Automobilelektronik: Quo Vadis? i - RKW BW · Quelle: CONTINENTAL . i-e Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen 13 ... BOSCH LRR3 Rapid Prototyping Plattform: dSPACE

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Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen

Automobilelektronik: Quo Vadis?

Prof. Dr.-Ing. Hans-Christian Reuss

Zulieferertag Baden-Württemberg 12. November 2013

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Verbesserung von

• Wirtschaftlichkeit/Leistungsfähigkeit

• Komfort

• Sicherheit

• Umweltverträglichkeit

Warum Elektronik im Automobil?

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Explosion der Funktionen bewirkt Zunahme der

Komplexität

Zunahme der Steuer- und Regelfunktionen

Zunahme der Rechenleistung

Zunahme der Kommunikation

Zunahme der Diagnose- und Testfunktionen

Zunahme der in Software realisierten

Funktionen

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Quelle: BOSCH

Komplexität am Beispiel Motorsteuerung: Funktionen

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Komplexität am Beispiel Infotainment

Quelle: DELPHI

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Ziel

Dieses komplexe Gesamtsystem gilt es nach

Kriterien wie Kosten, Zuverlässigkeit,

Verfügbarkeit, Sicherheit, Kundennutzen,

Umweltfreundlichkeit, Bauraum, Gewicht

sowie Entwicklungszeit und Manpower zu

optimieren.

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Quelle: BOSCH

Zunahme der Komplexität

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Maßnahmen zur Beherrschung der Komplexität

1. Modularisierung und Standardisierung der Architektur

- Autosar, zentral. Architektur, Cloud

2. Strukturierter Entwicklungsprozess

- V-Modell

- Funktionsorientierter Entwurf

3. Modellbasierter Softwareentwurf

- Durchgängige Modellierung

- Modellgetriebene Entwicklung

4. Test & Integration

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Zukünftige Architektur der EE-Systeme im Kraftfahrzeug

Quelle: CONTINENTAL

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• Elektromobilität

• Connected

• Fahrerassistenzsysteme

Aktuelle Schwerpunktthemen der Automobilelektronik

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Elektromobilität

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Inverter

(DC/AC)

BMS

Klimatisierung

Elektromotor(en) Ladeeinrichtung

Vakuumpumpe

Elektrische Lenkung Energiewandler

(DC/DC)

Ladeinfrastruktur

Instrumente

Traktionsbatterie

Bildquellen: Internet

Neue Fahrzeugkomponenten

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Quelle: DELPHI

Connectivity heute

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Kommunikation aus dem Fahrzeug

Heute: Assistenzfunktion:

Lane departure Warning

Brake Assist

Parkassistenz

Quelle: http://www.spiegel.de/

Quelle: http://www.amz.de/autofahrer-moegen-

assistenzfunktionen/150/1728/60368/

Übermorgen: vollvernetzt/Cloud computing

Intermodale Routenwahl

Autonomes Fahren

Mobilität ohne Verkehrszeichen?

Vollautomatisiertes Fahren

Morgen: vollvernetzt / Cloud computing

„Fahrer“-Profile in der Cloud

Fahrzeugeigenverantwortliche Ladung (BIPoL)

Teilautonomes Fahren (Highway, Parken &

Laden)

Nach: http://www.innoz.de/

schwerpunkte.html

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Herausforderungen bei der Ladekommunikation

Viele Beteiligte

(Zulieferer und Hersteller von

Ladesäule, Fahrzeugen,

Buchungsstellen,

Energieversorger, …)

Domänenübergreifend

(Energieversorger,

Abrechnungswesen - IKT,

Fahrzeughersteller, …)

Viele Schnittstellen

(elektrischer Anschluss, Protokoll,

Übertragungsschicht, …)

Elektrische Sicherheit

Datensensitivität

(Abrechnungsdaten, …)

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Projekt Ladekommunikation

Projektzeitraum (1.1.2012 - 31.12.2014)

Entwicklung eines Conformance-Tests

für die ISO15118

Testfälle gemäß ISO 15118 zu:

Struktur

Logische Abläufe

Timing

Datenkonsistenz

…

Mitarbeit im ISO Gremium betreffend des

Conformance-Tests der ISO 15118

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ISO 15118

Nutzungskomfort (Abrechnung, Bedienung,

Statusbenachrichtigungen)

Günstige Ladeinfrastruktur ohne HMI

Mehrwertdienste

Verbindung zu Netzwerken konstant

vorhanden (-> Updates, Mehrwertdienste)

Definierter und vorhersehbarer

Fahrzeugzustand

Offene Schnittstelle

Flashen und Diagnostizieren

Fremdzugriff / Datensicherheit

Quelle: http://www.smartcenter.de/

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Aktuelle Fahrerassistenzsysteme

