Entwicklung einer modellbasierten In-the-Loop-Testumgebung für Waschautomaten

Im Maschinenbau (z.B. Automotiv, Hausgeräte, Raumfahrt) werden neue Funktionen für mehr Sicherheit, geringere Umweltbelastung und mehr Komfort zunehmend durch elektronische Steuergeräte realisiert. Als Folge nimmt der Entwicklungs- und Testaufwand zu. Modellbasiertes Testen und die Zuhilfenahme von Echtzeitsimulationen (Hauptausprägung HiL-Simulationen) bieten die Möglichkeit, die Testtiefe und den -umfang zu erhöhen, um die Steuergerätequalität sicherzustellen und weiter zu verbessern. Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung einer modellbasierten In-the-Loop-Testumgebung für Waschautomaten, im speziellen einer HiL-Simulation. Die Herausforderung beim Erstellen eines echtzeitfähigen Gesamtmodells des Waschautomaten liegt darin, das gesamte, implizit vorhandene domänenübergreifende Prozess- und Systemwissen explizit abzubilden. Für eine effektive Nutzung wurde die HiL-Simulation in bestehende Werkzeugketten und Entwicklungsprozesse integriert. Damit wurden die grundlegenden Rahmenbedingungen für eine Nutzung der In-the-Loop-Technologien geschaffen. Abschließend wurde exemplarisch der Nutzen einer MiL-Simulation anhand von zwei Bespielen verdeutlicht.In mechanical engineering (e.g. automotive, appliance, aerospace) new features for more safety, less pollution and greater comfort are more and more implemented with electronic control units. This increases the development and testing effort. Model-based testing and real-time simulations (mainly HiL simulation) offer the possibility to increase the test depth and scope to ensure and improve the quality of the control devices. The aim of this study was to develop a model-based in-the-loop test environment for washing machines, in particular a HiL simulation. The challenge in creating a real-time model of the washing machine is to extract the whole, implicit knowledge of the cross-domain process and system and to make it explicit. For an effective use, the HIL simulation has been integrated into existing tool chains and development processes. Thus, the basic framework for the use of the in-the-loop technologies was established. Finally, the advantages of MiL simulations were illustrated by means of two examples.von Dipl.-Ing. Alexander Löffler. Referent: Prof. Dr.-Ing. habil. Ansgar Trächtler, Korreferent: Prof. Dr.-Ing. Jürgen GausemeierTag der Verteidigung: 01.08.2016Universität Paderborn, Fakultät Maschinenbau, Univ., Dissertation, 201

Modellbasierte Quadrokopter-Navigation mit Lasterstützung

Quadrokopter werden häufig in Gebäuden oder in Gebäudenähe eingesetzt, wo die Verfügbarkeit von GPS nicht gewährleistet ist. Um dennoch zuverlässig Position und Lage des Fluggerätes bestimmen zu können, werden in dieser Arbeit Methoden zur modellgestützten Navigation entwickelt und erfolgreich auf Quadrokopter angewendet. Die Nutzung des Bewegungsmodells reduziert das Fehlerwachstum wesentlich. Weitere Verbesserungen werden durch geeignete Integration von Lasermessungen erzielt

Sensor-in-the-Loop: eine neuartige Debugging-Architektur für intelligente Sensoren

Diese Arbeit stellt Konzepte und Implementierungen vor, welche die Erstellung von Firmware für intelligente Sensoren komfortabler und effizienter gestalten. Aufgrund der Interaktion mit der physikalischen Welt ist es besonders herausfordernd, Firmware und Algorithmen, welche abhängig von den Sensordaten sind, zu validieren und zu testen. Das vorgestellte System ermöglicht es, wiederholbare und reproduzierbare Tests auf der jeweiligen Sensorhardware auszuführen. Die Verwendung des SiL-Ansatzes ermöglicht die Untersuchung der funktionalen und extrafunktionalen Parameter des Sensorsystems.This thesis presents concepts and implementations that make the creation of firmware for smart sensors more convenient and efficient. Due to the interaction with the physical world, it is particularly challenging to validate and test firmware and algorithms that depend on sensor data. The presented system allows to perform repeatable and reproducible tests on the respective sensor hardware. The use of the SiL approach enables the investigation of the functional and extra-functional parameters of the sensor system

