Entwicklung und Test von Infotainmentsystemen

Die Weiterentwicklung der Fahrzeug-Infotainmentsysteme hat das Fahrerlebnis dramatisch verbessert. Dies wird durch die Einführung erweiterter Funktionen wie Navigation, Multimedia und Konnektivitätsoptionen erreicht. Daher sind strenge Tests unerlässlich, um die Zuverlässigkeit und Funktionalität dieser hochentwickelten Systeme sicherzustellen. Virtuelle Tests bieten eine effiziente und sichere Möglichkeit, diese Systeme in einer kontrollierten Umgebung zu bewerten. Dies fördert die frühzeitige Erkennung von Problemen und ermöglicht kostengünstige Verbesserungen. In diesem Beitrag erklären wir, wie wir ein Infotainment-Modul implementiert haben, um die Test- und Validierungsfunktionen des Fraunhofer IESE-Fahrsimulators zu verbessern.

Die Motivation hinter der Entwicklung unseres Infotainmentsystems

Vor einigen Monaten kam einer unserer Industriekunden mit einer interessanten Anfrage an uns heran. Sie wollten FERAL integrieren [1] Infotainment als durchgängiges virtuelles Integrationstool im Entwicklungsprozess. Allerdings gab es eine Voraussetzung: Sie mussten das Infotainmentsystem in Aktion sehen.

Diese Anfrage stellte uns vor eine große Herausforderung. Wir mussten die Kommunikationsschnittstellenschichten von FERAL definieren. Wir mussten auch einen Weg finden, Fahrzeugdaten in Echtzeit zu erhalten, ohne echte Hardware zu verwenden. Nach reiflicher Überlegung kamen wir zu dem Schluss, dass die am besten geeignete Lösung die Implementierung einer grafischen Infotainment-Benutzeroberfläche (GUI) neben dem Hauptbildschirm unseres Fahrsimulators wäre, die wichtige Fahrzeugdaten anzeigt.

Um die Simulation möglichst realistisch zu gestalten, mussten die von den CARLA-Sensoren erfassten Daten perfekt an den Simulator übertragen werden. Außerdem musste es in Echtzeit aktualisiert werden. Wir mussten uns auch mit echten Kommunikationsproblemen auseinandersetzen und Kommunikationsprotokolle und Signalemulation zu praktikablen Optionen machen. Mit diesen Anforderungen im Hinterkopf haben wir unseren Fahrersimulator entsprechend erweitert. Dadurch wurden umfassende Testfunktionen über mehrere Ebenen des Android Automotive Framework hinweg bereitgestellt.

Dieser Auftrag bot uns eine spannende Gelegenheit, Innovationen zu entwickeln und eine robuste Lösung zu liefern, die den Bedürfnissen unserer Kunden entspricht. Dadurch konnten wir auch unsere Testeinrichtungen verbessern.

Einrichten des Infotainmentsystems

In diesem Abschnitt sehen wir uns an, wie wir unseren Fahrsimulator durch die Integration eines Infotainmentmoduls verbessert haben. Dieses Modul extrahiert wichtige Fahrzeuginformationen aus dem CARLA-Simulator und zeigt sie in Echtzeit über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) an.

Wir begleiten Sie durch den gesamten Prozess, von der Datenerfassung und -extraktion bis hin zu den technischen Aspekten der GUI. Sie erfahren, wie wir Genauigkeit und Verfügbarkeit in Echtzeit sicherstellen und so unser Infotainmentsystem fortschrittlich und benutzerfreundlich machen.

Datenerfassung und -aufbereitung

Vor der Extraktion der Informationen musste die Definition des Fahrzeugmodells möglichst vollständig sein. Dies war der Schlüssel zum Erreichen eines realistischen Fahrzeugverhaltens. Wir haben „coupe_2020“ aus der CARLA-Fahrzeug_Blueprints-Bibliothek verwendet. Es enthält die physischen Informationen des Mercedes Benz Coupé-Modells. Darüber hinaus haben wir die Modelldefinition um die Drehmoment-Drehzahl-Kurve und Informationen zum Kraftstoffverbrauch erweitert.

