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Elektronik automotiveworld of solutions

06 Juni 2020 9,00 €

Autonomes FAhren

Zukunftsweisender Entwicklungstester zur

Fahrzeugdiagnose

Auflösung von Frontschein-werfern: Wie viele Pixel

für die Symbolprojektion?

Interview mit Frank Föge von Zuora: Mehrwert im

Auto per Abo

vector.com/microsar

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Vector_EK-auto_06_20.pdf;S: 1;Format:(210.00 x 297.00 mm);19.May 2020 10:02:17

0 6.2020 Elektronik automot ive 3

Rin in die KaRtoffelnDanke, Andreas Scheuer – auf Sie ist Verlass! Denn seit März ist mit der Corona-Krise eigentlich nur ein Thema präsent, das auch und insbesondere die Automobilindustrie betrifft. Doch Scheuer schuf da Abhilfe und hat sich mal wieder selbst in den Gesprächsmittelpunkt gerückt. Anlass ist der neue Bußgeldkatalog, der am 28.04.2020 in Kraft trat. Dieser macht nicht nur mit neuen Regeln, sondern vor allem mit härteren Strafen von sich reden. Insbesondere Raser müssen nicht nur tiefer in die Tasche greifen, sondern können auch schneller ihren Führerschein verlieren. Im Ort rei-chen von jetzt an 21 Kilometer pro Stunde mehr auf dem Tacho als erlaubt sind, um – neben 80 Euro Strafe und einem Punkt – einen Monat seinen Führerschein zu verlieren. Bisher lag die Grenze bei 31 km/h. Außerhalb der Ortschaft reichen 26 km/h über der erlaubten Geschwindigkeit, um seinen Lappen einen Monat lang abzugeben. Die neuen Regeln sorgten für helle Aufregung – Geschwindigkeitsverstöße würden unverhältnismäßig hart bestraft werden und insbesondere Men-schen, deren berufliche Existenz vom Führerschein abhängt, wie Hand-werker, könnten ihren Arbeitsplatz verlieren. Mir tun die Leute wirklich leid, die gezwungen werden zu schnell zu fahren. Die Geschwindigkeits-überschreitung hängt natürlich nicht damit zusammen, dass man mög-lichst schnell von A nach B kommen will und dabei eben auch einmal ein bisschen (oder viel) mehr auf’s Gaspedal drückt, sondern mit „der Vielzahl von Schildern und Regelungen“. Aber klar doch! Doch getreu dem Motto „Rin in die Kartoffeln, raus aus die Kartoffeln“ will unser Verkehrsminister die Maßnahmen nun wieder entschärfen. Er will die Fahrverbote streichen und stattdessen das Bußgeld anheben. Dafür gibt es zwar Zuspruch, aber auch harsche Kritik. So betonte zum Beispiel die Gewerkschaft der Polizei: „Überhöhte Geschwindigkeit ist mit das größte Todes- und Verletzungsrisiko auf den Straßen hierzulande.“ Um ehrlich zu sein, verstehe ich die ganze Aufregung nicht: Natürlich

tut der Führerscheinentzug weh und das ist aus meiner Sicht Sinn und Zweck einer derartigen Strafe. Danach überlegt es sich jeder zweimal, ob er die Geschwin-

digkeit nochmals übertritt. Und wer aus beruflichen Gründen auf seinen Führerschein angewiesen ist, sollte sich an die gesetzlichen Geschwindigkeits-vorschriften halten. Dann muss sich auch niemand hinterher beschweren, dass er erwischt wurde und

dafür die Konsequenzen tragen muss.

Stefanie ecKaRdt

Leitende Redakteurin

Twitter: @seckardt2

[email protected]

Editorial

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Schulz-Elec_Beschnitt_3mm_EK-auto_06_20.pdf;S: 1;Format:(72.00 x 297.00 mm);18.May 2020 09:45:02

Inhalt

4 Elektronik automot ive 0 6.2020

06 10

XX

16

28

22

XX In einer Welt, die seit vielen hundert

Jahren auf den Verkauf von Gütern setzt,

praktisch über Nacht auf Subscriptions

umzupolen – das kann man nicht.

32

0 6.2020 Elektronik automot ive

Inhalt

EdItorIal

3 Rin in die Kartoffeln

ImpulsE

6 Die Straße ins Labor bringen: Batterien für Elektrofahrzeuge realistisch im Labor prüfen

8 Premiumbatterie für Telematik-boxen und E-Call-Systeme: Zuverlässiges Back-up

WIrtschaft

9 Northvolt und Volkswagen: VW baut Batteriezellen-Fab in Salzgitter

autonomEs fahrEn

10 Entwicklungstester zur Fahrzeug- diagnose deckt bereits heute zukünftige Einsatzszenarien ab: Das Schweizer Taschenmesser der Diagnoseentwicklung

16 Generatives Design für autonome Fahrzeugsysteme: Schlüsselrolle spielen

22 Multiband-RTK-Dead- Reckoning-Systeme: Genauere GNSS-Positionierung für V2X

28 Auflösung von Frontscheinwerfern: Wie viele Pixel braucht die Symbolprojektion?

connEctEd car

32 Interview mit Frank Föge, Zuora, zum Thema Subscription Economy: Mehrwert im Auto per Abo

35 Impressum35 Inserenten

YAGEO - AF-SerieAnti-Schwefel-Chip-Widerstände in Automotive Grade

Extreme Beständigkeit bei schwefelhaltiger Umgebung. Die Anti-Schwefel-Chip-Widerstands Serie AF von YAGEO hat eine extreme Beständigkeit in schwefelhaltigen Atmosphären (FOS - Flower of Sulphur). Die Serie ist in Baugrößen von 0201 bis 2512 (auch als Widerstandsarray 0404, 0408, 0606, 0612) und im Widerstandsbereich von 1Ω bis 22MΩ erhältlich. Mit einer perfekten Materialauswahl und hochzuverlässiger Elektrodenkonstruktion garantiert diese Serie eine hervorragende Schwefelbeständigkeit für alle Testbedingungen gemäß ASTM-B Standards (750 Stunden / 105°C). Die Langzeitstabilität in schwefelhaltiger Umgebung spielt bei neuen Anwendungen eine immer größere Rolle. Die AF-Serie verfügt über eine speziellen Automotive Grade und ist nach AEC-Q200 qualifi ziert, außerdem RoHS-konform und halogenfrei. Der AF-Widerstand eignet sich für Anwendungen wie Motorsteuerungen, Pumpensteuerungen, Basisstationen, im Outdoorbereich und insbesondere im Automobilbereich. Die Yageo AF-Serie erfüllt durch seine Vielseitigkeit und der Auswahl an Baugrößen (0201-2512) die Anforderungen einer Vielzahl von Anwendungen.Eigenschaften Extreme Beständigkeit in schwefelhaltiger Umgebung Hohe Stabilität und Zuverlässigkeit Leistungsbereiche von 0.05W bis 1W FOS Test Methode: ASTM B809-95 105°C, 750 Std. AEC-Q200 qualifi ziert Gehäusegröße: 0201 – 2512 (auch als Widerstands Array) Toleranz: ±0.5%, ±1%, ±5% Temperaturbereich: -55°C ~ +155°C Widerstandsbereich: 1 Ω – 22 MΩ TK: ±200 ppm/°C bis ±100 ppm/°C

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Rutronik_Elektronik-Auto_06_20.pdf;S: 1;Format:(102.00 x 297.00 mm);11.May 2020 14:01:00

Impulse


Eine der zentralen Komponenten von Elektroautos sind Trak

tionsbatterien. Sie müssen die „getankte“ Energie nicht nur

dauerhaft speichern und bei Bedarf bereitstellen, sondern auch

elektrischen, mechanischen und thermischen Belastungen

standhalten – seien es Fahrten durch Serpentinen, das Rum

peln über schlaglochdurchsetzte Schotterpisten oder sommer

liche Temperaturen. Bevor neue Batteriesysteme in Fahrzeugen

verbaut werden, müssen sie daher verschiedene Untersuchun

gen erfolgreich bestehen.

Bislang geben Labortests die Realität jedoch nicht gut wieder.

Ein Test unter realen Bedingungen kann daher oftmals erst

Batterien für den Einsatz im Elektrofahrzeug müssen auf Herz und Nieren geprüft werden. Bisher waren

Labortests jedoch alles andere als realistisch. Eine neue Erprobungsumgebung von Fraunhofer-Forschern

ändert das. Sie verbindet Batterien mit rechnerischen Fahrzeugsimulationen. Von Irina Hübner

Die StraSSe inS Labor bringen

Batterien für elektrofahrzeuge realistisch im laBor prüfen

stattfinden, wenn ein fahrbereiter Fahrzeugprototyp zur Ver

fügung steht. Treten dann zuvor nicht erkannte Probleme auf,

werden die notwendigen Änderungen zeitaufwendig und teuer.

Simulation trifft teStStand

Forscher am FraunhoferInstitut für Betriebsfestigkeit und

Systemzuverlässigkeit LBF in Darmstadt haben im Projekt

MEFBILL, kurz für Battery In The Loop @ LBF, eine Alterna

tive entwickelt. „Wir kombinieren unsere multiphysikalische

Erprobungseinrichtung mit einer rechnerischen Fahrzeugsimu

lation. Wir können die Batterien also auf

realistische Weise erproben – und zwar

bevor ein Prototypenfahrzeug überhaupt

physisch existiert“, erklärt Dr. Riccardo

Bartolozzi, technischer Experte für die

numerische Systemsimulation am Fraun

hofer LBF. „Auf diese Weise gewinnen

wir viel Zeit im Entwicklungsprozess und

verbessern zudem die Ergebnisqualität

deutlich.“

Es gibt drei Domänen hinsichtlich der

Batteriebelastung: Die elektrischen Las

ten, also vor allem der Stromfluss, die

Bewegungen des Fahrzeugs sowie kliKonzept der HiL-basierten Testumgegbung für Traktionsbatterien. (Bild: Fraunhofer LBF)

(Bild

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)

0 6.2020 Elektronik automot ive

Impulse

matische Aspekte. Bis dato wurden diese drei Aspekte im

Labor getrennt voneinander geprüft – mit vorgegebenen

Standardzeitverläufen. Allerdings bedingen sich diese Parame-

ter gegenseitig und hängen in komplexer Weise voneinander

ab. In der Erprobungsumgebung des Fraunhofer LBF werden

die drei Belastungsgrößen zeitgleich und in ihrer Wechselwir-

kung geprüft. Zusätzlich haben die Wissenschaftler am Fraun-

hofer-Institut ein echtzeitfähiges, rechnerisches Fahrzeug-

modell in die Testumgebung integriert. Die Forscher simulieren

also das Fahrzeug und dessen Fahrbetrieb auf ganz unter-

schiedlichen Strecken. Anhand der Simulation bestimmen sie

die Belastungen, die auch unter realen Bedingungen auf die

Batterie wirken würden.

Bedingungen für die erproBung

Üblicherweise wird bei Labortests ein Stromprofil mit ideali-

siertem Verlauf aufgeprägt. In der Realität zeigt sich jedoch ein

hochdynamischer, zufallsartiger Verlauf mit unregelmäßigen

Lastspitzen. Die Fraunhofer-Forscher legen daher zunächst ein-

mal die Erprobungsbedingungen fest: Welches Fahrzeug treibt

die Batterie an? Wie schwer ist das Fahrzeug beladen? Mit wel-

cher Geschwindigkeit fährt es? Ist die Fahrbahnoberfläche eben

und glatt oder mit Schlaglöchern übersät? Mit Hilfe dieser Anga-

ben berechnet die Simulation die auftretenden Belastungen und

den Strom, der in den Batterieprüfling eingeleitet wird.

Zudem werden in der Simulation die komplexen Wechselwir-

kungen berücksichtigt: Die anfänglich benötigte Strommenge

ist durch Änderungen der Temperatur in der Batterie oder durch

andere Parameter beeinflussbar. Die realen Parameter der Bat-

terie müssen folglich durchgehend überprüft und wieder zurück

in die Simulation gespeist werden. Man spricht auch von Hard-

ware-in-the-Loop (HiL)-Tests. Die Input-Info für den Versuch ist

also nicht statisch und für die gesamte Erprobungsdauer be-

kannt, sondern wird aufgrund der Simulation und der Messun-

gen in der Batterie immer wieder neu angepasst.

„Mit unserem System können wir realitätsnahe Manöver fahren,

beispielsweise eine Straße mit einer bestimmten Steigung oder

Kurven“, betont Bartolozzi. Berücksichtigen lässt sich auch,

welche Auswirkungen es etwa hat, wenn die Fahrzeugmasse

sich durch Beladung um 20 Prozent vergrößert. Erschütterun-

gen, die auf die Batterie einwirken, werden über einen Schwing-

tisch realisiert, der über sechs hydraulische Zylinder in alle

Richtungen bewegt werden kann und damit die Bewegungen

der Fahrzeugkarosserie realistisch abbildet.

Herausforderung ecHtzeit

Für die HiL-Tests musste die Simulation in Echtzeit laufen.

Sollen beispielsweise 10 s Betrieb getestet werden, darf auch

die gesamte Simulation nicht länger als 10 s dauern. Denn

schließlich werden die Simulationsergebnisse unmittelbar für

die Erprobung benötigt und mit dem Erprobungsverlauf wird

die Simulation dann wieder aktualisiert. Die Forscher mussten

deshalb die Komplexität der Berechnung so anpassen, dass

das funktioniert. IH

DIAGNOSTIC AND TEST SOLUTIONS BY SOFTING

Softing_Anzeige_EK-auto_06_20.pdf;S: 1;Format:(101.00 x 297.00 mm);21.Jan 2020 13:11:15

Impulse


Premiumbatterie für telematikboxen und e-Call-SySteme

Zuverlässiges Back-up

Seit Frühjahr 2018 ist der Einbau von E-Call-Systemen in Neufahrzeugen in der Europäischen

Union Pflicht. Durch automatische Datenübertragung und den Aufbau einer Sprachverbindung

zur Rettungsleitstelle helfen sie, bei schweren Unfällen Leben zu retten. Neben dieser Grund-

funktion bieten die Geräte weitere Komfortdienste an. Zudem sind diese Telematikboxen auch

außerhalb der EU verbreitet. Von Marc Henn

Bei einem heftigen Unfall ist die Verfüg-

barkeit der Fahrzeugbatterie durch die

extremen auftretenden Kräfte fraglich.

