Vielzahl neuer Funktionen<\/strong><\/p>\n\n\n\nDie neue Technik, die auch hierzulande Anwendung findet, kann eine Vielzahl an hilfreichen Funktionen erm\u00f6glichen: So lie\u00dfe sich etwa eine Live-Ampelinformation mit dem Abstandstempomat verbinden, um die Geschwindigkeit so anzupassen, dass die Standzeit vor der Ampel m\u00f6glichst kurz ist und somit effizienter gefahren werden kann. Ebenfalls m\u00f6glich ist eine digitale Erg\u00e4nzung des Warndreiecks: So k\u00f6nnten etwa sich in der N\u00e4he befindliche Verkehrsteilnehmer \u00fcber ein stoppendes Fahrzeug mit eingeschalteter Warnblinkanlage per Direktfunk informiert werden. Diese Gefahrenwarnung lie\u00dfe sich zus\u00e4tzlich an einen zentralen Server weiterleiten, sodass auch Verkehrsteilnehmer, die sich nicht in der unmittelbaren Umgebung befinden, darauf zugreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Grunds\u00e4tzlich gibt es zwei technische Konzepte zur Vernetzung von Fahrzeugen. Zum einen kann der Standard 802.11p verwendet werden, eine Variante von WLAN. Er erlaubt den Fahrzeugen, direkt miteinander zu kommunizieren. Sind sie mehr als 200 bis 300 Meter voneinander entfernt, werden Roadside Units (RSUs) entlang der Stra\u00dfe ben\u00f6tigt, um die Signale weiterzuleiten. Diese Router zu installieren ist aufwendig, andererseits gilt WLAN aber als ausgereift. Die zweite Option ist, das bestehende Mobilfunknetz zu nutzen. Der entsprechende Standard hei\u00dft C-V2X (das \u201eC\u201c steht f\u00fcr \u201ecellular\u201c).Anfangs basierte er auf dem Mobilfunkstandard 4G\/LTE, und alle Daten mussten \u00fcber eine Basisstation laufen. In der neuesten, 5G-basierten Version ist auch die direkte Kommunikation zwischen den Fahrzeugen m\u00f6glich (\u00fcber die sogenannte Sidelink-\/PC5-Schnittstelle). Europa und die USA hatten zun\u00e4chst auf 802.11p gesetzt, doch vor zwei Jahren entzog die US-Regulierungsbeh\u00f6rde FCC dem Standard die notwendigen Funkfrequenzen. Gleichzeitig treibt China die Vernetzung \u00fcber 5G voran: Bis 2025 soll jeder zweite Neuwagen in der Volksrepublik dauerhaft online sein. <\/p>\n\n\n\n
\u201eDas Fahrzeug von morgen nutzt nicht nur die eigene Sensorik, sondern auch die der anderen Verkehrsteilnehmer.\u201cPasqual Boehmsdorff, Projektleiter V2X-Funktionen bei Porsche Engineering<\/p>\n\n\n\n
\u201eIch gehe darum davon aus, dass sich bei V2X ein auf Mobilfunk basierendes System durchsetzt\u201c, sagt Thomas Pretsch, Leiter Fachdisziplin Connectivity bei Porsche Engineering. Die Umsetzung einer neuen V2X-Funktion beginnt mit der Software-Entwicklung. Im Fall der eingangs beschriebenen Hinderniswarnung kommt K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz: Ein Neuronales Netz wird mit Aufzeichnungen realer Fahrsituationen darauf trainiert, Hindernisse zu erkennen und zu klassifizieren \u2013 so lange, bis es sicher echte Gefahren (zum Beispiel Fu\u00dfg\u00e4nger, Ast) von harmlosen Objekten (Laub, Plastikt\u00fcte) unterscheiden kann. Da gerade von gef\u00e4hrlichen Situationen oft nur wenig reales Trainingsmaterial existiert, wird es mit synthetischen Daten erg\u00e4nzt.<\/p>\n\n\n\n
\u201eWir variieren die tats\u00e4chlich gefahrene Situation virtuell\u201c, erkl\u00e4rt Dr.Joachim Schaper, Leiter KI und Big Data bei Porsche Engineering. Das daf\u00fcr genutzte Werkzeug hei\u00dft PEVATeC (Porsche Engineering Virtual ADAS Testing Center). Es bildet eine physikalische Umgebung exakt nach \u2013 nicht nur die sichtbare Umgebung mit Stra\u00dfen und Fahrzeugen, sondern auch die Sensordaten, die in der jeweiligen Situation am Fahrzeugbus anliegen w\u00fcrden. So l\u00e4sst sich auch die Gefahrensituation \u201eAst auf der Fahrbahn\u201c in zahllosen Varianten durchspielen: einmal mit blenden der Sonne im Hintergrund, einmal bei Dunkelheit oder starkem Regen. Denn die KI muss das Objekt unter allen Bedingungen korrekt klassifizieren.<\/p>\n\n\n\n
Abgestufte Gegenma\u00dfnahmen<\/strong><\/p>\n\n\n\nNach dem Training \u00fcbertragen die Ingenieure das Neuronale Netz an die sogenannte Car Data Box (CDB, siehe Kasten). Dieser Entwicklungsrechner, der von den Porsche Engineering-Standorten im rum\u00e4nischen Cluj-Napoca und Timi\u0219oara entwickelt wurde, ist im Testfahrzeug installiert und kann beliebige ADAS-Programme ausf\u00fchren. F\u00fcr die Hinderniswarnung nutzt die CDB das Neuronale Netz, um reale Kamera- und Sensordaten auszuwerten. Ein spezieller Algorithmus bestimmt, ob ein Objekt einen Gefahrenschwellenwert \u00fcberschreitet, und leitet abgestufte Gegenma\u00dfnahmen ein: von einer reinen Meldung auf dem Armaturenbrett \u00fcber ein akustisches Warnsignal bis hin zur selbstst\u00e4ndigen Bremsung.<\/p>\n\n\n\n
