Evaluation of Offboard-Diagnostic Systems Applied to a Memory Based Diagnostic Approach

Die Komplexität und die Vielzahl von Systemen im Fahrzeug steigt kontinuierlich. Dies sorgt dafür, dass die heute eingesetzten Offboard-Diagnosesysteme in absehbarer Zeit an ihre Grenzen stoßen. Aus diesem Grund sind neue innovative Diagnoseverfahren und Systeme notwendig. Voraussetzung für eine erfolgreiche Einführung neuer Diagnosesysteme ist ein geeignetes Evaluationsverfahren. Der Beitrag stellt ein erweitertes dreistufiges Evaluationsverfahren vor, das beispielhaft an zwei neuartigen Diagnoseverfahren angewendet wurde.The complexity and diversity of systems in vehicles increases continuously. This results in the fact, that nowadays offboard diagnostic systems will face their limits soon. That's why new innovative diagnostic methods and systems are necessary. Condition for the successful introduction of new diagnostic systems is a suitable evaluation method. This paper introduces a three stage evaluation method which was applied to two new diagnostic methods

Technical Evaluation of the Carolo-Cup 2014 - A Competition for Self-Driving Miniature Cars

The Carolo-Cup competition conducted for the eighth time this year, is an international student competition focusing on autonomous driving scenarios implemented on 1:10 scale car models. Three practical sub-competitions have to be realized in this context and represent a complex, interdisciplinary challenge. Hence, students have to cope with all core topics like mechanical development, electronic design, and programming as addressed usually by robotic applications. In this paper we introduce the competition challenges in detail and evaluate the results of all 13 participating teams from the 2014 competition. For this purpose, we analyze technical as well as non-technical configurations of each student group and derive best practices, lessons learned, and criteria as a precondition for a successful participation. Due to the comprehensive orientation of the Carolo-Cup, this knowledge can be applied on comparable projects and related competitions as well

Probability based vehicle diagnosis using individually generated test sequences

Die Komplexität vieler mechatronischer Systeme sorgt dafür, dass im Falle einer Störung hohe Kosten allein für die Ermittlung der Fehlerursache entstehen. Gerade bei der Diagnose immer komplexer werdender Fahrzeugsysteme wird dies besonders deutlich. Der vorliegende Beitrag beschreibt zwei aufeinander aufbauende Verfahren, die es zusammen zukünftigen Diagnosesystemen ermöglichen, Fehlerkandidaten und erforderliche Prüfschritte selbstständig zu ermitteln, ohne dafür auf hinterlegtes Expertenwissen angewiesen zu sein.In case of malfunction, costs for detecting its cause can increase rapidly due to the complexity of mechatronical systems. This is especially applicable for diagnosis in automotive systems. The combined utilization of two corresponding methods described in this paper enables future diagnosis systems to detect possible failure causes and necessary test steps without being dependent on expert knowledge

Automatic and Expierence-based Diagnostics using Distributed Data and Neural Networks

Der zunehmende Einsatz komplexer mechatronischer Systeme in Kraftfahrzeugen erfordert neue Methoden und Vorgehensweisen für eine zielsichere Diagnose in der Kfz-Werkstatt. Mit neuen technischen Diagnoseverfahren soll die Erkennung und Bewertung von fehlerhaften Systemen im Kfz verbessert werden. Ein neuer Ansatz ist das Lernen aus Reparatur¬falldaten mittels neuronaler Netze. Diese Technologie der künstlichen Intelligenz ermöglicht es aus den Reparaturfalldaten Zusammenhänge und Abhängigkeiten zu lernen und das erlernte Wissen für zukünftige Reparaturfälle zu nutzen.Incremental insertion of complex mechatronic systems in the vehicles leads to a serious need of a parallel development of new methods and approaches for a safe-based diagnosis in the vehicles' factory. The idea behind is to improve both of detection and evaluation processes of faulty systems using new techniques for the diagnosis process. The adopted approach is to enable the diagnostic system to learn from the data of the past repairing cases based on neural networks, which involve artificial intelligence methodologies. These methodologies enable the diagnostic system to learn -from the coherence and independences involved in the past data- the needed know how, which can be further used for future repairing cases

Sets of Neural Networks for Fault Diagnosis of Complex Vehicular Systems

Die Komplexität heutiger Fahrzeuge ist in den letzten Jahren stark gestiegen. Dies sorgt für immer schwerer diagnostizierbare Fahrzeuge, an denen die heute eingesetzten Offboard-Diagnosesysteme an ihre Grenzen stoßen. Es sind neue innovative Diagnoseverfahren notwendig, um die Komplexität zukünftig handhaben zu können. Der Vortrag stellt ein neues heuristisches Diagnoseverfahren vor, welches mittels Mengen neuronaler Netze aus vergangenen Reparaturfällen lernt und das erlernte Wissen für künftige Reparaturfälle zur Unterstützung der Fehlersuche zur Verfügung stellt.Incremental insertion of complex mechatronic systems in the vehicles leads to a serious need of a parallel development of new methods and approaches for a safe-based diagnosis in the vehicles' factory. The idea behind this is to improve both the detection and the evaluation processes of faulty systems using new techniques for the diagnosis process. The adopted approach is to enable the diagnostic system to learn from the data of the past repairing cases based on neural networks, which involve artificial intelligence methodologies. These methodologies enable the diagnostic system to learn -from the coherence and independences involved in the past data- the needed know how, which can be further used for future repairing cases

