On Interdisciplinary Development of Safety-Critical Automotive Assistance and Automation Systems

Assistenz- und Automationssysteme im Automobil zeichnen sich verstärkt durch eine große Komplexität und einen hohen Vernetzungsgrad aus. Weiterhin existiert eine Vielzahl von Anforderungen anderer Fachdisziplinen an die Funktionsentwicklung, beispielsweise im Bereich der funktionalen Sicherheit. Somit ergibt sich für Entwickler nicht nur eine gestiegene Komplexität der Systeme, sondern auch der einzuhaltenden Entwicklungsprozesse. Die vorliegende Arbeit liefert eine neue Methode, die Entwickler bei der Bewältigung dieser Komplexität unterstützt. Dabei wird ihnen problemorientiert und zielgerichtet relevantes Wissen anderer Fachdisziplinen aufbereitet und zur Verfügung gestellt. Somit können Entwurfsalternativen früher als bisher im Kontext der Gesamtentwicklung bewertet werden, was sich positiv auf Produktqualität und Entwicklungszeit auswirkt. Die Basis dieser Methode ist die offen und flexibel gestaltete Formalisierung des Entwicklungsprozesses unter Verwendung der Web Ontology Language (OWL). Darauf aufbauend werden interdisziplinäre Entwicklungsaktivitäten verknüpft und die Analysierbarkeit des formalisierten Wissens wird für automatische Schlussfolgerungen genutzt. So werden insbesondere Einflussanalysen möglich, um über die eigene Domäne hinaus Änderungen bezüglich des Gesamtentwicklungsprozesses zu bewerten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine prototypische Werkzeugkette implementiert, die die beschriebene Methode umsetzt und deren technische Realisierbarkeit demonstriert. Als Anwendungsbeispiel dient die angedeutete Weiterentwicklung eines radarbasierten Abstandsregeltempomaten zu einem Notbremssystem. Dabei wird insbesondere der Einfluss der funktionalen Sicherheit auf die Funktionsentwicklung beleuchtet, indem aus einem formalisierten Wissensmodell des Standards ISO 26262 notwendige Anforderungen und Methoden für den Gesamtentwicklungsprozess abgeleitet werden.Automotive assistance and automation systems increasingly present high levels of complexity and connectivity. In addition, more and more specific requirements in disciplines like functional safety have to be considered during functional development. Thus, developers have to cope with increasing levels of product complexity, but also complexity of the development process. This thesis presents a new method which supports developers in handling these dimensions of complexity. Therefore relevant knowledge of other disciplines is presented to them in a solution-oriented way. Thus, design alternatives can be assessed much earlier in the overall development process which has a positive impact on product quality and development cycles. The method’s base is an open and flexible formalization of the development process using the Web Ontology Language (OWL). OWL is used to link different interdisciplinary development activities whereas the analyzability of formalized knowledge enables automated reasoning. This especially introduces an impact analysis to assess major cross-cutting changes to the product in the context of the overall development process. For this thesis a prototype toolchain has been developed which implements the described method and demonstrates its technical feasibility. The extension of a radar-based adaptive cruise control system towards an emergency braking system is sketched as an example for the prototype toolchain. In this example, the impact of functional safety on the functional development is focused, involving a formalized model of requirements and methods from ISO 26262

Environmental perception using Multi Sensor Data Fusion in Urban Environments

In den letzten Jahren habe sich moderne Fahrerassiszentsysteme immer mehr zu Alleinstellungsmerkmalen von Automobilen entwickelt. Einem Großteil der Systeme ist gemein, dass sie zur Erfüllung ihrer Aufgabe die Fahrzeugumgebung wahrnehmen müssen. Durch den Einsatz von Sensordatenfusionssystemen lassen sich Sensoren unterschiedlicher Systeme kombinieren und so Schwächen in den Messdaten ausgleichen. Im Rahmen dieser Dissertation wird eine Softwarearchitektur vorgestellt welche aus einer Domänenarchitektur und projektunabhängigen Anforderungen abgeleitet wurde. Diese wird im Folgenden aus statischer und dynamischer Sicht beschrieben und dient als Grundlage für eine Realisierung im Projekt Stadtpilot. Das Projekt Stadtpilot an der TU Braunschweig hat sich zum Ziel gesetzt, teilautomatisches Fahren im innerstädtischen Bereich auf dem Braunschweiger Stadtring mit realem Verkehr umzusetzen. Die eingesetze Sensordatenfusion teilt sich in die Bereiche objekthypothesenbasierte und gitterbasierte Fusion. Die objekthypothesenbasierte Fusion setzt ein neuartiges konturschätzendes Kalman Filter um. Dabei passt sich das Objekthypothesenmodell den aktuellen Messungen der Sensoren an und beschreibt eine Objekthypothese immer mit der minimal notwendigen Anzahl an Stützpunkten. Der gitterbasierte Fusionsteil bildet eine Fusion mithilfe des binären Bayesfilters ab. Dabei werden die Daten auf drei Arten ausgewertet. Zunächst werden die aktuellen Messbereiche der Sensoren bestimmt. Das zweite Verfahren bestimmt Fahrbahnverengungen wie sie durch parkende Fahrzeuge vorkommen. Der letzte Verfahren konstruiert Objekthypothesen aus der Gitterdatenstruktur. Hierzu kommt ein innovatives 2D-Split-and-Merge-Verfahren zum Einsatz. Abgeschlossen wird die Dissertation durch Auswertungen von Messdaten.Recently, the development of modern innovative driver assistance systems gained an emerging interest in the automotive industry. Most of these systems perceive the vehicle's environment to fulfill their task. By using sensor data fusion systems, sensors of different systems can be combinded and the overall system becomes more reliable. In this PhD thesis, a software architecture for defining environmental perception systems is described which is derived from a domain architecture and project specific requirements. Afterward, the static and the dynamic views of the software architecture are discussed. This provides the basis for the architecture's realization in the project Stadtpilot. The Stadtpilot-project is dedicated to semi-autonomous driving in urban environments with real world traffic. The used sensor data fusion of the vehicle's environmental perception systems consists of a grid-based as well as a object hypotheses-based sensor data fusion system. The object hypotheses-based data fusion contains a new contour classifying Kalman-filter. This filter can adapt its object hypothesis model to the data of the perception sensors. This way, the filter describes different object hypotheses with the minimal necessary contour point count. The grid-based data fusion contains a binary Bayes-filter. Three different algorithms with different goals process the grid-based fusion's data. The first algorithm detects areas that can currently not be measured by the sensors. The second algorithm sense lane constrictions by parking vehicles, as they occur in inner-city environments very often. The third algorithm is developed to create object hypotheses of static objects from grid based data. The newly developed algorithm is based on the split-and-merge-algorithm family from the robotics domain. In addition to the research work done in this thesis, it is enriched by an assessment of the defined requirements and presented algorithms