Vor dem Hintergrund der Energiewende erfreuen sich Elektrofahrzeuge wachsender Beliebtheit. Diese Entwicklung hin E-Mobilen wird begleitet durch Themen wie Vernetzung, 5G, Künstliche Intelligenz, innovative Sensortechnologien, zentrale Rechnereinheiten sowie moderne Fahrzeugsoftwaresysteme. All diese Themen zahlen ein auf den Trend hin zum autonomen Fahren.
Insbesondere bei letzterem hat es den Analysten von IDTechEx zufolge in den letzten Jahren große Veränderungen gegeben. So gab es beispielsweise im Jahr 2021 Robotaxi-Tests, bei denen fahrerlose Fahrten für die Öffentlichkeit angeboten werden, etwa AutoX in China, und es sei zu erwarten, dass im Jahr 2022 weitere Tests beginnen werden. Deutschland lasse jetzt fahrerlose Dienste der Stufe 4 auf seinen Straßen zu, und für 2022 erwartet IDTechEx weitere Roboshuttle-Projekte und weitere Versuche mit Robotaxis. Und auch bei den privat betriebenen autonomen Fahrzeugen habe es einige Durchbrüche gegeben – so habe Tesla das Radar aus seiner autonomen Sensorik gestrichen, mache aber weiterhin Fortschritte mit einer reinen Kameraausrüstung.
In Japan sind bereits erste Level-3-Fahrzeuge auf den Markt (Honda Legend). IDTechEx rechnet auch in Europa mit dem Aufkommen von Level-3-Fahrzeugen für den Privatgebrauch. Deutschland erlaubt seit kurzem deren Nutzung auf öffentlichen Straßen. Im Dezember 2021 erhielt Mercedes-Benz für seine S-Klasse die weltweit erste international gültige Systemzulassung für das bedingt automatisierte Fahren (SAE-Level 3) und erfüllt damit die anspruchsvollen gesetzlichen Anforderungen der UN-R157 an ein solches System. Der im Fahrzeug integrierte sogenannte Drive Pilot kann im bedingt automatisierten Fahrmodus bis zu einer Geschwindigkeit von 60 km/h (ab 2023 nach neuer UNECE-Regel sogar bis 130 km/h), bei dichtem Verkehr oder in Stausituationen und auf geeigneten Autobahnabschnitten fahren. Dazu nutzt Mercedes die LiDAR-Technologie Scala 2 des französischen Automobilzulieferers Valeo. Im nächsten Schritt ist plant der Automobilhersteller, 2022 die Zulassung in Kalifornien und Nevada zu beantragen.
Unterstützt wird dieser Trend hin Fahrzeugen der Stufe 3 laut von IDTechEx durch die Weiterentwicklung entsprechende Sensortechnologien. Die Radargeräte würden immer leistungsfähiger, und Continental und ZF planen den Marktforschern zufolge 2022 die ersten 4D-Radargeräte in Serienfahrzeuge einzubauen. Und dank sinkender Preise sind auch LiDAR-Sensoren beziehungsweise -Scanner auf dem Vormarsch. Diese Technologie bietet die für einen höheren Automatisierungsgrad erforderliche Robustheit und Leistung (siehe auch KEM Porträt ab S.xx).
Im Bericht „Autonome Autos, Robotaxis & Sensoren 2022–2042“ prognostizieren IDTechEx-Analysten daher die Verbreitung autonomer Fahrzeuge auf verschiedenen Ebenen sowie den sich entwickelnden Sensorbedarf für jeden Fahrzeugtyp: Kamera, Radar, LiDAR und mehr. Neben innovativen Sensortechnologien benötigt das autonome Fahren wie bereits erwähnt aber auch Vernetzung. Fahrzeuge müssen mit ihrer Umwelt kommunizieren können, im Fachjargon spricht man von einer sogenannten Car-to-Anything-Kommunikation beziehungsweise Vehicle-to-everything-Kommunikation (V2X). „Das Fahrzeug muss komplett vernetzt sein und mit allen Infrastrukturen kommunizieren können. Teil dieser Entwicklung ist das sogenannte Realtime-Streaming, also wie lassen sich Daten nahtlos in Echtzeit vom Fahrzeug direkt seiner Umwelt mitteilen. Um zum Beispiel das hinter ihm fahrende Fahrzeug zu benachrichtigen, Achtung, Glatteis oder Aquaplaning“, erklärt Dr. Florian Baumann, CTO Automotive & AI im Bereich Unstructured Data Solutions, Dell Technologies, München.