A comprehensive description of a model-based, continous development process for AUTOSAR systems with integrated quality assurance

Der AUTOSAR-Standard definiert neben einer durchgängig werkzeuggestützten und modellbasierten Methodik zur Entwicklung von Steuergeräte-Software eine technische Infrastruktur als standardisierte Steuergeräte-Basissoftware zur Implementierung dieser Systeme im Automobil. Die wesentlichen Herausforderungen in der Entwicklung automotiver Systeme ergeben sich dabei nicht nur aus der stetig steigenden Menge korrekt umzusetzender Funktionalität, sondern auch aus der wachsenden Anzahl zusätzlich zu erfüllender Qualitätsanforderungen, wie z.B. Sicherheit, Performanz oder Kosten. Die Integration von Ansätzen zur frühzeitigen, Entwicklungsphasen begleitenden Überprüfung von Korrektheits- und Qualitätskriterien kann dabei maßgeblich zur Beherrschbarkeit der Komplexität dieser Systeme beitragen. Es wird ein entsprechend durchgängig werkzeuggestützter und modellbasierter Entwicklungsprozess, basierend auf dem V-Modell sowie dessen Integration in die AUTOSAR-Methodik definiert. Neben der Überprüfung der funktionalen Korrektheit durch systematische Testverfahren sieht das erweiterte Prozessmodell die Bewertung beliebiger Qualitätskriterien für das zu entwickelnde System vor. Es wird beschrieben, wie insbesondere im AUTOSAR-Kontext der Entwurf der Systemarchitektur die hierfür entscheidende Design-Phase darstellt und als Grundlage für Qualitätsabschätzungen durch Architektur-Evaluation dienen kann. Die Vorgehensweise in den einzelnen Entwicklungsschritten wird detailliert anhand einer umfangreichen, vollständig AUTOSAR-konformen Fallstudie, bestehend aus einem vereinfachten PKW-Komfortsystem, demonstriert. Die durchgängige Toolkette umfasst alle Phasen von der Anforderungsspezifikation bis zur Implementierung auf einem prototypischen Hardware-Demonstrator bestehend aus vier über CAN vernetzten Steuergeräten und HIL-Schnittstellen für die Testdurchführung. Es wird auf ausgewählte Implementierungsdetails, notwendige Workarounds und Besonderheiten der prototypischen Umsetzung eingegangen.The AUTOSAR standard defines a seamless tool supported and model based methodology for ECU software design and engineering. Furthermore, the standard specifies a technical infrastructure by means of standardized basic software modules for ECU networks, serving as a uniform implementation platform for AUTOSAR systems. The major challenges in automotive systems development not only arise as a result of the contiuously growing amount of functionality to be realized correctly, but also from the increasing number of quality requirements to be taken into account, e.g. safety, performance, and costs. The integration of approaches for early checking of correctness and quality criteria accompanying the different development phases makes a significant contribution towards coping with the complexity of such systems. We describe such a model based development process and a corresponding tool chain based on the V-modell and its embedding into the AUTOSAR methodology. For the validation of functional correctness systematic testing approaches are applied, and for quality criteria according evaluation methods are used. We discuss that especially in the context of AUTOSAR, the phase of architectural system design is crucial for the quality properties of the system under development, and to what extent architecture evaluation can be used for quality estimation. The practices in the different development steps are illustrated in detail by means of a comprehensive, AUTOSAR compliant case study, i.e. a body comfort system. The tool chain proposed comprises all development stages, starting from the requirements specification, and concluding with the system implementation on a hardware demonstrator prototype. The demonstrator consists of ECUs coupled via CAN, as well as HIL interfaces for test case applications. We give detailled insights in selected impl. issues, workarounds required, and the configuration steps needed for the AUTOSAR operating system. A discussion of the pro's and con's regarding the potential of AUTOSAR concludes

Caroline - ein autonom fahrendes Fahrzeug im Stadtverkehr

We have previously shown that the physiological size of postsynaptic currents maximises energy efficiency rather than information transfer across the retinothalamic relay synapse. Here, we investigate information transmission and postsynaptic energy use at the next synapse along the visual pathway: from relay neurons in the thalamus to spiny stellate cells in layer 4 of the primary visual cortex (L4SS). Using both multicompartment Hodgkin-Huxley-type simulations and electrophysiological recordings in rodent brain slices, we find that increasing or decreasing the postsynaptic conductance of the set of thalamocortical inputs to one L4SS cell decreases the energy efficiency of information transmission from a single thalamocortical input. This result is obtained in the presence of random background input to the L4SS cell from excitatory and inhibitory corticocortical connections, which were simulated (both excitatory and inhibitory) or injected experimentally using dynamic-clamp (excitatory only). Thus, energy efficiency is not a unique property of strong relay synapses: even at the relatively weak thalamocortical synapse, each of which contributes minimally to the output firing of the L4SS cell, evolutionarily-selected postsynaptic properties appear to maximise the information transmitted per energy used