Im letzten Schritt wird die Funktion in der Realit\u00e4t erprobt. Das Nard\u00f2 Technical Center (NTC) bietet daf\u00fcr ideale Bedingungen, da das gesamte 700 Hektar gro\u00dfe Areal mit einem privaten 5G-Netz ausgestattet ist. Hier k\u00f6nnen die Ingenieure \u00fcberpr\u00fcfen, ob eine abgesetzte Warnmeldung auch unter realen Bedingungen zuverl\u00e4ssig ihre Empf\u00e4nger erreicht. \u201eEntscheidend ist dabei die Korrelation zwischen der Fahrzeuggeschwindigkeit und dem Datendurchsatz\u201c, erkl\u00e4rt Luigi Mazzarella, Telekommunikationsexperte im NTC.<\/p>\n\n\n\n
Wie schnell Daten bei hohem Tempo flie\u00dfen, haben die Ingenieure im Sommer 2022 getestet. Mehrere Fahrzeuge absolvierten Runden auf dem 12,6 km langen Hochgeschwindigkeits-Rundkurs, w\u00e4hrend ihre Car Data Boxes Daten sendeten. Ergebnis: Bis 100 km\/h bleiben die Datenraten nahezu konstant \u2013 im Download 1 Gigabit pro Sekunde, im Upload circa 150 Megabit pro Sekunde. Ab 200 km\/h sinkt das Upload-Tempo leicht auf 120 Megabit pro Sekunde, w\u00e4hrend sich beim Empfangsdurchsatz nichts \u00e4ndert. Erst bei deutlich h\u00f6heren Geschwindigkeiten l\u00e4sst die Bandbreite nach, bleibt aber mit 90 Megabit pro Sekunde im Upload noch ausreichend.Die Tests haben gezeigt, dass sowohl die Bandbreite als auch die Latenz im 5G-Netz f\u00fcr automobile Anwendungen ausreichen. Ebenfalls intensiv \u00fcberpr\u00fcft wurde das Handover, also der Wechsel von einer Basisstation zur n\u00e4chsten. In fr\u00fchen Mobilfunkgenerationen konnte dabei die Verbindung abbrechen, bei 5G dagegen funktioniert die \u00dcbergabe selbst bei hohem Tempo zuverl\u00e4ssig. F\u00fcr die Entwicklung von V2X-Funktionen m\u00fcssen die Spezialisten von Porsche Engineering inzwischen nicht mehr zur Teststrecke in Apulien reisen. Denn die aktuelle Version der Car Data Box verf\u00fcgt \u00fcber ein 5G-Modul, sodass sich Testprogramme auch remote installieren lassen.<\/p>\n\n\n\n
\u201eWir variieren die tats\u00e4chlich gefahrene Situation virtuell.\u201cDr. Joachim Schaper, Leiter KI und Big Data bei Porsche Engineering<\/p>\n\n\n\n
Nach oder w\u00e4hrend der Testfahrt \u00fcbertr\u00e4gt die Car Data Box alle Daten \u00fcber 5G zur\u00fcck in die Cloud, wo sie analysiert und angereichert werden k\u00f6nnen. \u201eFahren auf der einen und Auswertung sowie Implementierung auf der anderen Seite sind dadurch r\u00e4umlich entkoppelt\u201c, freut sich Schaper. Durch den Fernzugriff lassen sich neue Funktionen \u2013 auch zum vernetzten Fahren \u2013 in Zukunft buchst\u00e4blich schneller auf die Stra\u00dfe bringen. <\/p>\n\n\n\n
Die Car Data Box<\/strong><\/p>\n\n\n\nDie Car Data Box (CDB) ist ein Entwicklungsrechner, der mit dem Datenbus und der Sensorik eines Testfahrzeugs verbunden ist. Er eignet sich besonders, um neue Fahrerassistenzsysteme zu realisieren, f\u00fcr die serienm\u00e4\u00dfige Steuerger\u00e4te nicht leistungsstark genug sind. Kern der CDB ist eine Graphics Processing Unit (GPU) des Herstellers NVIDIA, die sich besonders f\u00fcr die Ausf\u00fchrung von KI-basierten Algorithmen eignet.<\/p>\n\n\n\n
Der Testrechner ist ein Projekt der Porsche Engineering Standorte in Cluj-Napoca und Timi\u0219oara (Rum\u00e4nien), die auch die n\u00f6tige Software entwickelt haben. Die Hardware-Seite \u00fcbernahmen die Ingenieure am Standort Prag. Die erste Version der CDB wurde im Juni 2020 vorgestellt, seitdem wird sie permanent weiterentwickelt. So verbessert seit 2021 ein 5G-Modul die Cloud-Anbindung. Zudem erleichtert die Integration des Robotic Operating Systems (ROS) die Entwicklungsarbeit: ROS \u00fcberf\u00fchrt die Daten von Kameras, Radar- oder Lidar-Sensoren in ein Format, das von der konkreten Technik losgel\u00f6st ist. Wird zum Beispiel eine neue Kamera mit einer h\u00f6heren Aufl\u00f6sung in das Testfahrzeug eingebaut, k\u00f6nnen die vorhandenen Auswertungsalgorithmen weiter verwendet werden. Das spart eine Neuentwicklung.<\/p>\n\n\n\n
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