Das Vehicle in the Loop : Ein Werkzeug für die Entwicklung und Evaluation von sicherheitskritischen Fahrerassistenzsystemen

Das „Vehicle in the Loop (VIL)“ ist eine Test- und Simulationsumgebung für Fahrerassistenzsysteme, welche die Vorzüge eines realen Versuchsfahrzeugs mit der Sicherheit und Reproduzierbarkeit von Fahrsimulatoren kombiniert. Als Werkzeug für Entwickler ausgelegt, wurde das VIL weiterentwickelt, um auch als Evaluationswerkzeug für sicherheitskritische Fahrerassistenzsysteme eingesetzt werden zu können. Hierfür wurde das VIL mit neuen Komponenten aufgebaut und auf eine vollständig virtuelle Visualisierung umgestellt. Mit Hilfe einer Validierungsstudie wurde geprüft, ob das VIL reales Fahrerverhalten abbildet. Hierbei konnte relative Validität bezüglich Reaktionszeit und aufgebrachtem Bremsdruck nachgewiesen werden. Gleichzeitig diente die Studie dazu, während des Aufbaus identifizierte Schwachstellen zu bestätigen und weitere Ansätze für die Verbesserung des VIL zu finden. Hierbei wurden drei Ansätze für eine Verbesserung des VIL aufgedeckt, welche näher betrachtet wurden. Bei der Auswahl des Head Mounted Displays (HMD) wurde beim Aufbau darauf geachtet, dass das darstellbare Blickfeld möglichst dem des Menschen entspricht. Jedoch war das ausgewählte HMD schwer und unhandlich, so dass dieses in einer zweiten Studie mit einem kleineren, leichteren HMD aber kleinerem Blickfeld verglichen wurde. Hierbei konnte gezeigt werden, dass das kleinere Blickfeld keinen signifikanten Einfluss auf das Fahrerverhalten hat. Zudem wurde das kleinere und leichtere HMD auch von den Probanden klar bevorzugt, so dass sich dieses als sinnvoll für die Verwendung im VIL durchsetzte. Der verwendete optische Tracker zur Verfolgung der Kopfausrichtung des Fahrers stellte im ersten VIL Aufbau die Fahrerbewegung nur stark verzögert dar. Deswegen wurde ein Headtracking-Verfahren entwickelt, welches die aktuelle Ausrichtung des Fahrerkopfs mit Hilfe von einem optischen Tracker und zwei Drehratensensoren berechnet und die Bewegung zusätzlich prädiziert, so dass die Latenz bei der Darstellung von Fahrerbewegungen signifikant verringert wurde. Durch den Einsatz einer VR-Visualisierung verliert der Fahrer die gewohnte Sicht auf den Innenraum des Fahrzeugs. Hierdurch geht die Möglichkeit der Interaktion mit dem Fahrzeug verloren und der Fahrer hat das Gefühl über die Straße zu fliegen. Um dem entgegen zu wirken, wurde ein Augemented Reality Konzept auf Basis von video-see-through erarbeitet, welches es ermöglicht, dem Fahrer sowohl den Fahrzeuginnenraum, wie auch die virtuelle Welt, in welcher er sich bewegt, darzustellen. Es konnte gezeigt werden, dass das Konzept viel Potential für eine bessere Darstellung im VIL bietet, dieses aber noch Verbesserungen bedarf bevor es im VIL für Probandenstudien eingesetzt werden kann. Durch die Weiterentwicklung des VIL hat dieses mittlerweile einen Reifegrad erreicht, welches erlaubt das VIL als kostengünstiges Werkzeug für die Entwicklung und Evaluation von sicherheitskritischen Fahrerassistenzsystemen einzusetzen.The Vehicle in the Loop (VIL) is a test and simulation tool to develop and evaluate driving assistant systems. Its greatest advantage is that the VIL combines the real driving experience with the safety and replicability of a driving simulator. Initially designed as a developer tool, the VIL was further developed to extend its field of operation to the evaluation of safety systems in the automotive context. For this purpose, the original VIL was reconstructed with the use of new hardware components and a virtual reality visualization. To proof that the VIL is capable of eliciting and promoting naturalistic driving behavior, an evaluation study was conducted in which driving scenarios were compared in reality and the VIL. In addition the evaluation study aimed at identifying further development needs. Initially a Head Mounted Display (HMD) with a field of view comparable to the natural field of view was chosen. However, it turned out that the weight and the lack of comfort of the device dominated the overall negative feedback given by participants. Thus, in an additional study, a smaller HMD was compared with the first HMD to identify the pivotal features that provide the best visual and wearing experience. Furthermore, the optical head tracker used for measuring the driver’s current head pose turned out to show a time lag which is perceived by the driver and thus affects the driving experience. Therefore, the head tracking hardware was supplemented with gyroscopes to additionally measure the drivers’ head turning rate. Based on the different sensor signals, a sensor fusion algorithm was implemented which reduces the lag. An additional reduction is achieved with a prediction of the head pose. In combination, these measures reduced the perceived lag in the head tracking significantly. Due to the virtual reality visualization, the driver has no visual feedback of the car interior. Furthermore, this visualization creates the feeling of flying over the street. To emphasize the impression of driving a car, a proof of concept for an augmented reality based on video-see-through was developed and evaluated. Hereby, the driver’s view is filmed by a camera which is mounted on the HMD. Before visualizing, the camera image is augmented with the virtual reality, which results in a view of the car’s interior and the virtual reality instead of the windshield’s view. It could be shown that the new concept of augmented reality based on video-see-through has a high potential to make driving in the VIL even more realistic. However, the concept requires further improvement before it can be used for the evaluation of driving assistant systems. Due to the reported advances in technological development, the VIL with virtual reality visualization has currently reached a level of technological readiness which enables the VIL to be used as a tool to develop and evaluate automotive safety assistance systems. Future developments show potential to promote naturalistic driving with the VIL even further