Der Datenfluss von CARLA zum Infotainmentsystem nutzt die CARLA Python API für CARLA Version 0.9.14 und ermöglicht so die Echtzeitübertragung von Fahrzeug- und Umgebungsdaten. Wir haben uns auf fünf Datenblöcke konzentriert: Kombiinstrument, fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), Lichter, Wetter und Navigationsinformationen. Hier ist eine Übersicht über die Infotainment-Variablen, die jedem Datenblock zugeordnet sind:

Kombiinstrumentblock

Für den Instrumentenblock wurden mehrere Variablen mithilfe von Python-APIs direkt aus CARLA extrahiert. Einige Schlüsselwerte konnten jedoch nicht direkt ermittelt werden und erforderten eine Berechnung. Diese Werte wurden wie folgt berechnet:

• U/min: Basierend auf Geschwindigkeit, Endübersetzung, Übersetzungsverhältnis und Radradius. Alle Parameter wurden direkt von CARLA bezogen.
• Die Macht: Berechnet aus dem aktuellen Drehmoment, Drehmoment-U/min, ermittelt durch Interpolation der U/min innerhalb der Fahrzeugkurven.
• Kilometer: Wird in Kilometern gemessen und basiert auf einer einfachen Fahrzeugdynamik basierend auf Geschwindigkeit und Zeit.
• Tankfüllstand: Berechnet aus den zurückgelegten Kilometern und mit einem konstanten Verbrauchsverhältnis, um den gesamten Kraftstoffverbrauch in Litern zu ermitteln.

ADAS-Statusinformationen

Die ADAS-Statusinformationen wurden direkt von den Ansys SCADE- und JAVA-Modellen bezogen, die bereits in unseren Fahrsimulator integriert sind (siehe Ref. [2]).

Umweltbedingungen

Verwenden von Extract carla.World Bibliothek:

• Aktuelle Uhrzeit: abgeleitet von der Zeitstempelvariablen carla.WorldSnapshot und als HH:MM:SS formatiert.
• Uhrzeit: Je nach Höhenwinkel der Sonne werden sie in Mittag, Abenddämmerung und Nacht eingeteilt.
• Regenintensität und Luftfeuchtigkeit: Ermittelt aus den Werten von Niederschlag bzw. Luftfeuchtigkeit mit klassifizierten Bedingungen wie HardRain, MidRain, SoftRain und NoRain.
• Trübung: Je nach Bewölkungswert wird es als „Bewölkt“ oder „Klar“ angezeigt.

Informationen zur Fahrzeugbeleuchtung

Die Verwaltung erfolgt über Vehicle Und VehicleLightState Bibliotheken zum Konfigurieren und Abrufen des Lichtstatus direkt von den Steuerelementen des Fahrsimulators.

Navigationsdaten

Verwenden von Extract get_map Und get_location CARLAs Methoden:

• Straßenkarten: Detaillierte Informationen zu Straßen, Fahrspuren, Kreuzungen und Kreuzungen.
• Fahrzeugstandort: Die aktuelle Position des Fahrzeugs.

Datenspeicher

Alle Daten werden in einem Python-Wörterbuch gespeichert und für den Zugriff und die Verwendung in FERAL serialisiert. Diese Integration verbessert die Simulation und unterstützt Fahrzeug-Infotainment-Tests.

Grafische Benutzeroberfläche (GUI)

Die GUI ahmt das Head-up-Display (HUD) und das Haupt-Infotainment-Panel eines modernen Autos nach, die beide auf der Windschutzscheibe des Fahrsimulators angezeigt werden.

Heads-Up-Display (HUD)

Das in Abbildung 1 dargestellte HUD liefert wichtige Informationen wie den Abstand zum vorausfahrenden Auto. Außerdem werden die aktuelle Geschwindigkeit und die bevorstehenden Straßendetails angezeigt. Das HUD befindet sich im Sichtfeld des Fahrers und ermöglicht einen schnellen Zugriff auf Informationen.

Haupt-Infotainment-Panel

Die in Abbildung 2 dargestellte Hauptpanelebene ist in sechs Abschnitte gegliedert, die den oben genannten Datenblöcken entsprechen. Es gibt auch einen zusätzlichen Bereich für grundlegende Unterhaltungsmöglichkeiten. Das Panel erstreckt sich über die gesamte Breite des Bildschirms am unteren Rand des Simulatorbildschirms und nimmt etwa ein Fünftel der vertikalen Bildschirmfläche ein. Hauptmerkmale sind Symbole das Licht Und ADAS Aktivierungszustände, die bei Aktivierung die Farbe von Weiß zu Cyan ändern.

Das Kombiinstrument verfügt über fünf analoge Anzeige-Widgets, die direkt vor dem Fahrer platziert sind. Diese Widgets werden in Echtzeit aktualisiert und zeigen Tachometer, Motortemperatur, Kraftstoffstand, Leistung und Gang an. Zusätzliche Informationen wie Drehzahl, aktuelle Uhrzeit und Kilometerstände werden über benutzerdefinierte Beschriftungen angezeigt. Dynamische Symbole bieten visuelles Feedback durch Animationen und Farbänderungen basierend auf Änderungen in zugehörigen Variablen. Sie aktualisieren auch ihren Wert. Im CARLA-Szenario erscheint beispielsweise bei Annäherung an eine Geschwindigkeitsbegrenzung ein Schild mit Geschwindigkeitsbegrenzungen, während im Falle einer Kollision oder eines Systemfehlers Warnmeldungen in der Mitte des Panels angezeigt werden.