Autonomes Fahren benötigt Mobilfunk-Technologie 5G und KI
Für diese vernetzte Mobilität oder Connected Mobility wird jedoch zwingend die Mobilfunk-Technologie 5G benötigt. Baumann geht davon aus, dass 5G eine der Schlüsseltechnologien für das autonome Fahrzeug sein wird. Ein Vorteil von 5G sei die geringe Latenz, was bedeuten würde, dass man Echtzeit-Applikationen entwickeln kann. Allerdings müsse man in Deutschland noch erhebliche Infrastruktur-Probleme lösen, oft habe man nicht einmal ein 4G-Netz.
Ebenfalls zu den Schlüsseltechnologien der fahrerlosen Mobilität gehört die Künstliche Intelligenz (KI). So setzt zum Beispiel der Automobilzulieferer Valeo im Prototyp seines autonomen Fahrzeugs Valeo Drive4U, das die Autonomiestufe L4 erreicht, unter anderem das System MovePredict.ai ein. „Das System ist spezialisiert darauf, Personen und deren Skelettstruktur zu erkennen. Damit lassen sich Bewegungen, die Gehrichtung und auch geplante Absichten der Personen auswerten. All dies trägt zu einer weiteren Verbesserung der Sicherheit bei“, erklärt Jörg Schrepfer, Leiter Fahrerassistenzforschung Deutschland bei Valeo. Zudem lässt sich durch KI und Vernetzung dem Report ‚Digital E-Mobility 2022‘ von Cloudflight zufolge eine benutzerfreundliche Elektromobilität schaffen. Der Bericht zeigt Lösungsansätze zur Optimierung der Nutzerfreundlichkeit durch vernetzte und KI-basierte Multi-Channel-Software auf. Cloudflight, führendes Softwareentwicklungsunternehmen und KI-Lösungsanbieter zeichnet ein Zukunftsszenario, in der durch Software eine besser integrierte und ressourcenschonende Ladeinfrastruktur für die E-Mobilität existieren kann. „Im Fokus unserer Vision ’Digital E-Mobility 2022‘ steht daher die Entwicklung einer einheitlichen Multi-Channel-Software, die derzeit bestehende Insellösungen einzelner Marktakteure durch Schnittstellen verbindet und die darüber hinaus auf Basis von künstlicher Intelligenz zu einem klimafreundlicheren Lastmanagement beiträgt“, so Luisa Lemmermann, Research Manager bei Cloudflight und Autorin des Reports.
Software spielt essenzielle Rolle für das autonome Fahren
Das Software in diesem Zusammenhang eine essenzielle Rolle spielt, sieht auch Zohar Fox, CEO von Aurora Labs, so. „Derzeit erlebt die Automobilindustrie einen starken Wandel durch Software. Anforderungen an Arbeitskräfte, Lebenszyklen von Fahrzeugen, Geschäftsmodelle für Hersteller – all das wird auf den Kopf gestellt, wenn sich Automobilhersteller zu Softwarekonzernen wandeln“, betont der Topmanager und führt weiter aus: „Wollen OEMs den Wettbewerb anführen, werden sie nicht um Vehicle Software Intelligence (VSI) herumkommen.“ Bei VSI handele es sich um eine Kategorie an Lösungen, die auf KI basieren und detaillierte Einblicke in die Fahrzeugsoftware ermöglichen. VSI-Lösungen bilden Fox zufolge die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Softwaresystemen im Fahrzeug ab und helfen so dabei, die Softwarequalität und -sicherheit zu erhöhen. Fox nennt drei Beispiele, für die Automobilhersteller auf Vehicle Software Intelligence-Lösungen setzen sollten:
- Softwareabhängigkeiten verstehen – Eine aktuelle Studie der TU München in Zusammenarbeit mit der BMW Group untersucht die Abhängigkeiten eines modernen Fahrzeugsoftwaresystems. Dabei zeigt sich: Zwischen den 94 Softwaresystemen bestehen 1.451 Abhängigkeiten. Vehicle Software Intelligence deckt diese Interdependenzen nicht nur auf, sondern analysiert das Verhalten der Softwaresysteme. Dadurch behalten Fahrzeughersteller den Überblick, wie Änderungen in einem System jede Codezeile in davon abhängigen anderen Systemen beeinflussen. Diese Transparenz ist entscheidend für eine proaktive Wartung, die Fahrzeugsicherheit und um neue Vorschriften umsetzen zu können.