Um das lebensrettende E-Call-System

funktionsfähig zu halten, haben viele

Fahrzeughersteller daher eine Back-up-

Batterie vorgesehen.

Die technischen Anforderungen dieser

Spannungsversorgung sind sehr an-

spruchsvoll: Neben einer möglichst lan-

gen Lebensdauer – idealerweise über

das gesamte Autoleben – ist hohe Zuver-

lässigkeit über einen großen Tempera-

turbereich natürlich unbedingt notwen-

dig. Auf der einen Seite nämlich werden

für Regionen in Nordeuropa, Nordame-

rika und Russland Temperaturspezifika-

tionen von –40°C gefordert. Auf der an-

deren Seite gibt es aber auch Länder, in

denen sehr heiße Temperaturen vorherr-

schen, wie im mittleren Osten. Abhängig

von der Einbausituation treten dort Tem-

peraturen von bis zu 100 °C auf. Das ist

vor allem dann der Fall, wenn die Einheit

nahe der Antenne unter dem Fahrzeug-

dach positioniert wird.

Um diesen Anforderungen gerecht zu wer-

den, hatte Tadiran mit seiner TLI-1550HC

eine wiederaufladbare Lithium-Ionen-

Zelle auf den Markt gebracht, die sich

mittlerweile im Markt bewährt hat. Sie

ist dafür ausgelegt, selbst einen 15-minü-

tigen Sprachanruf bei einer äußerst nied-

rigen Temperatur zu ermöglichen und er-

reicht im Normalfall eine Lebenszeit von

zehn Jahren. Bedingt durch die immer

umfangreicheren Komfortfunktionen der

Telematikboxen, die bereits in der Vor-

verkaufsphase ohne angeschlossene

Fahrzeugbatterie aktiv sind, steigt aber

der Kapazitätsbedarf der Back-up-Bat-

terie stetig. Aktuell wird die gewünschte

Leistungssicherheit daher durch eine Pa-

rallelschaltung von zwei TLI-1550HC mit

jeweils 500 mAh erzeugt.

Tadiran beauftragte daher seine F&E-

Abteilung mit der Entwicklung einer

neuen Batteriegeneration, die in der Lage

ist, die Anforderungen mit nur einer

Zelle zu erfüllen. Mit Erfolg: Das neue

Produkt TLI-1550S mit Nennkapazität 1 Ah

besitzt eine vergleichbare Widerstands-

fähigkeit sowohl gegen Temperaturextre -

ma als auch gegen die Effekte kalen-

darischer und zyklenbedingter Alterung

und erreicht so die geforderte Langle-

bigkeit. Damit ist die TLI-1550S in der

Lage, das bestehende System aus bisher

zwei TLI-1550HC zu ersetzen. Sie entspricht

damit einem Pack mit vier NiMH-Zellen,

die über einen weitaus eingeschränkteren

Anwendungsbereich verfügen. Sie ist hin-

reichend kompakt und lässt sich nahe an

der Antenne platzieren. ECK

Marc Henn ist Application Engineering

Manager and Sales bei Tadiran.

Für E-Call-Systeme spielt die Back-up-Batterie

eine wichtige Rolle. Diese muss sowohl bei hohen

als auch bei niedrigen Temperaturen zuverlässig

arbeiten. (Bilder: Tadiran)

Wirtschaft

Northvolt uNd volkswageN

VW baut batterie-zellen-Fab in Salzgitter Das Gemeinschaftsunternehmen des Volkswagen-

Konzerns mit dem schwedischen Batteriehersteller

Northvolt nimmt an Fahrt auf: Volkswagen wird die

Gebäude und Infrastruktur der gemeinsamen Lithium-

Ionen-Batteriezellen-Fabrik „Northvolt Zwei“ errichten.

Die Investitionen, die Volkswagen für

die Fab aufwendet, sollen sich auf rund

450 Mio. Euro belaufen. Die Anlage wird

dann vom Gemeinschaftsunternehmen

angemietet. Die Fertigung von Batterie-

zellen soll dort Anfang 2024 anlaufen,

die Fertigungskapazität soll zu Beginn

16 GWh betragen.

VW und Northvolt gründeten im Sep-

tember 2019 ein Gemeinschaftsunter-

nehmen, um die Serienfertigung von

Lithium-Ionen-Akkus in Deutschland

vorzubereiten. Der Beschluss, dass

Volkswagen die Anlage bauen soll, stellt

die nächste strategische Richtungsent-

scheidung dar. Das Bauvorhaben am

Standort Salzgitter soll noch in diesem

Jahr gestartet werden.

„Die Batteriezellfertigung in Salzgitter

ist ein wichtiger Schritt für die Trans-

formation in die Elektromobilität“, sagt

Thomas Schmall, CEO der Volkswagen

Group Components. „Mit der Fertigung

und dem Center of Excellence Batte-

riezelle bündeln wir Kompetenzen am

Standort Salzgitter und treiben damit

die Weiterentwicklung der Batteriezel-

len voran, entwickeln neue Standards

und können diese direkt in eine Ferti-

gung überführen.“ IH

MedienpartnerMedienpartner

Fachmedium der AutomatisierungstechnikFachmedium der Automatisierungstechnik

DIE ZUKUNFT IM BLICK

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NürnbergMesse_emdworld_1083210_Fruehbucher_DEU_210x143_PRINT.pdf;S: 1;Format:(210.00 x 143.00 mm);19.May 2020 11:28:59

(Bild: vrxf | Shutterstock)

Autonomes FAhren | DiAgnosewerkzeuge


Diagnosegeräte werden zu einem immer wichtigeren Werkzeug für die

Fahrzeugentwicklung, aber auch für Produktion und Fehlerbehebung.

Dabei müssen die weit gesteckten Anforderungen moderner

Kraftfahrzeuge über den gesamten Lebenszyklus hinweg abgedeckt

werden. Es ist nicht weiter verwunderlich, dass der Trend hin zu

Werkzeugen mit umfassendem Funktionsumfang geht, die gleichzeitig

einfach zu bedienen sind und sich leicht an verschiedene Einsatzfälle

anpassen lassen. Von Christian Weiner

EntwicklungstEstEr zur FahrzEugdiagnosE dEckt bErEits zukünFtigE EinsatzszEnariEn ab

DAs sChWEizEr TAsChEnmEssEr DEr DiAgnosEEnTWiCKLung

(Bild: Softing Automotive)



Schon lange funktioniert ein Fahrzeug nicht mehr ausschließlich mechanisch. Eine zentrale Rolle übernehmen Steuer-geräte (Electronic Control Units, ECU), die zusammen mit mechanischen Sys-temen als mechatronische Komponen-ten arbeiten. Von den Anfängen in der elektronischen Motorsteuerung kom-men sie heute in allen erdenklichen elektronischen Bereichen für Steue-rungs- und Regelungsaufgaben zur Anwendung. Über das gesamte Fahr-zeug verteilt sind heute in der Regel mehr als zehn Steuergeräte verbaut, was sich hin zum Premiumsegment auf mehr als 100 ECUs steigert. Nur in wenigen Fällen werden die Steuergeräte vom Automobilhersteller entwickelt, in der Regel stammen sie von unter-schiedlichen Automobilzulieferern. Entsprechend wichtig ist der Einsatz von standardisierten Kommunikations-protokollen für den Datenaustauch mit dem Fahrzeug, aber auch mit anderen Steuergeräten. So lassen sich unter anderem die unterschiedlichen Steu-ergeräte zu Teilsystemen integrieren.

immer wichtiger: Die DiAgnose in steuergeräten

Der Funktionsumfang von Steuer-geräten ist nicht auf die eigentlichen Steuerungs- und Regelungsaufgaben beschränkt. Einen immer größeren und

wichtigeren Anteil nehmen Diagnose-funktionen ein. Diese dienen der kon-tinuierlichen Überwachung des Steuer-geräts selbst sowie der angeschlossenen Sensoren. Die Diagnoseergebnisse wer-den dann im Fehlerspeicher abgelegt. In aktuellen Steuergeräten übersteigt der Diagnoseanteil oft schon die 70-Pro-zentmarke. Die damit durchgeführ-ten Aufgaben decken etwa den Test der Kommunikation mit den anderen Busteilnehmern, die Analyse der aus-getauschten Daten oder die Prüfung Steuergeräte-interner Status ab. Eine weitere wichtige Aufgabe ist – bei den entsprechenden Steuergeräten – das Monitoring der korrekten Funktion aller abgasrelevanten Elemente. Der Zugriff auf die Diagnose erfolgt durch einen externen Tester, der an der standar-disierten OBD-Schnittstelle des Fahr-zeugs angeschlossen wird. Dafür stehen Funktionen zum Lesen und Zurückset-zen des Fehlerspeichers oder zur Aktu-alisierung des Steuergeräteprogramms im Flash-Speicher zur Verfügung. Da - rüber hinaus lassen sich damit aktuelle Messwerte anzeigen, die Steuergeräte parametrieren und Varianten festlegen. Wichtig sind außerdem die Ausführung spezieller Steuergerätefunktionen und der Test der im Steuergerät zur Verfü-gung gestellten Diagnose.Wenn man diese große Bandbreite an notwendiger Diagnosefunktionalität in einem Steuergerät betrachtet, ist

Bild 1. Neben dem Einsatz vor Ort unterstützt Softing DTS.monaco ebenfalls den Fernzugriff auf Fahrzeuge

und Steuerelemente. (Bild: Softing Automotive)

HMS_EK-auto_06_20.pdf;S: 1;Format:(72.00 x 297.00 mm);07.May 2020 11:11:41



es nicht weiter erstaunlich, dass eine Reihe von Herstellern eine Vielzahl verschiedener Werkzeuge für die Ent-wicklung anbieten. Allerdings decken diese häufig nur eine Teilfunktion ab und sind auf bestimmte Zielgruppen mit einem bestimmten Kenntnisstand und unterschiedlichen Anforderungen an die Bedienung zugeschnitten. Ent-sprechend schwierig ist der Einsatz für die Anwender, die sich mit verschie-denen Bedienkonzepten und Daten-austauschformaten auseinandersetzen müssen. Während etwa Verantwortliche für Gesamt- oder Teilsysteme in der Regel Diagnoseexperten sind, die den Zugriff auf den gesamten Funktionsumfang benötigen und deshalb auch eine kom-plexe Bedienoberfläche akzeptieren, benötigt beispielsweise das technische Personal für den Test und die Überprü-fung von Fahrzeugfunktionen nur eine Teilfunktionalität. Hier sind zum Bei-spiel die einfache Ausführbarkeit von Testabläufen oder die Unterstützung eines schnellen Fahrzeugwechsels von größerer Bedeutung.

AuF Dem weg in Die DiAgnose Der zukunFt

Während der heutige Status-quo bereits eine hohe Komplexität für den Einsatz von Steuergeräten und die Entwicklung der Diagnosefunktion bedeutet, zeich-nen sich am Horizont schon neue Trends ab, die die nächste Stufe an Herausfor-derungen für die Fahrzeugentwicklung bedeuten. So erhöhen E-Mobilität und autonomes Fahren mit den dort notwen-digen Assistenzsystemen nochmals die Komplexität der eingesetzten Kontroll-komponenten. Die Ausweitung der ange-botenen Fahrzeugpalette und verkürzte Innovationszyklen sollen mit einer glo-balen Entwicklungsmannschaft aus-geglichen werden, was aber nur mit einem funktionierenden weltweiten und sicheren Datenaustausch möglich ist. Besonders in frühen Entwicklungs-phasen wird die Einbindung von nur in geringer Stückzahl verfügbarer Hard-ware zum Engpass, was die Verwaltung eines globalen Zugriffs auf die Test-objekte erforderlich macht. Schließlich wird auch die Wartung der Steuergeräte

Bild 2. Verschiedene Designmöglichkeiten zur Erstellung von Anwenderoberflächen in Softing DTS.monaco. (Bild: Softing Automotive)

emlix_EK_10_20.pdf;S: 1;Format:(60.00 x 128.00 mm);22.Apr 2020 09:52:18



über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg immer wichtiger.Zusätzlich zur bereits bisher unterstützten Funktionalität müssen entsprechend die Diagnosemöglichkeiten erweitert werden. Damit lassen sich Fahrzeuge validieren, der korrekte Komponentenverbau in der Produktion sicherstellen oder die Reparatur in der Werkstatt gezielt durchführen. Auch während der Fahrt steht die Diagnosefunktion zur Verfügung, zum Beispiel für die Fehleranalyse innerhalb von Softwarekomponenten oder für die Überprüfung des korrekten Zusammenspiels mehrerer Steuergeräte bei der Durchführung einer Fahrfunktion. Speziell bei der Ausnutzung der Vernetzung von Fahrzeugen mit ihrer Umgebung kommen die besonderen Vorteile der Diagnose der Zukunft zum Tragen. Ein Beispiel ist die RemoteFehlerbehebung (Bild 1) durch die Aktualisierung der Steuergerätesoftware über die Funkschnittstelle. Eine WinWinSituation für Kunde, Hersteller und Werkstatt: für den Kunden, weil ihm die Fahrt in die Werkstatt erspart bleibt, für den Hersteller, weil er rufschädigende Rückrufaktionen vermeiden kann, und für die Werkstatt, weil sie Hebebühne und Testgeräte für wichtige und lukrativere Aufgaben freihält.

