Konnektivität sorgt für Zuverlässigkeit in autonomen Autos

Einführung

Die aufkommenden drahtlosen und mobilen 5G-Technologien bringen eine weitere Ebene der Konnektivität in Autos und ermöglichen vielen Anwendungen, Sicherheit, Effizienz und Internetzugang zu unterstützen. Die Konnektivität ist eine natürliche Ergänzung zu anderen Arten von Automobilsensoren, die ebenfalls in Fahrzeuge integriert werden. Durch die Kommunikation können Fahrzeuge austauschen, was sie sehen, und ihre Erkennungsreichweite erweitern, wodurch automatisierte Entscheidungen verbessert werden. Da moderne Kommunikations- und Radartechnologie schnell Einzug in Validierungstest- und Produktionsanlagen hält, arbeiten Ingenieure und Wissenschaftler aktiv an innovativen Ideen, um besser zu verstehen, wie automatisierte Autos besser mit nicht automatisierten Objekten auf der Straße interagieren, und fördern Synergien zwischen Kommunikation und Fahrzeugradar und Entwicklung von Breitbandradaren, die in der Lage sind, sehr kurze Entfernungen aufzulösen. Um diese Technologien auf den Markt zu bringen, muss die Automobilindustrie von einer Technik profitieren, die auf einer softwarezentrierten Plattform basiert, die hilft, die Design-, Charakterisierungs- und Testphasen zu beschleunigen.

Trends bei Technologien, die mit dem Auto verbunden sind

Drahtlose Kommunikation bringt eine weitere Ebene der Konnektivität in Autos. Mit drahtloser Technologie können Autos direkt im Vehicle-to-Vehicle (V2V)-Modus oder über die Infrastruktur im Vehicle-to-Infrastructure (V2I)-Modus miteinander kommunizieren. Es gibt zahlreiche Konnektivitätsanwendungen, die für Sicherheit, Transporteffizienz und natürlich Internetzugang sorgen. Die Konnektivität ist eine natürliche Ergänzung zu anderen Arten von Automobilsensoren, die in Fahrzeuge integriert werden. Fahrzeugkonnektivität wird seit mindestens zwanzig Jahren untersucht. Die De-facto-Technik ist spezialisierte Nahbereichskommunikation (DSRC). Diese Technologie ist in erster Linie als Mittel zum Austausch grundlegender Sicherheitsmeldungen konzipiert, findet aber auch Anwendung in der Verkehrssteuerung. Der DSRC unterstützt V2V und V2I.

Nach fast 20 Jahren Entwicklung gibt es DSRC jetzt in einigen Autos in den USA, obwohl sich seine Verwendung nicht ohne ein Regierungsmandat ausbreiten wird. Automatisierte Fahrzeuge sind je nach Automatisierungsgrad aller Art. Das eine Extrem ist die Nichtautomatisierung, bei der der Fahrer alles kontrolliert. Auf der anderen Seite hat das Fahrzeug die vollständige Kontrolle über alles und es gibt keine Kontrollen für menschliche Unterstützung. Auf mittleren Ebenen sind bestimmte Fahrfunktionen automatisiert, aber der Mensch kann die Kontrolle übernehmen. Beispielsweise kann der Fahrer bei einem niedrigeren Automatisierungsgrad vor einem möglichen Frontalaufprall gewarnt werden. Bei einem höheren Automatisierungsgrad kann das Auto automatisch bremsen und eventuell auch ein Ausweichmanöver durchführen, um eine Kollision zu vermeiden. Obwohl vollautomatisiertes Fahren oft als „autonomes Fahren“ bezeichnet wird, ist es unwahrscheinlich, dass Vollautomatisierung gleichzeitig mit vollständiger Autonomie stattfinden kann, was keine Kommunikation impliziert. Denn ohne hochauflösende Kartendatenkommunikation ist vollautomatisiertes Fahren mit hoher Geschwindigkeit schwierig. Konnektivität ist ein grundlegender Bestandteil der Fahrzeugautomatisierung, da sie die Erfassungsreichweite von Fahrzeugen verbessert.

Zu den Sensoren für die Automatisierung gehören Automobilradar, visuelle Kameras und LIDAR. Radar wird für automatische Geschwindigkeitsregelung, Vorwärtskollisionswarnung, Spurwechselassistent, Park- und Antikollisionsanwendungen verwendet. Sichtkameras werden für sichere Backups, Überwachung des toten Winkels, Vermeidung von Betäubung und Spurhaltung verwendet. LIDAR liefert hochauflösende 3D-Karteninformationen, die für die autonome Navigation sowie die Erkennung von Fußgängern und Fahrrädern verwendet werden können. Alle drei Technologien sind wichtig für vollautomatisierte Fahrzeuge.