- Überflüssigen Code entdecken – ein großer Teil der Fahrzeugsoftware wird von der Open Source Community entwickelt. Teilweise läuft auf Fahrzeugen noch Softwarecode, der vor vielen Jahren entwickelt wurde. Außerdem interagiert die Hersteller-eigene Software mit den Systemen zahlreicher Zulieferer. Für Automobilhersteller ist es deshalb oft schwierig, die ASIL-D-Zertifizierung (Automotive Safety Integrity Level) zu erhalten, laut der kein überflüssiger Code auf Fahrzeugen laufen darf. Mithilfe von Vehicle Software Intelligence-Lösungen können Hersteller überflüssigen Code aufspüren und löschen – das erhöht die Sicherheit und vereinfacht die ASIL-D-Zertifizierung.
- Softwareupdates dokumentieren – laut der aktuellen Automotive Software Survey von Aurora Labs wird jedes Fahrzeug ab 2025 zwischen zwei und sechs Over-the-air (OTA) Updates jährlich erhalten. Die Richtlinien des Weltforums für die Harmonisierung von Fahrzeugvorschriften (UNECE WP.29) sehen vor, dass Fahrzeuge künftig nur dann ihre Typgenehmigung ohne zusätzliche Tests behalten, wenn der Hersteller nachweisen kann, dass ein Update einen Fehler behebt oder es sich um einen Security Patch handelt. Mithilfe von KI-basierter Vehicle Software Intelligence können Fahrzeughersteller nachweisen, welche Codezeilen und welche Funktionen ein Softwareupdate genau betrifft. Das beschleunigt den Typgenehmigungsprozess und senkt die damit verbundenen Kosten.
Auch der schwedische Autobauer Polestar treibt die Fahrzeugkonnektivität mit Over-the-Air Updates auf Android R weiter voran. Mit der neuesten Aktualisierung, die Android R für das Infotainmentsystem Android Automotive OS beinhaltet, entwickelt sich Polestar 2 intelligent weiter. Das aktuelle Software-Update eröffnet weiteres Zukunftspotenzial für App-Anwendungen und Funktionen. Das P2.0 Software-Update ist das jüngste in der laufenden Serie von Over-the-Air (OTA) Updates. Verbesserte Softwareversionen werden remote heruntergeladen und anschließend installiert. Auf diese Weise können Polestar 2 Besitzer schneller neue Funktionen und mehr Leistung nutzen sowie Personalisierungen vornehmen. Seit der Markteinführung des Polestar 2 wurden zehn größere OTA Releases mit insgesamt fast 100 Verbesserungen veröffentlicht. Zu den jüngsten Beispielen für Weiterentwicklungen, die über OTA Updates bereitgestellt wurden, gehören unter anderem die Optimierungen des Antriebsstrangs oder die Möglichkeit, bevorzugte Ladezeiten zu planen. „Die Softwaretechnologie in unseren Autos sollte sich nicht wesentlich von der Art und Weise unterscheiden, wie die neueste Software auf Smartphones im täglichen Leben aufgespielt wird“, so Thomas Ingenlath, CEO von Polestar. „Mit OTA Updates erhalten unsere Kunden ständige Verbesserungen, ohne eine Werkstatt aufsuchen zu müssen. Die positive Resonanz, die sich in der exponentiellen Zunahme der OTA-Installationen zeigt, ermutigt uns sehr und wir werden auch weiterhin kontinuierliche Weiterentwicklungen liefern.“
Clustered Storage für das autonome Fahren von Fahrzeugen