Zur Navigation nutzten wir matplotlib Bibliothek, um Carlas Wegpunkte in eine detaillierte Navigationskarte umzuwandeln. Wie in Abbildung 3 dargestellt, zeigt dieser Abschnitt die gesamte Straße im Szenario, wobei ein Fahrzeugsymbol die aktuelle Position markiert. Wetterinformationen werden auch durch symbolgestützte Beschriftungen dargestellt, die sich je nach aktuellen Bedingungen ändern.

Das Anwendungsfeld bietet grundlegende Symbole für den Zugriff auf das Mobiltelefon des Fahrers und ermöglicht Funktionen wie das Lesen von Nachrichten, das Tätigen von Anrufen und das Hören von Musik. Dies verbessert die Konnektivität und Benutzerfreundlichkeit des Infotainmentsystems.

Dieses GUI-Design stellt nicht nur wichtige Fahrinformationen bereit, sondern bereichert das Fahrerlebnis auch um nützliche Funktionen. Derzeit befindet sich der Unterhaltungsbereich im Aufbau. Zukünftige Integrationen werden voraussichtlich mehr Kommunikationsfunktionen und Testoptionen umfassen. Diese werden sich auf Android Automotive-Konnektivitätskomponenten wie Bluetooth, Wi-Fi, Mobilfunknetze und GPS erstrecken.

Die Rolle von FERAL

FERAL spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbindung des Datenerfassungsmoduls mit der Infotainment-GUI über ein virtuelles Netzwerk von Fahrzeugen und simuliert so eine realistische Kommunikationsumgebung. Es unterstützt verschiedene Fahrzeugkommunikationsprotokolle, darunter CAN, CAN-FD, FlexRay und Automotive Ethernet, und gewährleistet so eine genaue und zeitnahe Datenübertragung an das Infotainmentsystem. Diese Integration rationalisiert den Prozess und verbessert die Gesamteffizienz des Simulationsaufbaus.

Vorläufiger Test

Das Infotainmentsystem wurde erfolgreich eingesetzt und in den Fahrsimulator integriert, um seine Leistung bei der Bewältigung anspruchsvoller Echtzeit-Datensimulationen zu bewerten. Vorläufige Tests zeigten eine effektive Synchronisierung mit simulierten Daten. Dies verbessert die Möglichkeiten zum Testen und Validieren von Infotainmentsystemen unter verschiedenen Fahrbedingungen und -szenarien.

In der Vortestphase wurden mehrere Szenarien des CARLA-Simulators verwendet. Dies wurde durchgeführt, um die Synchronisierung und Betriebsgeschwindigkeit des Infotainmentsystems zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass das Infotainmentsystem wie vorgesehen funktioniert und sich effektiv mit den simulierten Daten synchronisiert. Diese neue Funktion verbessert die Möglichkeiten zum Testen und Validieren von Infotainmentsystemen unter verschiedenen Fahrbedingungen und -szenarien.

Darüber hinaus bietet FERAL eine wichtige Testumgebung, um die Auswirkungen realistischer Fahrzeugnetzwerkkommunikation, einschließlich CAN, CAN-FD, FlexRay und Automotive Ethernet, auf die Entwicklung und Zuverlässigkeit von Infotainment-Technologien zu untersuchen. Mit diesem Aspekt von FERAL können Entwickler sicherstellen, dass das Infotainmentsystem nicht nur funktionale Anforderungen erfüllt, sondern auch Leistungsstandards in realistischen Automobilkommunikationsumgebungen erfüllt.

Videolink: Infotainment-Modul arbeitet in Echtzeit im Fahrsimulator

Schlussfolgerungen und Perspektive

Unsere Methodik zur Simulation und Prüfung von Fahrzeug-Infotainmentsystemen stellt einen großen Fortschritt in der Entwicklung der Automobiltechnologie dar. Wir bewältigen die Komplexität der Echtzeit-Datensimulation und Netzwerkkommunikation und sorgen für Robustheit. Dadurch sind unsere Infotainmentsysteme für moderne Fahrzeuge geeignet. Für die Zukunft planen wir, unsere Implementierung in Android Automotive-Anwendungen zu integrieren und Fehlerinjektionstechniken in das Kommunikationsnetzwerk einzuführen, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit unserer Infotainmentsysteme in realen Szenarien weiter zu stärken.

Verweise

1. Kuhr T., Forster T., Braun T. et al. (2013) FERAL – Ein Framework für die Simulatorkopplung auf Anforderungs- und Architekturebene. In: 2013 Eleventh ACM/IEEE International Conference on Formal Methods and Models for Codesign (MEMOCODE 2013), S. 11–22.
2. Bachorek A, Meiler M (Hrsg.) (2023) Virtuelles Testen zur Erkennung von Funktionsinteraktionen im ADAS/AD-Funktionsdesign