Beispielsweise verwendet Tesla visuelle Kameras für das automatisierte Fahren auf Autobahnen, während Google-Autos in großem Umfang Lidar- und 3D-Kartendaten für präzises Fahren und Navigation sowie verschiedene Radargeräte zur Erkennung anderer Fahrzeuge nutzen. Der Umfang jeder Technologie hängt von ihrer Konfiguration und ihrem Einsatzfall ab. In ländlichen Gebieten kann Radar beispielsweise 200 m, LIDAR 35 m und visuelle Kameras 30 m erreichen, aber in städtischen Gebieten verringert sich die Reichweite all dieser Technologien aufgrund der Behinderung durch andere Fahrzeuge um mehrere Meter. Im Wesentlichen sind diese externen Sensoren durch das begrenzt, was sie sehen können. Die Kommunikation ermöglicht es Fahrzeugen, ihren Erfassungsbereich zu erweitern, indem sie die Sicht anderer Fahrzeuge vor, hinter oder an den Seiten nutzen. Gemischt genutzte Umgebungen, in denen Fahrzeuge unterschiedliche Automatisierungs- und Kommunikationsgrade aufweisen, bleiben eine Herausforderung. Eine Technik besteht darin, eine Erkennung an der Basisstation bereitzustellen, beispielsweise Radar, visuelle Kameras oder LIDAR. Die von den Sensoren abgeleiteten Informationen können dann an vernetzte Fahrzeuge übertragen werden, um ihnen ein Situationsbewusstsein über nicht vernetzte Fahrzeuge und nicht fahrende Verkehrsteilnehmer zu vermitteln.

Die infrastrukturbasierte Technik hat den Vorteil, dass sie auch dann gut funktioniert, wenn die meisten anderen Fahrzeuge nicht über die Kommunikationsfähigkeit verfügen. Die Infrastruktur wird auch einen Großteil der Automatisierung effizienter machen, beispielsweise bei der Koordinierung der Fahrzeuginteraktionen an Kreuzungen ohne die Notwendigkeit von Ampeln. Diese infrastrukturbasierte Erkennung wird sich wahrscheinlich um die 5G-Mobilkommunikation herum aufbauen, da die Datengeschwindigkeiten stark zunehmen werden. Das Interesse an der Nutzung des Autos für 5G ist derzeit enorm. Zu den Anwendungen gehören Fahrzeugautomatisierung, Transportplanung und -betrieb und natürlich Information und Unterhaltung. 5G unterstützt 10-mal niedrigere Latenzen und 10-mal mehr Bandbreite als 4G-Lösungen, wodurch es sich besonders für Automobilanwendungen eignet. Insbesondere die 5G-Millimeterwelle ist besonders attraktiv wegen der hohen Datenraten, mit denen Sensor-Rohdaten ausgetauscht werden können.

Millimeterwellen für Automobilanwendungen sind eines von mehreren laufenden Forschungsthemen an der University of Texas in Austin. Weitere Themen sind die gemeinsame Gestaltung von Kommunikation und Radar, die Verwendung von Niederfrequenz-Kommunikationssignalen als kostengünstiges Mittel für Automobilradar und die Verwendung von sensorbasierter Infrastruktur zur Unterstützung der Millimeterwellenkommunikation.

Eine plattformbasierte Technik beschleunigt die Innovation und verkürzt die Markteinführungszeit

Typische Engineering-Projekte durchlaufen die Design-, Charakterisierungs- und Testphasen. Diese Phasen sind normalerweise disloziert und jede hat unterschiedliche Werkzeuge und Techniken. Für die Entwicklungseffizienz in jeder Phase und einen schnellen Übergang zur nächsten bietet NI einen plattformbasierten Ansatz, der die Barrieren zwischen den einzelnen Phasen mit einer einheitlichen Umgebung durch gemeinsame, gut integrierte Hardware- und Softwarekomponenten senkt. Das Herzstück der NI-Plattform ist die LabVIEW-Software. Diese plattformbasierte Technik beschleunigt die Produktivität und reduziert den Zeitaufwand für jede Phase. Design: Ingenieure und Wissenschaftler auf der ganzen Welt erforschen verschiedene Konnektivitäts- und Sensortechnologien mit einer Vielzahl von Trägerfrequenzen und mit unterschiedlichen Bandbreiten. Die Erforschung von Synergien zwischen Kommunikation und Fahrzeugradar erfordert das Verständnis der Design-Kompromisse, die auf den MAC- und PHY-Ebenen realisiert werden.