All-in-one-werkzeug Für Die DiAgnoseentwicklung

Automobilhersteller und Zulieferer reagieren auf diese umfassenden Diagnoseanforderungen mit dem Wunsch nach einer Komplettlösung, die ➔➔ die Teilfunktionalitäten der einzelnen

Werkzeuge in einem einzigen System zusammenführt, ➔➔ für die Verwendung durch alle

Anwendergruppen geeignet ist und➔➔ die gesamte Bandbreite an Anwen

dungsfällen, vom Steuergerätetest bis hin zur Fahrzeugfreigabe abdeckt.

Eine solche Komplettlösung ist der DiagnoseEntwicklungstester Softing DTS.monaco, der jetzt in der bereits neunten Generation vorgestellt wurde. Diese Version wurde speziell vor dem Hintergrund der Anforderungen für die Dia

gnose der Zukunft komplett als 64bitSoftware mit einer mehrsprachigen Oberfläche überarbeitet, ist angepasst an neue E/EArchitekturen und verwendet moderne Sicherheitsmechanismen. Eine wesentliche Neuerung ist die Einbindung des Kommunikationsprotokolls Diagnostics over IP (DoIP) entsprechend dem Standard ISO 134002, sodass diese Nachrichten sowohl aufgezeichnet als auch dargestellt werden können. Auch die Ferndiagnose über das Entwicklungsnetzwerk wird jetzt unterstützt. Das Diagnosewerkzeug bietet in der neuen Generation eine verbesserte Programmstruktur, eine intuitive Navigation, die sich auch über Berührung bedienen lässt, neue vordefinierte grafische Instrumente zur Messung und Stellglieddiagnose und die Möglichkeit zur Aufzeichnung von Messdaten in .CSVTextdateien. Die Lizensierung ist jetzt über Aktivierungsschlüssel oder über eine ServerLizenzierung möglich. Ein deutlicher Innovationsvorsprung im Vergleich zur Vorgängerversion stellt die Unterstützung der neuen Version des OTXStandards ISO 13209 dar. Gleichzeitig ist aber auch die Weiterverwendbarkeit ganzer Projekte und einzelner Oberflächen aus früheren Versionen sichergestellt.

AnwenDer proFitieren von lAnger erFAhrung

Softing DTS.monaco ist das Flaggschiff des DiagnoseToolSets, einem über Jahrzehnte gewachsenen Expertenwerkzeug für die professionelle Fahrzeugdiagnose. Es setzt auf dem Softing Diagnosegrundsystem auf und nutzt die langjährige herstellerübergreifende Erfahrung im Bereich der Diagnose über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus hinweg. Die modulare Architektur erlaubt eine individuelle Anpassung der angebotenen Funktionalität an die jeweiligen Anforderungen und Arbeitsschritte des Prüfprozesses.

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(Bild 2), die sich aus vordefinierten, aber flexibel konfigurierbaren Steuerelementen zusammensetzt. Diese lassen sich für die Bereitstellung einer logischen und effizienten Arbeitsweise individuell anordnen. Dazu stehen im Arbeitsbereich sogenannte Layouts für eine Sortierung der Diagnosethemen zur Verfügung. Innerhalb dieser frei konfigurierbaren Flächen können dann die speziell entwickelten Diagnosesteuerelemente platziert werden. Für weit verbreitete Anwendungsfälle wie Fehlerspeicheroperationen, Steuergeräte und Fahrzeugprogrammierung oder Variantencodierung sind die passenden Steuerelemente bereits im Lieferumfang enthalten und können vom Anwender ohne detaillierte Vorkenntnisse intuitiv verwendet werden. Experten übernehmen dabei die Festlegung der zu den einzelnen Diagnosediensten gehörenden Kom

munikationsfunktionalität. Darüber hinaus lassen sich auch OTXAbläufe über das Werkzeug Softing OTX.studio erstellen und dann direkt in Softing DTS.monaco einbinden und starten. Diese können als Makros verwendet werden, ermöglichen aber auch die Implementierung vordefinierter Dia gnosefreigaben. Durch die in OTX integrierte Möglichkeit Oberflächenelemente zu erstellen, lassen sich auch Anwenderinteraktionen und maßgeschneiderte Darstellungen realisieren.

Für jede diagnoseauFgaBe das passende steuerelementDie in Softing DTS.monaco implementierten Steuerelemente decken eine große Zahl von Diagnoseaufgaben ab. Die Steuerelemente auf Kommunikationsebene unterstützen die Darstellung und Analyse der Diagnosekommunikation sowohl auf Bus als auch

auf Anwendungsebene. Daten und Kommunikation lassen sich von der ByteEbene bis zur Darstellung von physikalischen Werten überprüfen. Die einmal ige oder zyklische Ausführung von Listen mit Diagnos ed ien s t en wi rd genauso

unterstützt wie die Ausführung komplexer OTXDiagnose und Testabläufe. Für Steuerungsaufgaben stehen Steuerelemente zur Verfügung, die Tests durch Bilder, Text oder die Verlinkung von Dateien veranschaulichen, automatisch die Kommunikation zu Steuergeräten auf und abbauen, den Kommunikationszustand von Steuergeräten überwachen und beeinflussen oder Schalter für die Ausführung verschiedener Dienste, wie für die Änderung des Steuergerätezustands, ein und ausschalten. Für Messungsaufgaben lassen sich Steuergerätegrößen über verschiedene grafische Steuerelemente darstellen und ändern oder über das RecorderSteuerelement aufzeichnen, speichern und verändern. Schließlich stehen noch eine Reihe von Steuerelementen zur Verfügung, die das Auslesen und Löschen des Fehlerspeichers eines Steuergeräts, das Auslesen der Steuergeräteinformation, das Programmieren von Speicherbereichen in Steuergeräten, die Durchführung der Fahrzeugeigendiagnose, die Ausführung von Diensten, Jobs und Abläufen über Schaltflächen, die schnelle Ermittlung des Fahrzeugzustands oder die Programmierung einzelner Steuergeräte durch Experten unterstützen.

Breite einsatzpaletteSofting DTS.monaco kommt weltweit bereits in Entwicklungsabteilungen für Diagnoseaufgaben zum Einsatz (Bild 3). Hierbei reicht die Bandbreite von ODX und Expertenanwendungsfällen über die Steuergerätefreigabe bis zur Inbetriebnahme von HiLSystemen und Prüfständen. Auch für die Aktualisierung und Validierung von Fahrzeugen bei Erprobungsfahrten kommt das Werkzeug regelmäßig zum Einsatz. Einige typische Anwendungsfälle sind:➔➔ Prüfung und Fehlersuche der Kom

munikation zwischen Diagnosetester und Steuergerät: Probleme beim Datenaustausch zwischen Diagnosetester und Steuergerät stellen eine besondere Herausforderung für Diagnoseexperten dar, da sie Auswirkungen auf den weiteren Fahrzeuglebenszyklus haben und etwa zu Verzögerungen oder dem Ausfall der Fahrzeugprogrammierung

Bild 3. Softing DTS.monaco lässt sich für unterschiedliche

Anwendungsfälle einsetzen. (Bild: Softing Automotive)

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ChristiAn weiner

ist Produktmanager für das

Diagnostic Tool Set (DTS) bei

Softing Automotive.

Arm’s functional safety run-time system for Cortex-M applications with our certified RTX5 RTOS and C/C++ toolchain – optimized for MDK-Professional.

arm.com/fusa-rts

Safety Ready for Cortex-M

ARM_EK-auto_06_20.pdf;S: 1;Format:(72.00 x 297.00 mm);19.May 2020 09:45:04

führen können. Hier ist eine Testumge-bung notwendig, die Dienste und Jobs einzeln oder zyklisch an das zu prü-fende System verschickt, die Kommuni-kation mit dem externen Diagnosesys-tem interpretiert und die Nachrichten des Steuergeräts aufzeichnet. Außer-dem muss in neuen E/E-Architekturen der Schutz gegen ungewollte Angriffe von außen sichergestellt werden, was die Komplexität einer solchen Analyse stark ansteigen lässt. Darüber hinaus ist hier die integrierte Funktion zur DoIP-Überwachung besonders hilfreich.➔➔ Überprüfung der Steuergerätespe-

zifikation und der funktionalen Diagno-sespezifikation: Über den Lebenszyklus eines Fahrzeugs oder eines Steuergeräts hinweg müssen verschiedene Diagno-sedienste und -funktionen unterstützt werden, die vom Hersteller oder Gesetz-geber vorgegeben sind. Ein erster Teil dieser teils zulassungsrelevanten Über-prüfung kann mit Softing DTS.monaco durchgeführt werden. Dazu lassen sich beispielsweise die dafür in der Diagno-sedatenbank hinterlegten Dienste und Antworten auf ihre korrekte Implemen-tierung testen. Darüber hinaus unter-stützt das Werkzeug die prozesssichere Prüfung der verschiedenen Modi und funktionalen Befehlsgruppen der Fahr-zeugeigendiagnose gegen die Spezifika-tion direkt aus der Benutzeroberfläche und ohne Expertenwissen.➔➔ Identifikation und Fehlerprüfung

einschließlich Dokumentation: Die Identifikation eines Prüfgegenstands und das Auslesen des Fehlerspeichers ist eine immer wiederkehrende Tätig-keit über den gesamten Produktle-benszyklus hinweg. Dabei müssen bei jeder Prüfung die Versionsstände und eventuell vorliegende Fehlerspeicher-einträge erfasst und dokumentiert werden. Softing DTS.monaco bietet dafür eine intuitive Bedienung und die prozesssichere Ablage des Identi-fikations- und Fehlerberichts, gege-benenfalls mit direkter Anbindung an zentrale IT-Systeme.➔➔ Darstellung von Messungen und

Interaktionen mit Stellgliedern: Beson-ders am Prüfstand und in der Fahrzeug-überprüfung ist die optisch aussagekräf-tige Darstellung von Messparametern

und ihren Schwellwerten notwendig. Auch Interaktionen mit Stellgliedern müssen dargestellt werden. Dazu bie-tet Softing DTS.monaco umfangreiche Visualisierungs- und Aufzeichnungs-möglichkeiten. Entsprechende Dienste und Parameter lassen sich in einem Datenserver konfigurieren und später wiederverwenden.➔➔ Aktualisierung von Fahrzeugen und

Steuergeräten, Flash-Programmierung: Die Steuergeräte- und Fahrzeugaktu-alisierung ist ein wichtiger Anwen-dungsbereich für Softing DTS.monaco, sowohl im Entwicklungsprozess als auch bei der automatisierten Flash-Programmierung im Rahmen der Produktion oder der Fehlerbehebung. Dabei reichen die Anforderungen von der Kompatibilität zu verschiedensten Methoden und Dateiformaten bis hin zu einer einfachen und prozesssiche-ren Bedienung.

Vorteile für den AnwenderSofting DTS.monaco fasst die Funk-tionen mehrerer Diagnosegeräte mit jeweils begrenzter Funktionalität in einem einzigen Werkzeug zusammen. So reduzieren sich die Kosten und gleichzeitig verringert sich die Einar-beitungszeit, weil Anwender nur noch mit einem Werkzeug arbeiten. Weitere Vorteile sind die intuitive Bedienung und die vorkonfigurierten Vorlagen, die schnell zu Ergebnissen führen. Darüber hinaus erlaubt das Diagnosewerkzeug die frühzeitige Erkennung und Behe-bung von Kommunikationsproblemen und Funktionsfehlern, was sich für den Anwender in einer hohen Quali-tät der Diagnoselösung niederschlägt, der flexiblen Anpassbarkeit an unter-schiedliche Aufgabenstellungen sowie der umfassenden und vollständigen Dokumentation der Kommunikations-daten und Testergebnisse. ECK

Autonomes FAhren | entwicklungswerkzeuge


Zahlreiche Unternehmen setzen bereits auf Entwicklungswerkzeuge, mit

denen sich eine sehr hohe Anzahl an Designvarianten generieren lässt.

So auch in der Automobilindustrie. Die Vorteile liegen auf der Hand:

ein schnellerer Entwicklungsprozess, kürzere Modellzyklen und damit

einhergehend Kosteneinsparungen. Insbesondere beim Entwickeln

automatisierter Fahrzeuge kann man durch „generatives Design“ profitieren.