Abstandsautomat

ACC Systeme radarbasiert, neu: Kamera-Bildverarbeitung

und Verwendung von Navigationsdaten

Spurverlassenswarner

Kamerabasiert, neu: Eingriff in die eletrische Lenkung

Parksysteme

Autark, neu: Verwendung von Lenkung und Bremse,

connected

Quelle: AUDI

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Automatisiertes Fahren

teilautomatisiert – hochautomatisiert - vollautomatisiert

Langsam:

Parken

Stau

Schnell:

Autobahn

Stadtverkehr

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Potenziale des automatisierten Fahrens

Verkehrsunfälle reduzieren

Komfortables Fahren Entlastung des Fahrers

Energieeffizientes Fahren

Wie können diese Potenziale genutzt werden, um

eine zentrale Herausforderung in der

Elektromobilität anzugehen?

http://www.zukunft-mobilitaet.net

http://www.daimler.com

http://www.bosch.de

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Folie 29

Rundkurs

Rundkurs Streckendaten

Streckenlänge 8,9 km

Maximale Steigung 12,8%

Höhendifferenz 50 m

140 gefahrene Höhenmeter

Verkehrsaufkommen

14 Fußgängerüberwege

34 Kreuzungen

14 Ampeln

2 Kreisverkehre

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Folie 30

Versuchsfahrzeug

Umgerüsteter Smart ForTwo 450 CDI

Antrieb:

30 kW Asynchronmotor, luftgekühlt

6 Gangautomatik (3ter Gang festgeschalten)

Batterie:

60 LiFePo4 Zellen, luftgekühlt

13,5 kWh Energieinhalt

Kennwerte:

vmax ≈ 120 km/h, Reichweite 70-110 km

Long Range Radar (200 m)

ADAS RP Navigationssystem

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Folie 31

Automatisierte Längsdynamikregelung

Automatisierte Geschwindigkeitsregelung (Tempolimits, Kurven, …)

Abstandsregelung

Automatisierter Stop an Kreuzungen/Ampeln/Fußgängerüberwegen

Referenz- und Grenztrajektorien fahrerindividuell einstellbar

Optimale Trajektorie aus Lösung Optimierungsproblem

Ge

sch

win

dig

ke

it

Weg

Haltewunsch

Aktivierung

Referenztrajektorie

Grenztrajektorien

Optimale Trajektorie

Quelle: Bosch

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Folie 32

Probandenkollektiv

Aus Sommerstudie wir die Anzahl von 42 Probanden übernommen

diese ist statistisch abgesichert durch Berechnung nach H. Bubb

Repräsentativ durch Geschlechts-, Alters- und Fahrleistungsverteilung

Alter Gruppe männlich weiblich männlich in % weiblich in % männlich weiblich

21-30 1 5.032.094 4.875.676 9,22% 8,94% 4 4

31-40 2 5.221.881 5.069.281 9,57% 9,29% 4 4

41-50 3 7.087.557 6.813.984 12,99% 12,49% 6 5

51-60 4 5.585.842 5.620.714 10,24% 10,30% 4 4

61-70 5 4.466.035 4.779.578 8,19% 8,76% 3 4

Gesamt 27.393.409 27.159.233 50,21% 49,79% 21 21

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Folie 33

Automatisierte Längsdynamikregelung

A

C

B

A

B C

Bsp.: Gefälle

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trifft überhaupt nicht zu mittel trifft voll und ganz zu0

5

10

15

20

Anzahl P

robanden [-]

Das System ist sicher

Folie 35

Ergebnisse: Fahrerakzeptanz

Ergebnisse Probandenbefragung


5

10

15

Anzahl P

robanden [

-]

Würden Sie dieses System in Ihrem Fahrzeug nutzen?


5

10

15

20

Anzahl P

robanden [

-]

Das System erleichtert die Fahraufgabe


5

10

15

Anzahl P

robanden [

-]

Ich hatte Probleme mich an das System zu gewöhnen

Rosita C. (70)

Jutta H. (70)

Maike L. (41)

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Folie 36

Ergebnisse: Verbrauchspotential

Ergebnis direkter Vergleich manuelle vs automatisierte Fahrten:

-20 -15 -10 -5 0 50

1

2

3

4

5

6

7

8

Änderung Trakionsnergie [%]

Ab

so

lute

Ve

rte

ilu

ng

[-]

Direkter Vergleich Traktionsenergie manuell vs automatisiert

Mittelwert

Standardabweichung

-15 -10 -5 0 5 10 15 200

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Änderung Fahrtdauer [%]A

bso

lute

Ve

rte

ilu

ng

[-]

Direkter Vergleich Fahrdauer manuell vs automatisiert

Mittelwert

Standardabweichung + 1,08 % - 6,06 %

- 6,06 % Traktionsenergie im direkten Vergleich

+ 1,08 % Fahrtdauer im direkten Vergleich

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EFA 2014/2

EFA 2014/2: „Verbundprojekt: Energieeffizientes Fahren 2014 – 2.

