ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) Testing ist ist die Validierung und Prüfung von Fahrerassistenzsystemen.
Ein ADAS Testing erstreckt sich von der Prüfung der Hardware, wie Sensoren und Lidar, bis hin zur Software zur Steuerung Die Anwendungen beinhalten die Messung und Simulation von Umgebungsbedingungen, die Fahrzeuge im realen Verkehr erleben. Hierbei kommen
- GNSS (Global Navigation Satellite System) für präzise Positionsbestimmung - z.B. mit der vbox oder OxTS-Produkten,
- DAQ-Systeme (Data Acquisition) für die Erfassung von Fahrzeugdaten und
- Fahrroboter für die Wiederholung präziser Fahrmanöver
zum Einsatz. Die Entwicklung und Prüfung dieser Systeme zielen darauf ab, das Fahren sicherer zu machen und die Einhaltung von Standards wie NCAP (New Car Assessment Programme) zu gewährleisten.
ADAS Testing spielt eine Schlüsselrolle in der Entwicklung von Fahrzeugen spielt, die zunehmend autonom fahren können. Durch den Einsatz von hochentwickelten Sensoren, Lidar, GNSS, DAQ und Software, unterstützt durch rigorose Prüfungen und Simulationen, arbeiten Hersteller wie Dewesoft daran, die Sicherheit und Effizienz von Fahrerassistenzsystemen kontinuierlich zu verbessern. Dieser Prozess ist nicht nur für die Einhaltung aktueller Sicherheitsstandards wie NCAP unerlässlich, sondern auch für die Förderung des Vertrauens in die Technologien, die das Fahren in der Zukunft prägen werden.
Die ADAS Testing Verfahren
Es gibt verschiedene Tests, um die Funktionalität, Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Die gängigen ADAS-Tests sind:
- Simulationstests: Einsatz von Software-Simulationen, im ADAS-Testing unter verschiedenen Bedingungen und Szenarien, ohne reale Fahrzeuge zu nutzen. Diese Tests können komplexe Szenarien und seltene Ereignisse abbilden, die in der realen Welt schwierig zu reproduzieren sind.
- Hardware-in-the-Loop (HiL) Testing: Kombiniert reale ADAS-Komponenten (wie Sensoren und Aktuatoren) mit simulierten Umgebungen.
- Software-in-the-Loop (SiL) Testing: Hier werden die ADAS-Algorithmen und -Software in einer simulierten Umgebung getestet, die die reale Welt nachbildet.
- Closed-Course Testing: Testen von Funktionen auf abgesperrten Teststrecken, die reale Weltbedingungen nachahmen. Dies ermöglicht die sichere Bewertung von Systemleistung und Verhalten in kontrollierten, aber realitätsnahen Umgebungen.
- Open-Road Testing: Echtwelt-Tests auf öffentlichen Straßen mit einem Testfahrzeug unter verschiedenen Verkehrsbedingungen und Umgebungen.
- Model-in-the-Loop (MiL) Testing: Dieses Verfahren nutzt mathematische Modelle, um Komponenten und -Systeme zu testen. Es ermöglicht eine schnelle und effiziente Bewertung von Systemdesigns und -verhalten vor der Hardware-Implementierung.
- Testautomatisierung: Einsatz von automatisierten Testsystemen, um die Effizienz und Reproduzierbarkeit der ADAS-Tests zu erhöhen.
- Daten- und Sensordatenanalyse: Auswertung der von Sensoren (wie Radar, LIDAR, Kameras) gesammelten Daten in Datenerfassungssystemen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Sensordaten und der darauf basierenden Entscheidungsfindung zu beurteilen.
- Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) Tests: Bewertung der Interaktion zwischen dem Fahrer und den ADAS, um sicherzustellen, dass die Systeme intuitiv und effektiv in der Unterstützung des Fahrers sind.