Um schnell Prototypen für Radar- und Kommunikationssysteme zu erstellen, muss eine Plattform einen sehr hohen Durchsatz und eine sehr hohe Datenübertragung bieten, insbesondere damit ein Prototyp in Echtzeit unter realen Bedingungen arbeiten kann. Um diese Fähigkeiten anbieten zu können, muss eine Plattform über schnelle parallele Kerne, einen Hochgeschwindigkeitsbus für die Datenübertragung oder Unterstützung von FPGA-Verarbeitungsfähigkeiten verfügen und natürlich fortschrittliche Signalverarbeitungstechniken unterstützen. Basierend auf der zugrunde liegenden Hardware, die diese Hochleistungsfunktionen bietet, ist die LabVIEW Communications System Design Suite (Abbildung 2) eine Softwareumgebung, die mehrere Forschungs-, Entwicklungs- und Bereitstellungsschritte in einem einzigen Tool bündelt. Diese Softwaresuite lässt sich gut in softwaredefinierte Funkhardware integrieren, einschließlich einer mit einem programmierbaren FPGA. Die LTE- und 802.11-Anwendungsframeworks, die in der LabVIEW Communications System Design Suite enthalten sind, bieten Echtzeit- und leicht modifizierbare PHY-Referenzdesigns (Physical Layer) auf Basis der LTE- und 802.11-Wireless-Standards. Diese Anwendungsrahmen bieten Forschern einen wesentlichen Ausgangspunkt, um Wege zur Verbesserung der LTE- und 802.11-Standards zu finden.

Ein Beispiel für die Forschung ist die Erforschung neuer Algorithmen und Architekturen, die der großen Zunahme der Anzahl von Endgeräten Rechnung tragen können, die Erfindung neuer Wellenformen zur Modulation und Demodulation von Signalen oder die Suche nach neuen Mehrantennenarchitekturen, die die Freiheitsgrade in der drahtlosen Kommunikation voll ausschöpfen Mittel. Zur Unterstützung des Designs von Radarsensoren mit hoher Bandbreite bietet die NI-AWR-Designumgebungsplattform, insbesondere der Visual System Simulator (VSS), eine vollständige Softwarelösung, die es Ingenieuren ermöglicht, die richtige Systemarchitektur zu entwerfen und geeignete Spezifikationen für solche Sensoren zu formulieren. Charakterisierung: Radarsysteme spielen eine grundlegende Rolle bei den Zuverlässigkeits- und Sicherheitsaspekten autonomer Fahrzeuge. Darüber hinaus müssen die Hersteller von Auto- und Radarsensoren kontinuierlich Neuerungen bei Funktionen vornehmen, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben und der sich entwickelnden regulatorischen Landschaft gerecht zu werden.

Leider kann der traditionelle Ansatz, ein benutzerdefiniertes Instrument mit gemischten Funktionen zu erstellen und eine bestimmte Kategorie von Fällen zu testen, nicht skaliert werden. Um die Reichweite wirklich zu erhöhen, können Sie sich nicht auf Simulationen verlassen, sondern direkt auf reale Hardware und Signale. NI LabVIEW und der Vektorsignal-Transceiver NI PXIe-5646R bieten diese Flexibilität durch ihre softwarebasierte Architektur, wie in Abbildung 3 unten dargestellt. Ingenieure können das FPGA in diesem Gerät programmieren, um verschiedene Arten von statischen und beweglichen Einzel- und Mehrpunktzielen zu emulieren, indem sie die eingebauten HF- und handelsüblichen Millimeterwellen-Funkköpfe verwenden.