Projektphase“ gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung

(BMBF)

Ziel: Verlängerung der Reichweite von Elektrofahrzeugen um 15%

Methode: energieeffizientes Fahren

Zwei Ansätze: a) energetisch optimierte Fahrzeugsysteme

b) Verwendung von Informationen über

Verkehrssituationen und die Route

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EFA 2014/2 – Maßnahmenpaket

Maßnahme Ziel

Fahrsituationsprognose Aufbereitung von Umfeldinformationen

Vorausschauende Betriebsstrategien Algorithmen zum vorausschauenden Betrieb von

Fahrzeugsystemen

Vorausschauende Fahrweise Unterstützung des Fahrers mit Effizienzassistent

und einem teilautomatisiertem, energie-

effizientem Fahrbetrieb

Vorausschauende Routenwahl Unterstützung des Fahrers bei der Wahl einer

energiesparenden Route, energetische

Bewertung alternativer Routen

Effiziente Systeme, Komponenten

und Architekturen

Antriebsstrangarchitektur, Bordnetz,

Beleuchtung, Thermomanagement

Integration in Demonstratoren Validierung der Systeme im Elektrofahrzeug

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Fahrstilerkennung

Voraussetzung zur Anpassung

des Systemverhaltens an den

Fahrer

Bewertung folgender Größen bei

manueller Fahrt (ECC inaktiv):

Beschleunigung in Längs-

und Querrichtung

Fahrzeuggeschwindigkeit in

Kombination mit Tempolimit

Abstandsverhalten

Bewertung folgender Größen bei

automatisierter Fahrt (ECC aktiv):

Fahrereingriffe

Setzgeschwindigkeit in

Kombination mit Tempolimits

Querb

eschle

unig

ung [

m/s

²]

Fahrzeuggeschwindigkeit [km/h]

“standard” driver

“sportive” driver

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Hardware im Versuchsfahrzeug

1. Basisfahrzeug

Elektrofahrzeug, dass:

die benötigten Anpassungen

erlaubt und

die erforderlichen technischen

Möglichkeiten bietet

2. Zusätzliche Komponenten für

Efficient Cruise Control

Radar: BOSCH LRR3

Rapid Prototyping Plattform:

dSPACE MicroAutoBox

CarPC: ADAS RP (elektronischer

Horizont)

Source: dSPACE Source: BOSCH

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FKFS - ADAS Framework

Fahrsimulator

Efficient Cruise Control

Elektronischer

Horizont Rapid-Prototyping

Hardware

Sensorsimulation

/ HIL Sensorik

Umgebungs-/

Verkehrssimulation

Fahrzeugmodell HMI

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Weg Geschwindigkeit Beschleunigung

Hexapod Translation X, Y, Z +/- 0,36-0,55 m +/- 0,50 m/s +/- 5,0 m/s²

Rotation X, Y, Z +/- 18,0-21,0 deg +/- 30,0 deg/s +/- 90-120 deg/s²

Schienen Translation X +/- 5,0 m +/- 2,00 m/s +/- 5,0 m/s²

Y +/- 3,5 m +/- 3,00 m/s +/- 5,0 m/s²

• 8 Freiheitsgrade

• 4000 kg Nutzlast auf dem Hexapod

• 10 m Verfahrweg in Fahrzeuglängsrichtung

• 7 m Verfahrweg in Fahrzeugquerrichtung

• Schwingungen bis zu 10 Hz

Größter Fahrsimulator an einer europäischen Forschungseinrichtung!

Technische Daten Bewegungssystem

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• Innendurchmesser 5,6m, somit groß genug für komplette Fahrzeuge

• Innenwand der Kabine dient als Projektionsfläche für die Grafikanlage

• Demontierbares Torelement ermöglicht Wechsel des

Simulatorfahrzeugs

Simulatorkabine

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• 9 Projektoren für Sicht in

Fahrtrichtung und seitlich vom

Fahrzeug

• 3 Projektoren für Darstellung der

Umgebung in Seiten- und

Innenspiegeln

• LED-Projektoren mit 1920x1200

Pixeln Auflösung

• Keine weißen Stellen auf den für

den Fahrer sichtbaren Flächen

der Leinwand

Projektionsanlage

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