Von Doug Burcicki

Generatives DesiGn für autonome fahrzeuGsysteme

ScHlüSSElrollE SpIElEn

(Bild: VECTOR SPACE | Shutterstock)



Automatisierte Fahrzeuge benötigen ein umfangreiches System an Sensoren, Bordcomputer, Hochgeschwindigkeits-Datennetzen mit hoher Bandbreite und eine Verkabelung, um das alles mitei-nander zu verbinden. Dieses komplexe Netzwerk aus Kameras, Radar, LiDAR-Sensoren und elektronischen Steuerge-räten (ECUs) dient zur Erkennung und Interpretation dynamischer Umge-bungsbedingungen, um in Echtzeit Entscheidungen über den Fahrzeug-betrieb zu treffen. Dabei müssen jede Sekunde Gigabits von Daten erfasst, verarbeitet und verteilt werden, damit die Algorithmen und Steuergeräte auf die sich schnell ändernde Fahrumge-bung reagieren können.Die Komplexität und Kritikalität der elektrischen und elektronischen Sys-teme, die für autonomes Fahren erfor-derlich sind, wird die Herausforde-rungen an Fahrzeugkonstruktion und Fahrzeugtechnik erheblich erhöhen. Zusätzlich sind umfangreiche Tests

und Validierungen notwendig, um die Sicherheit dieser Systeme gewährleis-ten zu können. Die meisten Schätzun-gen gehen davon aus, dass für auto-matisierte Fahrzeuge Tests im Umfang von mehreren Milliarden Kilometern erforderlich sind, um ihre Sicherheit garantieren zu können. Die Hersteller müssen die durch simulierte und reale Tests gewonnenen Erkenntnisse in ihre autonomen Fahrzeugkonstruktionen einbeziehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

AuF Dem weg zur Autonomie Der stuFe 5

Die technologischen Voraussetzungen von vollständig automatisierten Fahr-zeugen stellen die an der Konstruktion beteiligten Ingenieure vor erhebliche Herausforderungen. Moderne Sensor-technologie, Hochgeschwindigkeits-Datennetze mit hoher Bandbreite sowie fortschrittliche künstliche Intelligenz

sind unabdingbar für den funktionalen und wirtschaftlichen Erfolg selbstfah-render Fahrzeuge. Die eigentliche Herausforderung be - ginnt jedoch, wenn diese fortschrittli-chen Technologien in ein einziges Sys-tem integriert werden müssen, das beim Fahren rechtzeitig erkennen, kommu-nizieren und entscheiden muss (Bild 1).Ein Auto mit Autonomie der Stufe 2 kann beispielsweise eine aktive Geschwin-digkeitsregelung, ein Spurwarnsystem, einen Spurhalteassistenten und eine Ein-parkhilfe aufweisen. Insgesamt benötigt dieses Auto etwa 17 Sensoren, um seine Fahrerassistenzsysteme zu realisieren. Diese Sensoren bestehen aus Ultra-schall-, Langstreckenradar-, Kurzstre-ckenradar- und Rundumkameras zur Überwachung der Fahrzeugumgebung. Ansonsten sind die Berechnungen, die von den automatisierten Systemen die-ses Autos durchgeführt werden, relativ primitiv. Das Spurhalteassistenzsystem hat beispielsweise nur die Aufgabe, die

Bild 1. Autonome Fahrzeugplattformen müssen eine Reihe fortschrittlicher Sensoren und Computer über Hochgeschwindigkeits-Datennetze verbinden, um

Umweltreize zu erkennen, zu bewerten und darauf zu reagieren. (Bild: Mentor, a Siemens Business)



Position des Fahrzeugs in Relation zu den Straßenmarkierungen zu überwa-chen. Sollte das Fahrzeug anfangen von der Fahrbahn abzukommen, benach-richtigt das System den Fahrer oder ergreift Korrekturmaßnahmen, wobei die Verantwortung für die Steuerung des Fahrzeugs jedoch letztlich weiter-hin beim Fahrer liegt.Ein Fahrzeug der Autonomiestufe 5 hingegen trägt die volle Verantwor-tung für die Steuerung des Autos und erfordert keine menschlichen Ein-gaben. Infolgedessen wird erwartet, dass ein derartiges Fahrzeug mehr als 30 zusätzliche Sensoren in einer viel größeren Vielfalt benötigt, um die immense Anzahl von Aufgaben abzu-

decken, die ein autonomes Fahrzeug ausführen muss (Bild 2). Zusätzlich zu den Ultraschall-, Rundum- sowie Lang- und Kurzstreckenradarsensoren eines Fahrzeugs der Stufe 2 werden für die Stufe 5 Langstrecken- und Stereoka-meras, LiDAR- und Dead-Reckoning-Sensoren benötigt. Die Zunahme der Sensoren erhöht den Verkabelungsauf-wand im Fahrzeug und die erforder-lichen Rechenressourcen, um die von den Sensoren erzeugten Gigabits an Daten zu verarbeiten. Im Zuge der Konstruktion müssen Ingenieure Architektur- und Kom-promissanalysen durchführen, um Architekturvorschläge zu untersu-chen, beispielsweise eine zentralisierte

gegenüber domänenorientierter oder verteilter Architektur. Für eine auto-nome Fahrzeugplattform müssen diese Analysen Hunderte von Komponenten und Millionen von Signale berücksich-tigen und gleichzeitig Funktionsstand-orte, Netzwerklatenz, Fehlerraten und mehr optimieren.Trotz dieser Herausforderungen ist autonomes Fahren ein sich rasch ent-wickelnder Markt. Mindestens 144 Unternehmen haben Programme für automatisierte Fahrzeuge angekündigt, und die jährlichen Ausgaben für Halb-leiter für ADAS-Anwendungen werden voraussichtlich von Jahr zu Jahr stei-gen (Bild 3). Dazu zählen zwar auch Automobilhersteller, die versuchen, der bevorstehenden disruptiven Ent-wicklung der Branche einen Schritt voraus zu sein, aber die meisten sind Start-ups oder Unternehmen aus ande-ren Branchen, die in einen traditionell schwer zu durchdringenden Markt eintreten wollen. Diesen Unternehmen fehlen branchenspezifische Erfahrun-gen und die technischen Ressourcen, um die Komplexität des autonomen Fahrzeugdesigns zu bewältigen. Auch große Automobilhersteller werden mit Problemen konfrontiert sein, für die ihre alten Konstruktionsabläufe schlecht gerüstet sind.

Bild 2. Ein vollständig autonomes Fahrzeug erfordert viele Arten von Sensoren, um die dynamischen

Fahrumgebungen genau wahrzunehmen. (Bild: Mentor, a Siemens Business)

Bild 3. Die jährlichen Ausgaben für Halbleiterbauelemente für ADAS werden voraussichtlich von Jahr zu Jahr steigen. (Bild: Strategy Analytics)


Das gilt insbesondere dann, wenn Unternehmen ihre autonomen Fahr-zeugprojekte von Forschung, Entwick-lung und wenigen Prototypen in die Serienproduktion verlagern. Autonome Systeme müssen hinsichtlich Kosten, Gewicht und Stromverbrauch optimiert werden und gleichzeitig die strengsten Sicherheitsanforderungen erfüllen, die je an die Automobilindustrie gestellt wurden. Um wettbewerbsfähig zu sein, wird eine neue Designmethode notwen-dig, mit der junge Ingenieure genaue und optimierte Systeme entwerfen kön-nen. Das kann nur durch die Erfassung der Erfahrung und des Wissens erfah-rener Ingenieure in Computersystemen erreicht werden, die ein generatives Design ermöglichen.

generAtiVes Design unD konstruktion

Generatives Design verwendet Sys-temdefinitionen und -anforderungen als Eingabe und erzeugt mithilfe regel-basierter Automatisierung Architek-turvorschläge für die Logik, Software, Hardware und Netzwerke der elek-trischen und elektronischen Systeme (Bild 4). Diese Regeln erfassen das Wissen und die Erfahrung der Inge-nieure, um jüngere Ingenieure durch den Konstruktionsablauf zu führen. Die Erfassung dieser IP unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung von Fahrzeugarchitekturen sowie der Ausbildung neuer Generationen von Ingenieuren, während sie vorhandenes Know-how der Unternehmen erlernen und umsetzen.

Ein generativer Designablauf beginnt mit Funktionsmodellen. Ein Funkti-onsmodell repräsentiert die Funktion des zu implementierenden elektrischen Systems, ohne anzugeben, wie es imple-mentiert werden soll. Es berücksichtigt jedoch bereits Aspekte wie Kommuni-kationsnetze, Stromquellen und Kom-ponenten. Diese Modelle können in verschiedenen Formaten wie Tabellen-kalkulationen, SysML-Dateien und MS Visio-Diagrammen erfasst werden.Die Konstrukteure normalisieren diese verschiedenen Funktionsmodelle dann in einem einheitlichen Format inner-halb ihrer Entwurfsumgebung für elek-trische Systeme, zum Beispiel Capital. Nach dieser Normalisierung können die Ingenieure potenzielle Architekturen für die Logik der elektrischen/elektro-nischen Systeme, die Netzwerke, Hard-ware und Software erstellen. Wertvolles Unternehmenswissen wird automatisch durch die Design-Regeln in die Erstel-lung der Entwürfe integriert. Bereits in

Bild 4. Generatives Design verwendet regelbasierte Automatisierung, um Vorschläge für die Logik, Software,

Hardware und Netzwerke des elektrischen Systems zu erstellen. (Bild: Mentor, a Siemens Business)

dieser Phase können die Elektroinge-nieure schnell mehrere Entwürfe für die Architektur erstellen, bewerten und vergleichen und so die Konstruktion in Gegenüberstellung zu den ursprüng-lich vorgestellten Lösungen optimieren.Aus dem ausgewählten Architektur-vorschlag können die Ingenieure dis-krete logische Systeme extrahieren, um Netzwerkdesigns auf Plattform-ebene und das Bordnetzsystem zu erstellen. Auf diese Weise kann das Team Kabelbaumkonstruktionen für jedes Subsystem synthetisieren, Fer-tigungsunterlagen und Berechnungen für Prozesskosten erzeugen, elektri-sche Servicedaten veröffentlichen und VIN-spezifische Servicedokumentati-onen erstellen.

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tionsmethoden bereits an ihre Grenzen, doch die Komplexität von Automobilsystemen wird auch in Zukunft weiter zunehmen. Selbstfahrende Autos werden die komplexesten elektrischen und elektronischen Systeme enthalten, die es in der Automobilindustrie jemals gab. Mehr als 30 Sensoren, kilometerlange Kabelstränge und Hunderte von Steuergeräten sind erforderlich, um die für das automatisierte Fahren erforderlichen Daten zu erfassen, zu transportieren und zu verarbeiten. Die Datennetze müssen extrem schnell sein, um die Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Maßnahmen in Echtzeit zu unterstützen und Kollisionen und Schäden für Passagiere oder Fußgänger zu verhindern. Ingenieure, die diese Fahrzeuge entwickeln, müssen außerdem die Leistungsanforderungen in Bezug auf Stromverbrauch, Platzbedarf, Gewicht und thermische Aspekte abwägen.Generatives Design ermöglicht Automobilingenieuren, die Herausforderungen des Entwurfs elektrischer und elektronischer Systeme für autonome Fahrzeuge zu bewältigen. Es verwendet eine regelbasierte Automatisierung für eine schnelle Entwurfssynthese, ermöglicht Ingenieuren das

Entwerfen im Kontext einer vollständigen Fahrzeugplattform und integriert unterschiedliche Entwurfsbereiche eng miteinander, um die Datenkontinuität sicherzustellen.Vor allem hilft der Einsatz von Automatisierung während des gesamten Prozesses den Designteams, die Designkomplexität zu verwalten, ohne die Markteinführungszeit zu verlängern. Die Automatisierung hilft Ingenieuren, sich auf die wichtigsten Aspekte des Entwurfs und der Überprüfung der Funktionsweise des elektrischen Systems zu konzentrieren und reduziert Fehler bei der manuellen Dateneingabe. Die Automatisierung wendet die IP des Unternehmens auch auf die generierten Vorschläge durch Entwurfsregeln an, wodurch die Genauigkeit und Qualität der Entwürfe erhöht werden.Außerdem lässt sich durch das Entwerfen im vollständigen Plattformkontext die Art und Weise verstehen, wie Si gnale, Kabel und andere Komponenten auf der gesamten Fahrzeugplattform implementiert werden, wodurch Fehler an Schnittstellen oder aufgrund der Komplexität des Kabelbaums reduziert werden. Dieser Entwurfsablauf ermöglicht auch, validierte Daten auf allen Fahrzeugplattformen wiederzuverwen

Bild 5. Generatives Design gewährleistet eine Datenkontinuität von den ersten Systemdefinitionen über die Produktion bis hin zur Wartung, um eine vollständige

Rückverfolgbarkeit und Einhaltung der Anforderungen zu gewährleisten. (Bild: Mentor, a Siemens Business)

den, um die Qualität zu verbessern und die Entwicklungskosten zu senken.Schließlich ermöglicht eine eng integrierte Umgebung den Elektroingenieuren, Daten mit Ingenieuren und Werkzeugen in anderen Bereichen wie dem mechanischen oder Leiterplattendesign auszutauschen. Die Wechselwirkungen zwischen den elektrischen, mechanischen und Softwarekomponenten eines Fahrzeugs nehmen zu. Die nahtlose Synchronisation von Daten zwischen diesen Bereichen verbessert die Integration in ein einziges System.

DAtenkontinuitÄt

Generatives Design erstellt vollumfänglich einen kontinuierlichen Datenverlauf von der anfänglichen Systemdefinition und den Anforderungen bis hin zur Produktion und zur Wartung. Dieselben Daten speisen jede Phase des Workflows beim generativen Design, sodass zwischen Entwurfsphasen oder Entwurfsbereichen nichts verloren geht. Dieser fortlaufende Datenverlauf hält alle an der Fahrzeugkonstruktion Beteiligten Instanzen auf dem neuesten Stand und arbeitet mit den jeweils aktuellsten Daten. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass die Konstruktionen alle Anforde


rungen an Funktionalität, Sicherheit, Gewicht usw. erfüllen (Bild 5).Dank der integrierten Konstruktionsregeln können Ingenieure Konstruk tionen automatisch auf Fehler über prüfen. Solche Fehler könnten angesichts der Komplexität eines autonomen Fahrzeugs ansonsten leicht übersehen werden. Diese Konstruktionsregelprüfungen können nicht abgeschlossene Kabelenden, Inkonsistenzen bei den grafischen und physischen Strängen aufdecken und aktuelle Belastungen der Kabel, erzeugte Wärme und andere Fehler kontrollieren. Auch hier verwendet generatives Design die Intellectual Property (IP) des Unternehmens durch diese Konstruktionsregelprüfungen, um Konstruktionsfehler zu erkennen, die in der Vergangenheit Probleme verursacht haben oder die unerfahrene Ingenieure möglicherweise übersehen.Darüber hinaus verbessert die Datenkontinuität die Fähigkeit des Ingenieurs, die Auswirkungen von Konstruktionsänderungen zu analysieren. Herkömmliche Entwurfsmethoden haben Schwierigkeiten, die Auswirkungen von Entwurfsänderungen zu quantifizieren. Jede Änderung wirkt sich auf den Rest des Systems aus, und die Auswirkungen zweiter und dritter Ordnung können sehr schwer vorherzusagen sein.Das Verlegen eines Steuergeräts an eine neue Position oder ein neues Netzwerk in der Architektur kann die Leistung an anderer Stelle im System beeinträchtigen. Solche Probleme bei Änderungen können schwer abzuschätzende Folge

Doug Burcicki

ist Automotive Direktor der Inte

grated Electrical Systems Division von Mentor,

a Siemens Business, und als solcher verantwort

lich für Strategie, Ausführung und Vordenkerfüh

rung. Bevor Burcicki Anfang 2018 zu Mentor kam,

war er Vizepräsident von Yazaki Nordamerika, wo

er während seiner 24jährigen Tätigkeit mehrere

Führungspositionen innehatte. Er hat einen Master

Abschluss in Fahrzeugtechnik der Lawrence

Tech University und einen BSEEAbschluss der

Wayne State University.