Die NYU hat kürzlich einen 5G-Prototypen und ein Kanal-Soundsystem angekündigt, das auf einer definierten Funkplattform mit NI LabVIEW-basierter Software zur Entwicklung und Validierung von mmWave-Systemen basiert. [http://drahtlos. engineering.nyu.edu/millimeterwave-5g-prototype-and-channelsounder/]. Die Automobilindustrie muss auch investieren und ein mmWave-Kanal-Soundsystem entwickeln, um die Auswirkungen von Kanälen auf die Fahrzeugkommunikation vollständig zu charakterisieren und zu verstehen. Dies umfasst unter anderem die Auswirkungen von blockierenden Fahrzeugen, insbesondere wenn sich empfangende und sendende Fahrzeuge auf unterschiedlichen Fahrspuren befinden, und die Untersuchung, ob reflektierende Strahlen von anderen Autos in der Nähe gute sekundäre Routenalternativen zur blockierten Sichtlinie bieten können. Wenn solche Reflektoren verwendet werden können, könnten herkömmliche Erfassungstechnologien verwendet werden, um Orte möglicher Reflektoren bereitzustellen und gerichtete Strahlen zu bilden. Testen: Da es sich beim automatisierten Fahren und den Komponenten, die es ermöglichen, um eine sicherheitsrelevante Funktion handelt, müssen diese Systeme aufwändige und vorgeschriebene Test- und Validierungsprozesse durchlaufen. Um die Herausforderungen solcher Prozesse zu meistern, muss ein Ingenieur in der Lage sein, verschiedene Fälle während der Entwurfs- und Implementierungsphase der Elektronik- und Kommunikationsanwendung zu bewerten.

Eine offene und modulare Plattform ist unerlässlich, um Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu bieten, um den vielen Bedingungen gerecht zu werden, die auftreten können. Da kommerziell verfügbare 802.11p-Stacks keine Fehlerinjektion in das Protokoll zulassen oder normalerweise keinen Zugriff auf interne Logik bieten, hat die SEA Datentechnik GmbH einen Stack von erweiterten 802.11p-Protokollen (MAC und PHY) auf Basis der XNUMXp-Plattform entwickelt. Dieser Protokollstapel bietet eine vollständige Softwareschnittstelle (API) zu LabVIEW.

Zusätzlich zur Live-Kommunikation bietet SEA 802.11p einzigartige Erweiterungen zum Testen und Manipulieren, die insbesondere für Entwicklungstests, Verifizierung und Validierung auf Signalebene benötigt werden. Der Protokollstack ist als FPGA-Code auf NI-VST-Hardware implementiert, um Signal- und Datenverarbeitung in Echtzeit mit präziser Planungs- und Synchronisierungsfunktion bereitzustellen. Das System bietet eine zeitgestempelte Rohpaketverarbeitung, die alle Daten enthält, die an die MAC-Schicht gesendet werden . Die Übertragung von Datenpaketen über die Luft zum DUT kann zu präzisen Zeitpunkten gesteuert werden.

Dies ermöglicht eine hervorragende Synchronisation mit anderen vom Testsystem synthetisierten Signalen wie GPS-, Radar- oder LIDAR-Sensorsignalen oder Fahrzeugdaten. Vom DUT empfangene Datenpakete werden mit einem Zeitstempel versehen und stehen in LabVIEW zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung. Das Mx-DSRC-Produkt von Danlaw testet die Interoperabilität und Konformität eines DSRC-Moduls in einer eingebetteten Fahrzeugumgebung (simuliert oder real), einschließlich Fahrzeugbus und 802.11-Bitübertragungsschichten, und DSRC-Kommunikationstest gemäß IEEE1609.4, 1609.3 und 1609.4 sowie die Leistung Niveautest wie J2945/1.

ist p-Taste
Um den Betrieb von DSRC zu testen, bestätigen Sie die Qualität der HF-Verbindung und die Einhaltung der Standards, die sie definieren. Andrew Donaldson, Programmmanager, sagt, dass Danlaw National Instruments ausgewählt hat, um die HF-Testfunktion bereitzustellen; Die WLAN-Testsuite von NI und das zugrunde liegende PXI-basierte Testsystem bieten alle Funktionen, die zum vollständigen Testen der HF-Fähigkeiten des zu testenden DSRC-Geräts erforderlich sind.

Zusammenfassung

Die aufkommenden drahtlosen und mobilen 5G-Technologien bringen eine weitere Ebene der Konnektivität in Autos und ermöglichen vielen Anwendungen, Sicherheit, Effizienz und Internetzugang zu unterstützen. Ingenieure und Wissenschaftler arbeiten aktiv an innovativen Ideen, um besser zu verstehen, wie automatisierte Autos besser mit nicht automatisierten Objekten auf der Straße interagieren, um Synergien zwischen Kommunikation und Fahrzeugradar zu fördern und Breitbandradare zu entwickeln, die sehr kurze Entfernungen bewältigen können . Die plattformbasierte Technik von NI mit einer Softwareplattform, die auf eng integrierter Soft- und Hardware basiert, beschleunigt die Entwurfs-, Charakterisierungs- und Testphasen und hilft Ingenieuren dabei, innovative Ideen schneller auf den Markt zu bringen und so die Erfahrung des Fahrers zu verbessern und Zuverlässigkeit einzubeziehen autonome Autos.