Metrics for Specification, Validation, and Uncertainty Prediction for Credibility in Simulation of Active Perception Sensor Systems

The immense effort required for the safety validation of an automated driving system of SAE level 3 or higher is known not to be feasible by real test drives alone. Therefore, simulation is key even for limited operational design domains for homologation of automated driving functions. Consequently, all simulation models used as tools for this purpose must be qualified beforehand. For this, in addition to their verification and validation, uncertainty quantification (VV&UQ) and prediction for the application domain are required for the credibility of the simulation model. To enable such VV&UQ, a particularly developed lidar sensor system simulation is utilized to present new metrics that can be used holistically to demonstrate the model credibility and -maturity for simulation models of active perception sensor systems. The holistic process towards model credibility starts with the formulation of the requirements for the models. In this context, the threshold values of the metrics as acceptance criteria are quantifiable by the relevance analysis of the cause-effect chains prevailing in different scenarios, and should intuitively be in the same unit as the simulated metric for this purpose. These relationships can be inferred via the presented aligned methods “Perception Sensor Collaborative Effect and Cause Tree” (PerCollECT) and “Cause, Effect, and Phenomenon Relevance Analysis” (CEPRA). For sample validation, each experiment must be accompanied by reference measurements, as these then serve as simulation input. Since the reference data collection is subject to epistemic as well as aleatory uncertainty, which are both propagated through the simulation in the form of input data variation, this leads to several slightly different simulation results. In the simulation of measured signals and data over time considered here, this combination of uncertainties is best expressed as superimposed cumulative distribution functions. The metric must therefore be able to handle such so-called p-boxes as a result of the large set of simulations. In the present work, the area validation metric (AVM) is selected by a detailed analysis as the best of the metrics already used and extended to be able to fulfill all the requirements. This results in the corrected AVM (CAVM), which quantifies the model scattering error with respect to the real scatter. Finally, the double validation metric (DVM) is elaborated as a double-vector of the former metric with the estimate for the model bias. The novel metric is exemplarily applied to the empirical cumulative distribution functions of lidar measurements and the p-boxes from their re-simulations. In this regard, aleatory and epistemic uncertainties are taken into account for the first time and the novel metrics are successfully established. The quantification of the uncertainties and error prediction of a sensor model based on the sample validation is also demonstrated for the first time