Algorithmentest für Radar- und Kamerasensoren

Das Projekt konzentrierte sich auf die Entwicklung und Durchführung umfassender Testfälle für verschiedene Radar- und Kamerasensorfunktionen, die in Automobilanwendungen verwendet werden.

Ziel war es, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Sensoren zu gewährleisten, die für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonome Fahranwendungen entscheidend sind.

Wichtige Aufgaben umfassten die Entwicklung von Beobachtern mithilfe von Python-Skripten sowie die Durchführung von Plausibilitätsprüfungen der Leistungssignale in Software-in-the-Loop (SIL)-Umgebungen. Ein weiterer wesentlicher Bestandteil des Projekts war der Vergleich von SIL-, Hardware-in-the-Loop (HIL)- und ECU-Systemen, um Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen. Darüber hinaus wurde die Simulationsumgebung weiterentwickelt, um die Algorithmen zu validieren, die in Radar- und Kamerasensoren verwendet werden.

Die in diesem Projekt verwendeten Technologien und Werkzeuge umfassten MATLAB, Python, MKS Integrity, DOORS, SQL, C++ und MTS. Diese Tools unterstützten die Erstellung und Verwaltung der Testfälle sowie die Analyse und Dokumentation der Ergebnisse.

Der Entwicklungsprozess beinhaltete eine detaillierte Dokumentation der Testfälle und Ergebnisse, um einen gründlichen Validierungsprozess für die Radar- und Kamerasensoralgorithmen sicherzustellen. Die strengen Testmethoden, die im Projekt angewendet wurden, stellten sicher, dass die Sensoren unter verschiedenen Bedingungen zuverlässig funktionierten und genaue Daten lieferten.

Zu den Hauptaufgaben des Projekts gehörte die Entwicklung von Beobachtern mit Python-Skripten zur Überwachung und Analyse der Sensorsignale. Die Plausibilitätsprüfungen der Leistungssignale in SIL-Umgebungen halfen dabei, die Korrektheit und Zuverlässigkeit der Algorithmen zu gewährleisten. Der Vergleich der Ergebnisse aus SIL-, HIL- und ECU-Systemen stellte sicher, dass die entwickelten Algorithmen konsistent und genau arbeiteten.

Ein weiterer wichtiger Aspekt war die Weiterentwicklung der Simulationsumgebung. Dies ermöglichte es, die Algorithmen in einer kontrollierten Umgebung zu testen und zu validieren, bevor sie in reale Systeme integriert wurden.

Das Projekt lieferte umfassende Testberichte und validierte Algorithmen, die den höchsten Leistungs- und Zuverlässigkeitsstandards entsprachen. Die strengen Validierungsprozesse und detaillierten Dokumentationen stellten sicher, dass die entwickelten Sensorfunktionen den Anforderungen fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme und autonomer Fahranwendungen gerecht wurden. Durch diese gründlichen Test- und Validierungsprozesse konnte sensified sicherstellen, dass die Endprodukte zuverlässig und leistungsfähig waren, was zur Sicherheit und Effizienz der Fahrzeuge beitrug.