarien und Parameter wie Schnee, Regen und Nebel. Wir beweisen, dass man diese Modelle mit diesen unterschiedlichen Parametern verwenden kann. Unser Ökosystem ist gemeinsam mit der Validierung eines der wichtigsten Merkmale von AURELION.“ 
Krumm beschreibt die Vorteile der umfassenden Vorgehensweise von AURELION. „Wir bieten eine umfassende Lösung, in der AURELION eine große Rolle dabei spielt, dem Kunden das gute Gefühl und das Wissen zu vermitteln, dass er die besten Sensormodelle für Radar, LIDAR, Kamera und Ultraschall in einem Paket hat“, sagt er. „Es ist daher möglich, den AF-Entwicklungsvorgang von Anfang an zu testen, beginnend mit der virtuellen Simulation bis zur Hardware, wenn der fertige Code in ein Auto geladen und dieses als Prototyp auf der Straße gefahren wird.“

Im Moment rüstet dSPACE AURELION auf Unreal Engine 5 auf und implementiert neue Werkzeuge zur Unterstützung der Kunden, darunter ein geplantes dSPACE-Plugin für die Unreal Engine, über das Kunden Formate wie OpenDRIVE importieren können, den Standard zur Beschreibung von Straßennetzwerken. Im Anschluss können dann Umgebungen im Unreal Editor erstellt und in AURELION hochgeladen werden. 

„Ich persönlich bin der Meinung, dass wir in der Unreal Engine die beste Lösung für den Markt gefunden haben“, sagt Seiger. „Wenn wir bei OpenSceneGraph geblieben wären, anstatt zur Unreal Engine zu wechseln, würden wir immer noch an Beleuchtungsproblemen und anderen derartigen Dingen arbeiten und es gäbe AURELION heute nicht.“ 
In den kommenden Jahrzehnten werden autonome Fahrzeuge auf den Straßen der Welt allgegenwärtig sein, und dSPACE plant, beim simulierten Training für autonome Fahrzeuge ganz vorn mitzuhalten. Erfahren Sie auf der Simulationsseite der Unreal Engine mehr über sensorrealistische Simulation und herausragende Visualisierung bei Entwicklung und Validierung von Fahrfunktionen.

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