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wirkungen haben und die Funktion von vielen Untersystemen beeinträchtigen.Die Datenkontinuität stellt sicher, dass Projekte über eine einzige Datenquelle verfügen, und liefert ein klares Bild der unzähligen Interaktionen zwischen Bereichen und Systemen. Wenn Änderungen am Design vorgenommen werden, können diese mit einer detaillierten Auswirkungsanalyse untersucht werden, die den Techniker über Probleme informiert, die die Änderung in anderen Bereichen verursachen kann. Zum Beispiel könnte das Bewegen oder Entfernen eines Steuergeräts auf seine Auswirkungen auf das Netzwerk timing, die Signalinte grität oder auf physische Freigabe und Kollisionsprobleme untersucht werden. Infolgedessen sind bei Änderungen alle Auswirkungen auf das System bekannt.

oPtimierung Von entwÜrFen

Generatives Design wird für neue und etablierte Automobilunternehmen eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung automatisierter Fahrzeuge spielen. Die Möglichkeit, elektrische Systemarchitekturen automatisch zu generieren, ermöglicht die frühzeitige Erkundung und Optimierung von Entwürfen, während die IP des Unternehmens in den Entwurfsablauf eingebettet wird. Darüber hinaus fördert eine zentrale Datenquelle die Konsistenz zwischen Bereichen, die Wiederverwendung von Designs und die Analyse der Auswirkungen von Änderungen. Schließ

lich rationalisieren enge Integrationen zwischen elektrischen Bereichen und mechanischen sowie PLMWerkzeugen den gesamten Entwurfsfluss von der Konzeption bis zur Produktion.Die enorme Komplexität automatisierter Fahrzeuge wird auch weiterhin hohe Anforderungen an Werkzeuge und Methoden der Automobilingenieure stellen. Das gilt insbesondere für elektrische und elektronische Systeme, weil sie den Betrieb sicherheitskritischer Systeme und Einrichtungen eines Fahrzeugs dominieren. Die Gewinner dieser disruptiven Entwicklung werden diejenigen Unternehmen sein, die die für autonomes Fahren erforderlichen Technologien best und schnellstmöglich in ein Paket integrieren können, das zuverlässig, sicher und für Verbraucher attraktiv ist, und diese Technologien dann schnell und qualitativ hochwertig auf den Markt bringen. ECK

Autonomes FAhren | V2X-nAVigAtion


Die satellitengestützte Positionierung kann als einzige Technologie die abso-lute Position eines Fahrzeugs in Echt-zeit bestimmen. Damit ist sie für die Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V) und Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommu-nikation (V2X), Fahrerassistenzsys-teme (Advanced Driver-Assistance Systems, ADAS) und automatisiertes

Fahren unerlässlich. Die Technologie funktioniert ohne Karten und Orien-tierungspunkte und nutzt Funktions-prinzipien, die unabhängig von Sen-sortechnologien wie Kameras, Lidar, Ultraschall oder anderen sind. GNSS-basierte Dienste können ein Rückgrat an Genauigkeit für Multisensornetz-werke bieten, welches für automa-

tisiertes Fahren einschließlich voll-kommen selbstfahrender Fahrzeuge erforderlich ist.

Verbesserte PositionsgenAuigkeit

In der Vergangenheit war die GNSS-Empfängertechnologie (Global Navi-

Singleband-GNSS-Empfänger benötigen für die von V2X und

automatisiertem Fahren geforderte Genauigkeit ideale Sichtverbindungen

zum Himmel. In der Stadt und schwierigen Umgebungen kann der

Sichtkontakt eingeschränkt sein. Ein Multiband-RTK-Dead-Reckoning-

System kann die Genauigkeit mit GNSS-Korrektur und einem dynamischen

Fahrzeugmodell zuverlässig bereitstellen. Von Alex Ngi

MultiBand-RtK-dead-RecKoning-SySteMe

GENAUERE GNSS- PoSITIoNIERUNG FüR V2X

(Bild: MONOPOLY919 | Shutterstock))



gation Satellite System) eher begrenzt, insbesondere in Straßen- und Häuser-schluchten oder auf mehrstöckigen Straßentrassen. Heutige Empfänger sind jedoch auf wenige Dezimeter genau und können eine Konvergenzzeit von nur wenigen Sekunden erreichen. Die Konvergenzzeit ist dabei die Zeit, bis ein vorgegebener Genauigkeitsgrad nach einer Signalunterbrechung erneut erreicht wird. Die typische Latenzzeit – die Zeit zwischen der Positionsmessung und der Meldung dieser Position an das Netzwerk – beträgt ungefähr zehn Mil-lisekunden. Aktualisierungen der Posi-tion können heute mit weit über 10 Hz erfolgen. Technologische Weiterent-wicklungen haben die Positionierungs-leistung in städtischen Umgebungen erheblich verbessert. Durch die Integration von Halblei-tern und deren Miniaturisierung bei stetig steigender Leistung sind die Schaltkreise des Hauptsystems mitt-lerweile auf die Größe eines Miniatur-Chips mit geringem Stromverbrauch geschrumpft. Die drahtlose Internet-konnektivität hat zudem GNSS-Kor-rekturdienste ermöglicht, die Fehler aufgrund von Ionosphären-Effekten minimieren, also Störungen in der Lauf-strecke der elektromagnetischen Wel-len zwischen Satellit und Empfänger. Neben GPS sorgen mit GLONASS, Bei-dou und Galileo zusätzliche Satelliten

letztendlich für eine höhere Genauig-keit. Multiband-GNSS-Empfängern der neuesten Generation kommen mit die-sen kombinierten Verbesserungen auf eine Positionsgenauigkeit von einem Meter, oft schon auf einige Dezimeter.

V2X VerlAngt niedrige lAtenzen

Beim automatisierten Fahren oder V2X-Anwendungen geht es jedoch nicht nur um eine genauere Positionsbestimmung, sondern auch um niedrige Latenzzei-ten. Tauschen Fahrzeuge untereinan-der und mit naher Infrastruktur draht-los Nachrichten aus, um Warnungen und Informationen über Manöver zu übermitteln oder die Vorfahrt auszu-handeln, würden lange Latenzzeiten der Positionsdaten zu unregelmäßi-gen Brems- oder Beschleunigungsma-növern führen. Im besten Fall ist das nur unangenehm für die Insassen oder verringert die Effizienz beim LKW-Platooning. Im schlimmsten Fall kön-nen lange Latenzzeiten zu schwerwie-genden Kollisionen führen, etwa wenn Fahrzeuge bei hoher Geschwindigkeit in einer Zehntelsekunde eine komplette Fahrzeuglänge zurücklegen (Bild 1). Der ETSI-Standard (European Tele-communications Standards Institute) für V2X-Kommunikation schreibt für die meisten Anwendungen Latenzzeiten

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Bild 1. V2X-Anwendungsfälle können entscheidend von zeitnahen Positionsdaten abhängig sein. (Bild: u-blox)

Anwendung Genauigkeit Umgebung RTK erforderlich

Multiband erforderlich Latenzzeit

V2X <1m CEP50 Stadt Nein Ja ~10ms

ADAS-Stufen 1-3 <20cm CEP50 Stadt Ja Ja ~10ms

ADAS-Stufen 3-5 <20cm CEP50 + Schutzklasse

Stadt Ja Ja ~10ms

Tabelle 1. Bekannte Anforderungen bei Anwendungen für V2X und automatisiertem Fahren



auf Systemebene von unter 100 Milli-sekunden vor. Alle in Tabelle 1 aufgeführten Anwen-dungen erfordern Dead-Reckoning-Technologie (DR), einschließlich Rad-sensorinformationen (Wheel Tick). Mit der sogenannten Koppelnavigation ist die laufende näherungsweise Orts-bestimmung eines bewegten Objekts aufgrund der Bewegungsrichtung und der Geschwindigkeit gemeint. Der CEP50-Wert (Circular Error Pro-bability) entspricht dem Radius des kleinsten Kreises, der 50 Prozent aller Positionsmessungen umfasst.

sensorFusion Für schnelle KonVergenz

Schlüsselvoraussetzung für die Akzep-tanz der V2X-Kommunikation und des automatisierten Fahrens ist dem-entsprechend die robuste und konti-nuierliche spurgenaue Positionsbe-stimmung, selbst in anspruchsvollen Umgebungen. Nicht nur bei den Fah-rern, sondern auch bei den Behörden, die die Verkehrssicherheit verbessern und Umweltauswirkungen wie Ver-kehrsstaus und vermeidbare Fahrzeug-emissionen bewältigen wollen. Die hochpräzise Position muss in (Milli-)Sekundenschnelle abrufbar sein, auch wenn Satellitensignale vorübergehend blockiert sind. Die Kombination einer Reihe von komplementären Diens-ten, die in einem Sensor-Fusionsfilter implementiert sind (Bild 2), hilft bei der GNSS-Korrektur und deren zuver-lässigen Genauigkeit.

MulTiBand-GnSSMultikonstellations-, Multiband-GNSS-Empfänger werden benötigt, da es inzwischen mehrere GNSS-Kon-stellationen mit inhärenten Zeitun-terschieden gibt. Empfänger müssen deshalb zur eindeutigen Bestim-mung ihrer Position mehrere Satel-liten „sehen“ können. Wird mit drei Konstellationen gearbeitet, müssen beispielsweise etwa sieben Satelliten sichtbar sein, um die Zeitunterschiede zu berechnen. Wird dagegen eine ein-zige Konstellation benutzt, braucht es nur vier Satelliten, um die Position zu

bestimmen. Die größere Anzahl der verfügbaren Satelliten in einer Mul-tikonstellationsumgebung hat jedoch weit mehr Vorteile.Zu den einzigartigen Fähigkeiten von Multiband-GNSS-Empfängern gehört die Kombination von Signalen mit unterschiedlichen Frequenzen, um bestimmte Fehler zu eliminieren. Zu den Techniken gehört die gleichzei-tige Verarbeitung zweier Signale von unterschiedlichen Frequenzen, die bis zu 99,9 Prozent der Ionosphärenfehler beseitigt. Eine weitere Methode ist die geometriefreie Kombination zur Erken-nung von Phasensprüngen (Cycle Slips) in der Trägerphase.

inTeGrierTe rTK-alGoriThMen GNSS-Empfänger mit Standardprä-zision verfolgen die Codephase von GNSS-Signalen von mindestens vier GNSS-Satelliten für eine Trilateration ihrer Position. Hochpräzisions-GNSS-Empfänger verfolgen dagegen die Hoch-frequenz-Trägerphase und verwenden typischerweise RTK-Algorithmen (Real Time Kinematic), um Mehrdeutigkeiten in der Trägerphase aufzulösen. Diese können in das GNSS-Empfängermo-dul integriert sein und die Korrektur-daten nutzen, die über eine drahtlose Verbindung bereitgestellt werden. Für den Automotive-Markt ist eine Mobil-funk- und L-Band-basierte Satelli-tenkommunikation geeignet. L-Band-Empfänger bieten nicht nur niedrigere Datenübertragungskosten, sie können auch RTK-Korrekturdaten über Satel-lit in Gebieten empfangen, in denen Mobilfunkverbindungen schlecht oder gar nicht verfügbar sind, beispielsweise auf dem Land.

BroadcaST-GnSS-KorreKTurdienSTeGNSS-Korrekturdienstanbieter schät-zen laufend GNSS-Signalfehler, die sie über ein Netzwerk von Basisstationen aus überwachen. Beispiele hierfür sind PPP-RTK-Dienste, die unter Anwen-dung der PPP-Technologie (Precise Point Positioning) beispielsweise Satelliten-takt, Umlaufbahn, Signalvorspannung, globale Ionosphäre sowie regionale ionosphärische und troposphärische Effekte ausgleichen. Idealerweise soll-ten Korrekturen für weite Gebiete wie das US-amerikanische Festland gel-ten und mit minimalen Bandbreiten auskommen. Ältere Dienste sendeten einen maßgeschneiderten Korrektur-datenstrom, der auf einer groben Posi-tionsschätzung basiert, an einzelne Benutzer. Heute verfolgen moderne Dienstanbieter einen besser skalier-baren Ansatz und senden das gleiche dynamische GNSS-Fehlermodell an alle Benutzer. Korrekturdaten hoher Qualität erhöhen die Genauigkeit des GNSS-Empfängers und verkürzen die Zeit, die der Emp-fänger benötigt, um sich einer präzi-sen Positionsschätzung anzunähern. So sind automobile Anwendungen in der Lage, Unterbrechungen der GNSS-Signale durch Hindernisse wie Über-führungen, Autobahnschilder, Bäume und Brücken zu bewältigen.

inerTialSenSoren und SenSorfuSionInertialsensoren sowie Trägheitssen-soren für Lage und Beschleunigung werden häufig zur Ergänzung von GNSS-Empfängern eingesetzt. Fahr-zeugpositionierungssysteme können

Bild 2. Sensorfusion für eine kontinuierliche, hochgenaue Positionsbestimmung. (Bild: u-blox)


sich bei Lücken im GNSS-Empfang auf Dead Reckoning stützen, etwa in Tunneln oder Parkhäusern. Durch die Fusion der von der Inertial Measure-ment Unit (IMU) gesammelten Daten kann eine Positionsschätzung auch in GNSS-blockierten Umgebungen erfol-gen. Darüber hinaus hilft die Fusion dem System bei kurzzeitigen Unter-brechungen des GNSS-Signalemp-fangs, Informationen über Position und Geschwindigkeit beizubehalten. Mehr-deutigkeiten in der Trägerphase werden so aufgelöst und die Rekonvergenzzeit verkürzt, nachdem wieder Satelliten-signale verfügbar sind.

