Forscher der TU Graz beschäftigen sich mit der Software autonomer Fahrsysteme: Sie zeigen eine Methode zur Generierung sicherheitskritischer Simulationsszenarien und ein Regelverfahren zur Kompensation interner Fehler. Für autonome Kfz sind 10.000-mal mehr Testkilometer nötig als für herkömmliche - ein Mehr an simulierten Testszenarien könnte hier Millionen gefahrene Kilometer sparen helfen.
Autos sind bereits heute mit automatisierten Systemen wie Brems- oder Spurhalteassistenten auf den Straßen unterwegs. Das stellt hohe Anforderungen an die Zuverlässigkeit der Software. Franz Wotawa vom Institut für Softwaretechnologie der TU Graz widmet sich mit seinem Team den Herausforderungen dieser Zukunftstechnologie, wie es in einer Mitteilung der TU hieß. Es geht um Sicherheitsgarantien durch die automatische Generierung umfangreicher Testszenarien für Simulationen und der systeminternen Fehlerkompensation durch ein adaptives Regelverfahren.
200 Millionen Kilometer notwendig
Testfahrten alleine liefern keine ausreichenden Beweise für die Unfallsicherheit autonomer Fahrsysteme, erklärte Wotawa: "Autonome Fahrzeuge müssten rund 200 Millionen Kilometer gefahren werden, um ihre Zuverlässigkeit - speziell für Unfallszenarien - unter Beweis zu stellen. Das sind 10.000-mal mehr Testkilometer als sie bei herkömmlichen Autos notwendig sind." Kritische Testszenarien mit Gefahr für Leib und Leben lassen sich aber in realen Testfahrten nicht abbilden. Autonome Fahrsysteme müssen also vorrangig in Simulationen auf ihre Sicherheit hin getestet werden. "Die bisherigen Tests decken zwar schon viele Szenarien ab. Doch bleibt immer die Frage stehen, ob das ausreichend ist und an alle möglichen Unfallszenarien gedacht wurde", sagte Wotawa.
Der Ansatz der Forschenden: Statt Millionen von Kilometern zu fahren, nutzen sie Ontologien zur Beschreibung der Umgebung von autonomen Fahrzeugen. Ontologien sind Wissensbasen für den Austausch relevanter Informationen innerhalb eines maschinellen Systems. So können beispielsweise Schnittstellen, Verhaltensweisen und Beziehungen einzelner Systemeinheiten miteinander kommunizieren. Im Fall von autonomen Fahrsystemen wären das etwa die Einheiten "Entscheidungsfindung", "Verkehrsbeschreibung" oder "Autopilot". Die Grazer Forscher haben mit grundlegendem Detailinformationen über Umgebungen in Fahrszenarien gearbeitet und die Wissensbasen mit Details zum Aufbau von Straßen, Kreuzungen und Co gespeist. Daraus lassen sich mathematisch Szenarien ableiten, die in Simulationen das Verhalten der automatisierten Fahrsysteme testen.
Gravierende Schwachstellen aufgedeckt
Im Rahmen des EU-Projekts AutoDrive haben die Forschenden diese Ontologien mittels zweier Algorithmen in Eingabemodelle für kombinatorische Tests umgewandelt, die in weiterer Folge mithilfe von Simulationsumgebungen ausgeführt werden können. "Wir haben in ersten experimentellen Versuchen gravierende Schwachstellen von automatisierten Fahrfunktionen aufgedeckt. Ohne diese automatisch generierten Testszenarien wären die Schwachstellen nicht so schnell erkannt worden: Neun von 319 untersuchten Testfällen haben zu Unfällen geführt." So hat zum Beispiel ein Bremsassistenzsystem in einem bestimmten Testszenario zwei aus verschiedenen Richtungen kommende Personen nicht gleichzeitig erkannt und mit dem eingeleiteten Bremsmanöver eine der beiden Personen schwer getroffen. "Das heißt, man findet anhand unserer Methode Testszenarien, die man einerseits in der Realität schwer testen kann und die man andererseits vielleicht auch gar nicht im Fokus hat", sagte Wotawa.
Autonome Fahrsysteme müssen in der Lage sein, sich im Fall von Störungen oder geänderten Umweltbedingungen selbst zu korrigieren und gegebene Zielzustände jederzeit verlässlich erreichen. "Wenn wir bereits heute verwendete teilautomatisierte Systeme wie den Tempomat betrachten wird schnell klar: Bei Fehlern kann und wird immer der Fahrer, die Fahrerin eingreifen. Bei vollständig autonomen Fahrzeugen ist das keine Option mehr, daher muss das System selbst entsprechend handeln können", führte Wotawa aus. In einer neuen Publikation für das "Software Quality Journal" präsentierte er gemeinsam mit seinem Doktoranden Martin Zimmermann ein Regelverfahren, das interne Fehler im Softwaresystem adaptiv kompensieren kann.
(APA/red, Foto: APA/Lunghammer/TU Graz)