SenSoren im FahrzeugFahrzeuginterne Sensoren wie der Wheel-Tick-Sensor (Raddrehzahlsen-sor) verbessern die Dead-Reckoning-Genauigkeit noch weiter. Wheel-Tick-Daten ermöglichen eine Überprüfung von signalbedingten GNSS-Ungenauig-keiten. Das System kann beispielsweise falsche GNSS-Positionsänderungen zurückweisen, wenn der Sensor meldet, dass sich das Rad nicht bewegt hat. Der mit dem Wheel-Tick-Sensor gewichtete Geschwindigkeitswert ist genauer als der eines Systems, das auf verrauschte Messungen von Beschleunigungssen-soren setzt. Die kontinuierliche Kali-brierung des Sensors zur Bestimmung

der pro Umdrehung zurückgelegten Wegstrecke ermöglicht es dem Sys-tem, kleine druck- oder temperaturbe-dingte Änderungen des Radumfangs auszugleichen.

DynamiScheS moDellEin dynamisches Fahrzeugmodell, das Annahmen über die Bewegun-gen des Fahrzeugs enthält, begrenzt den Einfluss von Messfehlern auf die gemeldete Position. Das Modell kann beispielsweise davon ausgehen, dass ein Fahrzeug keinen senkrechten Satz machen oder nicht unverhältnismäßig beschleunigen oder bremsen kann und so die Plausibilität von GNSS-Messun-gen überprüfen. Erst nach der Plausi-bilitätsprüfung werden die Messwerte im Navigationsfilter verwendet.

erprobung AuF der strAsse

Ein Navigations- und Positionierungs-modul, welches die Firma u-blox ent-wickelt hat, dient im Folgenden als Referenz für einen deutlich verläss-licheren GNSS-Empfang durch eine Kombination der bisher aufgeführten Erweiterungstechnologien. Das System enthält einen Multiband-GNSS-Emp-fänger für mehrere Konstellationen mit integrierten RTK-Algorithmen, Broad-

cast-GNSS-Korrekturdaten, eine IMU (Inertial Measurement Unit) für Dead Reckoning, einen externen Wheel-Tick-Sensor sowie ein dynamisches Fahrzeugmodell. Es wurden mehrere Tests und Simulationen durchgeführt, um ihre kombinierte Wirkung auf die Systemleistung zu bewerten:

leiStung in tunnelnDie Leistung beim Durchfahren von Tunneln, und damit einem längeren Ausfall der GNSS-Signale zu ermit-teln, ist schwierig. Beschleunigungs-messer- und Gyroskopverzerrungen sind die dominierenden Fehlerquel-len. Bei der Signalintegration und Berechnung von Geschwindigkeit (Beschleunigungsmesser) und Pose (Gyro) addieren sich Ungenauigkei-ten auf. Für statistische Signifikanz müssen Daten durch eine ausrei-chend große Anzahl an Tunnelfahr-ten gesammelt werden. Zudem gibt es keine „wahre“ Position, mit der man die Messungen vergleichen könnte. Im Idealfall wird in diesen Tunneln eine alternative Positionierungstechnolo-gie eingesetzt, deren Technologie für die Bestimmung eines Referenzwerts nicht von der freien Sicht zum Him-mel abhängig ist. Schließlich weichen selbst teure Inertial-Sensor-basierte Referenzsysteme um kleine Werte ab.

KIOXIA_EK-auto_06_20.pdf;S: 1;Format:(210.00 x 110.00 mm);28.Apr 2020 13:48:47


Anstatt die Tests in realen Tunneln durchzuführen, haben die Entwick-ler für die Erprobung virtuelle Tunnel erstellt und den GNSS-Empfänger auf der Straße bei freier Sicht zum Him-mel „ausgesteckt“. Dadurch wurde ein GNSS-Ausfall simuliert und das Sys-tem gezwungen, im Dead-Reckoning-Modus zu navigieren. So ließ sich die Leistung der IMU mit einem hochwer-tigen echten Set-up vergleichen. Die Protokollierung der Messwerte der Dead-Reckoning-Lösung und des als Referenz eingesetzten High-End-

GNSS-Empfängers liefert die notwen-digen Daten, um anhand von Stich-proben aus dem jeweiligen Datensatz unterschiedlich lange Tunnel abzubil-den. Dadurch konnte eine ganze Reihe von Testläufen durchgeführt werden, die für eine statistische Signifikanz der Beurteilung der Leistung ausreichte. In Bild 3 sind die Daten von 1758 Aus-fällen, die in 31 Testläufen generiert wurden, dargestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Positionierungsfeh-ler im Dead-Reckoning-Modus auftrat. Im Durchschnitt nahm der horizon-

tale Positionierungsfehler um etwa 20 Meter je gefahrenem Kilometer zu, was über die zurückgelegte Strecke annä-hernd 2 % entspricht. Die Leistung der IMU hat einen großen Einfluss auf die Testergebnisse in Tunneln. Bei diesem Testaufbau wurde eine gewöhnliche IMU mit durchschnittlicher Leistung und kein High-End-Gerät verwendet.

Spurgenaue poSitionierungWeitere Tests wurden in einer Reihe von Szenarien unterschiedlicher Kom-plexität durchgeführt. Der einfachste

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Prahm_Auto_06.pdf;S: 1;Format:(60.00 x 80.00 mm);18.May 2020 14:41:30 Pengutronix_EK_08_20.pdf;S: 1;Format:(60.00 x 80.00 mm);26.Mar 2020 08:52:42

Bild 3. Der Positionsfehler bei Dead Reckoning steigt um etwa 20 Meter pro gefahrenem Kilometer. (Bild: u-blox)

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AleX ngi

Alex Ngi ist Produktmanager

für die ZED-F9K ADR-Modulserie und

Mitglied des Produktstrategie-Teams bei

u-blox. Er bringt mehrere Jahre Erfahrung

in der Vermessungstechnologie mit und

hält einen Bachelor in Elektrotechnik der

Universität Waterloo, Kanada.

Szenario Freie Sicht zum Himmel (Autobahnfahrt, Burgund)

Stadt (Arondissement 12-16, Paris)

Urbane Häuserschlucht (La Défense, Paris)

CEP50 in Metern 0,05 0,65 0,81

CEP68 in Metern 0,07 0,85 1,11

CEP95 in Metern 0,13 1,83 1,70

Tabelle 2. Positionierungsgenauigkeit in Szenarien bei der Erprobung auf Straßen.

Testfall, der Autobahnfahrten unter weitgehend freiem Himmel umfasste, hat bestätigt, dass die Lösung eine hun-dertprozentige Verfügbarkeit ermög-licht und in der Hälfte der Zeit auf 5,8 Zentimeter genau ist. Die horizontale Geschwindigkeitskomponente war in 68 % der Zeit auf 0,02 km/h genau. Während der Tests war das System in der Lage, die genaueste RTK-Positionie-rung – nämlich Fixed RTK – in 82 % der Zeit zu erreichen. Bei Fixed RTK sind genügend Satelliten sichtbar, um alle Mehrdeutigkeiten der Trägerphase auf eine ganzzahlige Anzahl von Wellen-längen aufzulösen, was zu der höchst-möglichen Genauigkeit führt. Das System stützte sich zu 14,8 % auf RTK-Float-Ergebnisse, wenn nicht genügend Satelliten sichtbar waren, um die Mehr-deutigkeiten vollständig aufzulösen – was zu einer verringerten Genauigkeit führte – und verwendete zu 3,1 % Dead Reckoning. Die Gesamtgenauigkeit der Lösung gegenüber der bestehenden Singleband-Empfänger technologie wurde um das Zehnfache verbessert. Erprobungen im Zentrum von Paris, einschließlich Wohnvierteln und Auto-bahnen, zeigten eine hervorragende Leistungssteigerung gegenüber Single-band-Empfängern ohne RTK. Beim Test im urbanen Worst-Case-Szenario mit Straßenschluchten, der im Stadtteil La Défense erfolgte, übertraf die Leistung die Minimalanforderungen für V2X-Anwendungen. Obwohl die Anzahl der sichtbaren Satelliten nicht ausreichte, um eine vollständige Auflösung aller Mehrdeutigkeiten zu erreichen, betrug der CEP68 etwa 1,1 Meter und die Genauigkeit lag zu 95 % der Zeit bei mindestens 1,70 Metern (Tabelle 2).Das verbesserte Navigationssystem kann Basis für automobile Positionie-rungsanwendungen sein, die eine kon-tinuierliche, spurgenaue Positionierung auch in den schwierigsten Umgebun-gen liefern – durch Kombination der in

diesem Artikel diskutierten Technolo-gien. Dazu gehören Multiband-GNSS-Empfänger für mehrere Konstellatio-nen mit eingebauten RTK-Algorithmen, Broadcast-GNSS-Korrekturdaten, eine IMU für Dead Reckoning, ein externer Wheel-Tick-Sensor und ein dynami-sches Fahrzeugmodell.

gnss AuF der strAsse

Die Erprobung auf der Straße hat gezeigt, dass die Genauigkeit gegen-über aktuellen Technologien zehn-fach verbessert sein kann. Multi-band-GNSS-Empfänger für mehrere Konstellationen, die in der Lage sind, die Satellitensichtbarkeit in teilweise blockierten Szenarien zu maximieren, effektiv kombiniert mit Dead Reckoning zur Überbrückung kurzer Lücken beim GNSS-Empfang und GNSS-Korrektur-dienste für eine schnelle Rekonvergenz nach kurzen GNSS-Unterbrechungen sorgen für eine kontinuierliche Bereit-stellung der Position in Stadtgebieten. Die Systemleistung kann durch die Einbeziehung von Daten anderer Fahr-zeugsensoren wie Kameras und Radar-geräten weiter verbessert werden. Die GNSS-Technologie, ergänzt durch Dead Reckoning für den Einsatz in Automo-bilanwendungen, kann zu mehr Sicher-heit, Komfort und Effizienz für V2X-Anwendungen und das automatisierte Fahren beitragen. UH

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Autonomes FAhren | Beleuchtung


Scheinwerfer für adaptives Fahrlicht und Projektionen auf die Straße

brauchen eine gute Auflösung. Die DLP-Technik liefert bis zu 1,3 Millionen

Pixel. Vor allem AR-Anwendungen und die Projektion von Warnhinweisen

brauchen eine solch hohe Qualität – das Sichtfeld und die Entfernung

helfen bei der genauen Berechnung. Von Brandon Seiser und Trevor Dowd

Auflösung von frontscheinwerfern

WiE ViELE PixEL BRAuchT DiE SyMBoLPRojEkTion?

(Bild: ParabolStudio | Shutterstock)



Mehr Pixel sind besser – diese Regel gilt eigentlich immer, ob es nun um Kameras, Fernsehgeräte oder Auto-scheinwerfer geht. Eine höhere Auf-lösung verbessert die Lesbarkeit klei-ner Texte und sorgt dafür, dass auf Fernsehbildschirmen auch Details zu erkennen sind. Neue Applikationen für Kfz-Scheinwerfer wie das adap-tive Fahrlicht (Adaptive Driving Beam, ADB) kamen auf, als mindestens zwölf Pixel pro Scheinwerfer technisch rea-lisierbar waren. Mit der DLP-Technik (Digital Light Prozessing) und deren mikroskopisch kleinen, elektronisch steuerbaren Spiegeln ist es Automo-bilherstellern mittlerweile möglich, Fahrzeuge mit 1,3 Millionen Pixeln pro Scheinwerfer zu konstruieren.

Die richtige technik Für scheinwerFer

Effektive ADB-Lösungen, Symbolpro-jektion und Applikationen zur Fahr-spurmarkierung brauchen definitiv viele Pixel. Es gibt allerdings derzeit nicht viele Techniken, mit denen sich alle drei Anwendungen implementie-ren lassen. Eine davon ist die genannte DLP-Technologie, eine patentgeschützte Entwicklung der Firma Texas Instru-ments (TI). Auf deren Basis wurde ein digitaler Mikrospiegel-Baustein (Digi-tal Micromirror Device, DMD) mit einer Diagonale von 0,55 Zoll für neue, fort-schrittliche Scheinwerfer-Applikatio-nen entwickelt. Die aktive Fläche des momentan aktu-ellsten DMDs ist dreimal größer als

das erste für den Automobilmarkt konzipierte DMD. Die größere Flä-che wiederum unterstützt einen drei-mal größeren Lichtstrom (bei glei-cher Leuchtdichte des Leuchtmittels) und verdreifacht auch die erreichbare maximale Beleuchtungsstärke beim Einsatz konventioneller LED-Leucht-mittel. Der große Betriebstemperatur-bereich schließt den Betrieb bei einer Chiptemperatur von 105 °C ein, und die Kombination aus hoher Betriebstempe-ratur und größerer aktiver Fläche hilft letztendlich bei der Realisierung von Scheinwerfern mit großem Sichtfeld (Field Of View, FOV).

Ar-AnwenDungen proFitieren

Erfordern die genannten Anwendungen wirklich mehr als eine Million Pixel? Oberflächlich betrachtet, könnte diese enorme Auflösung von 1,3 Millionen als Overkill für Scheinwerfer erschei-

nen. Dass die Sache in der Praxis anders aussieht, wird im Folgenden anhand der Beschreibung einer exemplarischen Anwendung, der Projektion von Sym-bolen auf die Fahrbahn in AR-Manier (Augmented Reality), dargelegt. Der Scheinwerfer wird dabei zum Projek-tor, der einen Film auf die Straße proji-zieren könnte. Doch statt Kino auf dem Asphalt bietet die Technik anderen Nut-zen: Der Projektor kann während der Fahrt Verkehrszeichen, Navigations-pfeile und Warnhinweise auf die Straße werfen. Auf einem projizierten Zebra-streifen können Fußgänger die Straße überqueren; zwei Balken können in Baustellenabschnitten oder engen Stra-ßen die genaue Fahrzeugbreite anzei-gen; zur Begrüßung kann der Name des Fahrers aufleuchten oder auch die Temperatur, die aktuelle Verkehrs-lage oder die nächsten Termine. Mit der Projektion von Symbolen auf die Straße hätten die Automobilhersteller die Möglichkeit, ein visuelles Kommu-nikationssystem zu realisieren, um die Autofahrer auf bevorstehende Abbiege-manöver aufmerksam zu machen und besser mit Fußgängern oder Radfahrern zu kommunizieren. Sollen Bilder auf eine vertikale Fläche wie etwa eine Wand oder ein Garagentor projiziert werden, reicht eine Auflösung von nur 0,1 oder 0,05 Grad pro Pixel aus, um eine ansprechende Grafik zu erzeu-gen. Wie aber ist es, wenn die Bilder nicht auf eine vertikale Wand, sondern auf die horizontale Straßenoberfläche projiziert werden und beispielsweise den Eindruck machen sollen, sie seien auf die Fahrbahn gemalt (Bild 1)?

Bild 1. Der im Scheinwerfer integrierte Projektor kann während der Fahrt beispielsweise Verkehrszeichen,

Navigationspfeile und Warnhinweise auf die Straße werfen und Basis für die visuelle Kommunikation mit

Fußgängern oder Radfahrern sein. (Bild: TI)

Bild 2. Pixelbedarf für

0,6° Bildhöhe (Bild: TI)



Berechnung Aus AuFlösung und entFernung

Damit ein projiziertes Bild so erscheint, als wäre es auf die Straße aufgemalt, müssen verschiedene Voraussetzun-gen erfüllt sein. Zum einen sollte die Länge des Symbols auf der Straße ein vernünftiges Maß von beispielsweise 2 oder 3 m nicht überschreiten, da sonst der AR-Effekt verlorengeht. Eine gerin-gere Länge des Symbols auf der Fahr-bahn bedeutet bezüglich des Winkels eine geringere Symbolhöhe, wodurch sich die Zahl der DMD-Chipzeilen im Scheinwerfer, aus denen das Bild zusammengesetzt werden kann, eben-falls reduziert. Wenn das maximale FOV des DMDs 7° oder mehr beträgt, kann der für das Symbol genutzte Teil des Schein-werferbausteins – bezogen auf das ge - samte FOV – recht gering sein. Dies ist in Bild 2 illustriert: ein 2 m großes Symbol wird in der relativ kurzen Dis-tanz von 10 m auf die Fahrbahn proji-ziert. Dies entspricht einem Winkel von lediglich 0,6°. Wie man diesen Winkel berechnet, ist ebenfalls in Bild 1 wie-dergegeben. Wenn das gesamte verti-kale FOV 7° beträgt und die Höhe des Symbols, wie gerade beschrieben, 0,6° ausmacht, muss das Symbol aus nur 8 bis 10 % der verfügbaren Chipzei-len gebildet werden. Dieser Prozentsatz wird zudem deutlich geringer, sobald die Entfernung des Symbols vom Auto

zunimmt oder das volle FOV größer wird. Soll das Bild beispielsweise 20 m vor dem Auto auf der Fahrbahn erschei-nen, entspricht eine Bildhöhe von 2 m nur noch 0,16°, das sind gerade einmal 2 % der verfügbaren vertikalen Pixel-zeilen des DMDs.Bild 2 und das gerade angeführte Bei-spiel ergeben respektable Ergebnisse mit 0,013°/Pixel, während ein Wert von 0,05°/Pixel nicht befriedigen kann. Wenn ein Pixel einem Winkel von 0,05° entspricht, erfordert das 20.000-Pixel-System ein größeres Symbol, das auf der Straße eine Länge von mehreren Metern hat und damit der AR-Defi-nition nicht gerecht wird. Selbst bei einer Distanz von nur 10 m hat also eine Auflösung von über einer Million Pixeln durchaus ihren Sinn, sodass die Aussage berechtigt ist, dass 1,3 Mil-lionen Pixel keineswegs zu viel sind.

einFluss der mtF AuF die Projektion

Welchen Vorteil hat es, wenn die Ren-dering- und DMD-Auflösung größer ist als die Linienpaar-Auflösungsfähigkeit der Projektionsoptik? Die Linienpaar-Auf lösungsfähigkeit wird üblicher-weise durch die Modulationsübertra-gungsfunktion (Modulation Transfer Function, MTF) der Projektionsoptik ausgedrückt. In Systemen, in denen die MTF-Auflösung der Optik geringer ist als das Pixelzahl-Limit des Bildgebers, entscheidet die Optik darüber, welche Details noch dargestellt werden kön-nen. Die Auflösung der Objektpositi-onseinstellung und die Größe der Brei-ten- und Höhenstufen oberhalb der Mindest-Displaygröße werden dage-gen nach wie vor von der Auflösung des Bildgebers bestimmt (siehe Bild 3). Eine größere Auflösung ermöglicht eine genauere Kontrolle über Bewegungen und Stufengröße. Die DMD-Auflösung wirkt sich somit darauf aus, wie gleich-mäßig sich grafische Objekte, wie etwa auch ausgeblendete Bereiche um entge-genkommende Fahrzeuge, bewegen und in der Größe verändern lassen. Gerin-gere DMD- und Rendering-Auflösun-gen haben weniger natürliche Bewe-gungen zur Folge, denn die großen

Stufen lassen die Bewegungen ruckeln. Dieses Ruckeln erfolgt darüber hinaus unabhängig von dem optischen Ver-schwimmen, das durch die begrenzte MTF der Projektionsoptik entsteht.

dmd AuF die strAsse

In einem Scheinwerfersystem, in dem das 0,55-Zoll-DMD im 1152 x 576-Modus, also mit der Hälfte der nati-ven Auflösung, betrieben wird und in dem das volle vertikale Sichtfeld 7,5° beträgt, ergibt sich eine verti-kale Auflösung von 0,013° pro Pixel. Für ein vertikales FOV von deutlich über 7,5° steht die native Auflösung 1152 x 1152 des DMD zur Verfügung, um die ef fektive vertikale Zeilenauf-lösung zu verdoppeln und die hohe Projektionsqualität zu wahren. Wenn das DMD also für das gesamte Sicht-feld des traditionellen Fernlichts und die Symbolfläche genutzt wird, bringt das 0,55-Zoll-DMD mit seinen 1,3 Mil-lionen Pixeln die nötige Auflösung zur sauberen und klaren Darstellung von AR-Symbolen und deren Sichtbarkeit auf der Fahrbahn mit. UH

Bild 3. Oben ist die Auflösung von Bildgeber und

Optik ungefähr gleich, was zu großen Abstufungen

führt. Unten ist die Auflösung des Bildgebers sehr

viel größer als die der Optik und hat dementspre-

chend kleine Abstufungen. (Bild: TI)

BrAndon seiser

Der Hauptautor ist Produktmarketing-In-

genieur bei Texas Instruments und arbeitet

in der DLP-Automotive-Gruppe. Seiser hat

einen Bachelor of Science in Elektrotech-

nik der University of Illinois, und schloss

im Rahmen des DLP-Rotationsprogramms

einen Master of Science in Elektrotechnik

an der University of Texas in Dallas ab.

trevor dowd

Der Co-Autor arbeitet als

Produktmarketing-Ingenieur in der DLP-

Automotive-Gruppe von Texas Instruments.

Er verfügt über jahrelange Erfahrung im

Bereich DLP-Technologie für 3D-Druck

und hochauflösende Scheinwerfer. Er

hält einen Bachelor in Elektrotechnik der

Purdue Universität West Lafayette.

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22. - 24. Juni 2020 Die virtuelle Ausgabe

PROGRAMM

Weitere Informationen zum Programmund Anmeldung unter:

www.safety-security-forum.de

Montag, 22. Juni 2020Einstiegsseminar

10:00 - 17:30 Einstiegsseminar Funktionale Sicherheit und Security in Embedded Systemen Prof. Dr. Peter Fromm, Hochschule Darmstadt

Dienstag, 23. Juni 2020Keynote-Session I

09:00 - 09:30 Vermeidbare Katastrophen Susanne Meiners, NewTec

09:30 - 10:00 Safety & Security by Design durch modellbasierte und automatisierte Analysen Dr. Markus Fockel, Fraunhofer IEM

10:00 - 10:40 Kaffeepause & Networking

Session 1: Industrie I Session 2: Methoden & Tools I Session 3: Automotive I Safety10:40 - 11:20 Quo Vadis Industrie 4.0 – Security by

Design, by Obscurity or by Forecast? Dr. Witali Bartsch, PointBlank by Steen Harbach

Verschmelzung von FS und CS zu Functional Cyber Safety Jens Kötting, André Wardaschka, DEKRA Testing and Certification; Prof. Michael Hübner, TU Cottbus

Zusammenspiel Safety-Security – am Beispiel der ‚Environmental Hacks‘ Stefan Kriso, Bosch Center of Competence Functional Safety

11:20 - 12:00 Security Anforderungen und technische Herausforderungen bei industriellen Internet-of-things Anwendungen Thomas Schildknecht, Schildknecht

Embedded Security im Industriebereich – There is no Safety without Security Rainer Witzgall, Karamba Security

Risikoanalyse für Automotive Cybersecurity: Safety war anders, Cybersecurity auch | Erfahrungen Dr. Thomas Liedtke, Kugler Maag

12:00 - 12:40 Backup-Technologie für Steuerungssysteme in der Industrie Dr. Jurij Ivastsuk-Kienbaum,

WAXAR Data Saving Systems

Future-proof your application with 3 compliance best practices Dr. Leonid Borodaev, Parasoft

Tool Qualifizierung nach ISO 26262 – Warum? Wann? Wie? Wolfgang Meincke, BTC Embedded Systems

12:40 - 14:00 Mittagspause & Networking

14:00 - 14:40 Industrial Android Security – Systemsicher-heit über den Produktlebenszyklus Martin Homuth, emlix

Zertifizierte Safety and Security mit dem Open-Source-Hypervisor L4Re Dr. Michael Hohmuth, Kernkonzept

Session 4: Automotive II SecurityAutomatisierte Berechnung des Cyber-Security-Risikos Dr. Till Fischer, itemis

14:40 - 15:20 Sicherheitstechnische Bewertung von Smart Manufacturing Use Cases Holger Laible, Siemens

Dynamische und strukturelle Tests auf höheren Ebenen Dr. Alexander Weiss, Accemic Technologies

Herausforderungen beim Einsatz von Host-based Intru-sion Detection Systems in sicherheitskritischen Domänen David Schubert, Fraunhofer IEM


16:00 - 16:40 Fein-Granulare Sicherheit für verbundene Industrienetzwerke Reiner Duwe, Real-Time Innovations

Funktionale Sicherheit mit Künstlicher Intelligenz Frank Poignée, infoteam Software

Das sichere Auto! Hardwarebasierte Sicherheits methoden für flexible und sichere Fertigungsstrategien vernetzter Fahrzeuge Stephan Demianiw, Data I/O

16:40 - 17:20 Sichere Fernwartung - Geht das? Siegfried Müller, MB Connect Line

Examining Redundancy in the Context of Safe Machine Learning Prof. Hans Dermot Doran, Zürich University of Applied Sciences

Static Taint Analysis to Detect Spectre Vulnerabilities Dr. Daniel Kästner, AbsInt Angewandte Informatik

Mittwoch, 24. Juni 2020Keynote-Session II

09:00 - 09:30 Maßnahmen in der Produktentwicklung nach einem Cyberangriff Frank Eberle, Pilz


Session 5: Industrie II Session 6: Methoden & Tools II10:00 - 10:40 Funktionale Sicherheit out of the Box: Überschaubare, bezahlbare Lösung für

viele Anwendungen Axel Helmerth, ISH Codeabdeckungsanalyse – ein Maß für die Software Qualität? Ingo Nickles, Vector Informatik

10:40 - 11:20 Wenn Sicherheit gestört wird – Safety und EMV Sven Klaiber, embeX Erhellendes und Erschreckendes zum Thema Code-Coverage Frank Büchner, Hitex

11:20 - 12:00 Zukunftssicherer Betrieb von Maschinen nach Umbau oder Retrofit Detlef Ullrich, EUCHNER

Non-intrusive Systembeobachtung Chance zur Erneuerung einiger Software Safety Prozesse Martin Heininger, HEICON - Global Engineering

12:00 - 13:20 Mittagspause & Networking

13:20 - 14:00Integration of SIL3 STO Safety Functions into existing Drive Controller Products Martin Bayer, Systemtechnik LEBER

Graphische Programmiersprachen zum Einsatz in der funktionalen Sicherheit, am Beispiel LabVIEW Nick Berezowski, CCASS Darmstadt

14:00 - 14:40 Intelligente Transport Systeme, Independent Cart Technologie, Neue Heraus-forderungen an die Sicherheitstechnik Christof Dörge, Rockwell Automation

Cloud Security – Best practices Wilfried Kirsch, Prof. Dr. Hartmut Pohl, softScheck

14:40 - 15:20 Dynamische Absicherung von FTS/Roboter-Übergabestationen Jörg Packeiser, Leuze electronic

Wireless-remote & -control safe and secure Lorandt Fölkel, Würth Elektronik eiSos


15:50 - 16:30 Von starren Schutzzonen zur flexiblen Zusammenarbeit: Eine Demonstrationsanlage für die sichere Mensch-Roboter-Kooperation Xi Huang, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Secure Polyglot Development Dr. Rainer Eschrich, Oracle

16:30 - 17:10 Sichere Handhabung und Mensch-Roboter-Kooperation (MRK) in der smarten Produktion Prof. Dr. Markus Glück, SCHUNK

Digitale Zertifikate oder frei nach Precht „Wer bin ich und wenn ja wie viele?“ Guenther Fischer, Wibu-Systems

ConneCted Car | Big data


Frank Föge

SubScription Economy

Mehrwert iM Auto per Abo

Herr Föge, Zuora gibt es bereits seit 2007. Das Unternehmen gehörte zu den ersten Anbietern für Subscription-Modelle. Was macht das Geschäftsmodell aus?Frank Föge: Subscriptions helfen, eine 360°-Rund-umsicht auf den Kunden zu gewinnen. Ihn besser zu verstehen und ihn mit Angeboten zu versorgen, die zu seinem Lebensstadium passen und zu der Art und Weise, wie er Dinge konsumiert. Interna-tional sind sich heute schon 70 % der Erwachse-nen einig, dass Abonnements von Produkten und Dienstleistungen die Menschen von der Last des Eigentums wie Wartung, Unordnung oder Wert-verlust befreien. Das ergab der Bericht „The End of Ownership“ [1], eine internationale Online-Umfrage, die von The Harris Poll im Auftrag von Zuora durchgeführt wurde. Wir bei Zuora haben früh erkannt, wie sich der Wandel von einem pro-duktzentrischen Verkauf hin zu einem wirklich kundenzentrischen Verkauf vollzieht.

Können Sie anhand eines Beispiels beschrei-ben, wie das funktionieren kann?Föge: Das Ziel ist, Kunden mit einem wiederkeh-renden Geschäftsmodell abzuholen. Das kennt man aus der Medien- und Musikwelt durch Ange-bote wie Netflix oder Spotify. Solch ein wiederkeh-rendes Geschäftsmodell schafft eine fortwährende Kundenbeziehung und infolgedessen ein besseres Kundenverständnis. Das muss nicht immer rein digital ablaufen. Nehmen wir beispielsweise unse-ren Kunden AMAG aus der Schweiz: Er bietet mit Clyde eine Abo-Plattform für Autos, über die man

abo-Dienste sind ein geschäftsmodell, bei dem sowohl autohersteller als auch -fahrer

von den Daten profitieren, die moderne autos generieren und sammeln. Frank Föge,

Strategic account executive bei Zuora, erklärt im Interview mit elektronik-automotive, warum

die Bedeutung von Subscription-Modellen für die automobilindustrie massiv zulegen wird.

Von Irina Hübner

ist seit 2017 als Strategic Account Manager für den

strategischen Vertrieb von Zuora in der DACH-Region

verantwortlich. Seine Expertise im Beratungsumfeld

und sein IT- und Software-Know-how machen ihn

zu einem kompetenten Ansprechpartner für digitale

Transformation im Unternehmen.

ein Auto bedarfsgerecht konsumieren kann. Häu-fig gibt es auch Kombinationen: Um das physische Produkt herum entsteht ein ganzes Ökosystem von digitalen Services. Genau diese Kombination macht das Thema Subscriptions im Grunde für jeden Produktanbieter spannend.

Warum ist es so schwierig, Abo-Dienste erfolgreich am Markt zu etablieren?Föge: Viele Unternehmen sind nun mal rein pro-duktzentrisch aufgebaut. Ihre Wirtschaftskenn-zahlen beschränken sich oftmals auf die Güter-produktion und schauen nicht auf Werte wie den Customer Lifetime Value. Vorherrschend dreht sich das Verkaufsdenken also noch ums Produkt und seinen Lebenszyklus: Ist das Produkt beschä-digt oder wird nicht mehr benutzt, gilt es dem Kunden ein neues zu verkaufen. Daneben han-delt es sich bei der durch das Internet ermöglich-ten Subscription Economy um ein vergleichsweise junges Geschäftsmodell: Schließlich steckten vor zehn bis 15 Jahren digitale Zusatzdienste noch in den Kinderschuhen. In einer Welt, die seit vielen hundert Jahren auf den Verkauf von Gütern setzt, praktisch über Nacht auf Subscriptions umzu - polen – das kann man nicht. Es ist ein Paradigmen-wechsel und die Transformation ganzer Wirt-schaftsräume braucht Zeit.

Wie ist Deutschland bezüglich Subscription-Diensten aufgestellt?Föge: Vieles, was wir heute als Subscription kon-sumieren, kommt derzeit noch aus den USA. Dort



In einer Welt, die seit vielen hundert

Jahren auf den Verkauf von Gütern setzt,

praktisch über Nacht auf Subscriptions

umzupolen – das kann man nicht.

gehören auch viele weitere Dienste bereits zum Alltag. In Deutschland stehen wir also noch am Anfang dieser neuen Ära. Aber wir erwarten einen zunehmend schnellen Wandel nicht zuletzt auch durch Technologien wie 5G.

Wo liegt für Autohersteller das besondere Potenzial beim Verwenden von Subscription-Modellen?Föge: Es geht darum, rund um das Produkt Auto Mehrwerte zu schaffen. Wie kann ich für das Ökosystem rund um das Auto etwas kreieren, das dem Kunden das Leben in diesem Ökosystem ver-bessert und vereinfacht. Wenn er es für Ausflüge, Einkäufe und die Fahrt zur Arbeit nutzt, und auch wenn er es zur Wartung gibt. Das gilt auch bei den Kunden, für die ein Auto in erster Linie nur Mittel zum Zweck ist. Für sie ist der Nutzen ent-scheidender als der Besitz. Sie wünschen sich mehr Convenience, mehr Autoerlebnis. Dieses kann der Autohersteller über das Subscription-Modell bedeutend stärken und dabei gleich auch in einem Zug die Kundenbeziehung festigen, denn bislang verlor er den Kunden schon zwischen Kauf und Wartung leicht aus den Augen. Aber dazwischen passiert doch sehr viel. Autohersteller erkennen das zunehmend und wollen sich deshalb in diesem Bereich neue Umsatzmöglichkeiten erschließen.

Kia nutzt die Zuora-Plattform für seinen Abo-Service UVO Link. Um welche Art von Abo-Modell handelt es sich hierbei?Föge: Es sind im Prinzip Features und Dienstleis-tungen, die der Connected-Car-Bereich bietet. Kia-Besitzer erhalten Zugang zum Web-Portal und zur App. Je nach Leistungspaket sind sie dann in der Lage, aus der Ferne die Klimaanlage zu steuern, ihren Parkplatz wiederzufinden, einen Werkstatt-termin zu buchen, die Pannenhilfe zu rufen und vieles mehr. Also alles, was Fahrzeugnutzern das Leben im und ums Auto einfacher macht und den Convenience-Faktor erhöht.

Welche Vorteile haben Autohersteller generell durch die Zusammenarbeit mit Plattform-anbietern für Subscription-Modelle? Und

welche Vorteile verspricht sich Kia konkret durch die Zuora-Plattform?Föge: Automobilhersteller wollen, wie gesagt, von einer ganz anderen Interaktion mit dem Kunden profitieren. Das bedeutet beim Geschäftsmodell wiederkehrender Umsätze also nicht allein, dass sie bei den Kunden monatlich oder quartalsweise abrechnen. Nein, sie wollen mit ihnen im Aus-tausch stehen. Hierzu tracken sie über IoT- oder Telematikdienste, welche Services ein Kunde mit Vorliebe nutzt. Dadurch können sie besser verste-hen, was der Kunde wirklich braucht und für was er auch bereit ist zu bezahlen. Das sind Dinge, die sich schnell ändern können. Deshalb braucht es eine hohe Agilität, alle Änderungen nachhal-ten zu können. Wir sind der Enabler, um solche flexiblen Abo-Modelle agil managen zu können. Zuora sorgt dafür, dass die Geschäftsmodelle flexibel modelliert und vollautomatisch abgerech-net werden können, egal in welchem Land und mit welcher Zahlungsmethode. Genau diese Flexibi-lität ist nämlich ein großes Problem für klassische IT-Systeme.

Services wie UVO Link sammeln riesige Mengen an Kundendaten. Was fangen die Autohersteller mit den Daten an?Föge: Daten sind ganz klar Bestandteil eines agi-len Abo-Dienstes. Jeder Fahrzeughersteller hat ein starkes Interesse daran, diese Daten zu schützen und den zugehörigen Regularien Folge zu leisten. Gleichzeitig gibt eben diese Datenbasis genau die Informationen an die Hand, mithilfe derer Auto-mobilhersteller lernen, wie sie ihre Kunden bes-ser bedienen können. Wir sehen diesen Zusam-menhang immer wieder: Bekommen Nutzer ein Angebot, das für sie wirklich hilfreich ist, sind sie eher bereit, ihre Daten zur Verfügung zu stellen. Das ist genau die Kunst, als Autohersteller aus den Daten das entscheidende Wissen zu ziehen und bestimmen zu können, ob der Service den gewünschten Mehrwert bietet oder ob die Ent-wicklung in die falsche Richtung geht. Nehmen sie das Beispiel Netflix. Der Streamingdienst weiß ganz genau, was wer zu welcher Uhrzeit schaut. Und was macht er damit? Er produziert Inhalte,



von denen er erwarten kann, dass sie der Großteil der Zuschauer sehen möchte. So entstehen dann Mehrwerte. Dieses Vorgehen kann man in viele verschiedene Bereiche übertragen.

Kunden profitieren also davon, dass sie ihre Daten hergeben?Föge: Es lässt sich letztlich unter dem Thema Convenience zusammenfassen. Aufbauend auf dem Nutzerverhalten entwickelt und baut der Autohersteller individuell passende Dienstleistun-gen auf. Am Ende soll der Kundenalltag leichter werden. Schließlich sind wir alle unter Zeitdruck, müssen Termine einhalten, die Kinder abholen, mit dem Auto in die Werkstatt und, und, und. Vieles im Alltag dreht sich um diese Mobilität. Bekomme ich als Kunde dann ein Serviceangebot, das genau auf meine Bedürfnisse zugeschnitten ist, dann erfahre ich genau die gefragte Gegen-leistung für meine Daten.

Wie werden sich Subscription-Dienste in der Automobilbranche in den kommenden Jahren entwickeln?Föge: Unternehmen, die auf das nächste Jahrzehnt blicken, beschäftigen sich intensiv mit Subscrip-tions. Die Automobilhersteller – auch die großen deutschen Marken – verstehen mehr und mehr, dass Besitztum einer Automarke zunehmend in den Hintergrund rücken. Laut Studien von McKin-sey [2] würden 40 % der heutigen Autofahrer bei ihrem nächsten Fahrzeugkauf die Marke wechseln, wenn sie dafür mehr Konnektivität erhalten. Das Marktpotenzial im Bereich Connectivity beziffert McKinsey auf 1,5 Billionen US-Dollar. Autoher-steller kurbeln also die Produktion von Smart Cars an. Auch der Führerschein ist beim autonomen Fahren der Zukunft ja schon eine offene Frage. Jemand, der heute 18 Jahre alt ist, will in zehn Jah-ren nur noch von A nach B kommen. Wie der Mit-gründer und CEO von Zuora, Tien Tzuo, schon in seinem Bestseller „Das Abo-Zeitalter“ [3] schrieb: „Wir werden mehr und mehr Fahrzeuge sehen, die eher wie Handys auf Rädern fungieren werden und weniger wie ein herkömmliches Auto.“ Das sind natürlich riesengroße Veränderungen. Umso

mehr wird es für einen Automobilkonzern von Bedeutung sein, schnell herauszufinden, was der Kunde braucht und darauf reagieren zu können. Die Automobilbranche muss an die neue Käufer-schicht und die nachfolgende Generation denken.

Ist Kia der einzige Autohersteller, mit dem Zuora zusammenarbeitet?Föge: Insgesamt zählen wir inzwischen zehn Automobilhersteller zu unseren Kunden. Kia UVO und General Motors Onstar sind Beispiele hierfür. Im Falle von Kia entstand der Wunsch mit uns zusammenzuarbeiten sogar, weil unsere Erfolge mit Toyota in Nordamerika schon bekannt waren. In Frankreich sind wir mit Groupe Renault und Groupe PSA unterwegs. Auf Basis unserer Subscription-Management-Produkte sind auch Telematiklösungen für die Logistikbranche in der Entwicklung. Die Bandbreite der Kunden von Zuora ist damit schon recht repräsentativ, wenn es um die Subscription Economy im Auto-motive-Segment geht. Zu sehen, wie stark die-ser Markt wächst, ist interessant. Denn auch wir wachsen mit, was wunderbar ist. Wir freuen uns aber auch über neue Kunden. In Deutschland gibt es da sicherlich noch Potenzial. IH

Literatur

[1] the end of ownership, https://www.zuora.com/

resource/the-end-of-ownership

[2] Studien von McKinsey, https://www.mckinsey.com/

industries/automotive-and-assembly/our-insights/the-

trends-transforming-mobilitys-future

[3] tzuo, tien: das abo-Zeitalter, https://www.zuora.

com/resource/planes-trains-and-automobiles-the-

subscription-revolution-in-transportation

Bislang verlor der Autohersteller

den Kunden schon zwischen Kauf

und Wartung leicht aus den Augen.

Bekommen Nutzer ein Angebot,

das für sie wirklich hilfreich

ist, sind sie eher bereit, ihre

Daten zur Verfügung zu stellen.


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Layout, Grafik: Andreas Geyh, Anja Schumann

Titel: Andreas Geyh

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