Ein weiterer Trend ist den Prognosen von Western Digital zufolge das sogenannte Clustered Storage. Während die autonomen Fahrzeuge von heute eine verteilte Speicherarchitektur verwenden würden, werden zukünftige Automobile standardmäßig auf eine Cluster-Speicherung setzen. Diese Cluster oder Zonen, so die Experten, werden mit einem zentralen ‚Gehirn‘ kommunizieren, in dem kritische Daten gespeichert werden und das eine einfachere Testbarkeit und Wartung ermöglicht. Vernetzte, autonome Autos würden als kleine Datenzentren fungieren. Die Zukunft des autonomen Fahrens werde sich auf die Datenverarbeitung stützen, die im zentralen Knotenpunkt stattfindet. Dieser wiederum kommuniziert mit den einzelnen Zonen, etwa nimmt die Anwendungssoftware Daten aus internen Karten zusammen mit den neuesten Informationen über Ereignisse wie Unfälle, schlechte Bedingungen oder potenzielle Gefahren, um die bestmögliche Route zu berechnen. Die fahrzeuginternen IoT-Sensorgeräte wie Kameras, Radar und LiDAR tragen ebenfalls dazu bei, ein vollständiges Bild der gesamten Verkehrssituation zu erhalten. Diese Art der Speicherarchitektur wird sich auf eine zentrale Rechen- und Speicherlösung stützen und nicht auf eine verteilte Lösung mit zahlreichen Steuer- und kleinen Speichergeräten. Dadurch werden laut Western Digital das Gewicht des Fahrzeugs und die damit verbundenen Kosten gesenkt.
Autonomes Fahren wird durch Edge Computing vorangetrieben
Ein weiterer prägender Trend in der Automobilindustrie im Jahr 2022 ist das Thema Edge Computing. Vor allem in der Automobilindustrie werden Edge-Implementierungen nach Ansicht von Harald Ruckriegel, Chief Technologist Automotive and Strategic Business Development bei Red Hat, die Entwicklung moderner Fahrzeuge, die softwaregesteuert, autonom und vernetzt sind, massiv vorantreiben. Edge Computing ist derzeit in vielen Branchen ein wichtiges Thema. Auch bei der Umsetzung innovativer Smart-City-Konzepte spielt Edge Computing eine entscheidende Rolle. Besonders dynamisch ist aber die Entwicklung im Automobilsektor: Vehicle Edge ist hier ein Anwendungsszenario. Vehicle Edge ist die Grundlage für vernetzte Fahrzeuge. Im Kontext von Edge-Implementierungen im Automobilsektor gibt es einige Entwicklungen, die Red Hat zufolge das Jahr 2022 nachhaltig bestimmen werden. Dazu gehören laut Ruckriegel unter anderem:
Software-defined Everything, also die Entkopplung der Software von der Hardware. Sie ermöglicht neben der Hardware-Unabhängigkeit eine Standardisierung und bietet viele Vorteile wie geringere Kosten, eine höhere Skalierbarkeit und Flexibilität sowie ein vereinfachtes Management. Die Fahrzeug-Embedded-Welt war bisher von einer Hochspezialisierung mit der Nutzung zahlreicher Steuergeräte, den sogenannten ECUs (Electronic Control Units) gekennzeichnet. Das Software-defined-Konzept ermöglicht nun auch die Entwicklung von ECUs, die mehrere Funktionen abdecken können. Dadurch müssen auch weniger Steuergeräte verbaut werden. Prinzipiell wird der Software-definierte Ansatz von der Edge, also dem Fahrzeug, über das Rechenzentrum bis zur Cloud verstärkt an Bedeutung gewinnen.
Open Source: Viele künftige Entwicklungen gehen in Richtung Open Source. Bisher werden Standardisierungen im Automotive-Segment beispielsweise von Entwicklungspartnerschaften wie AUTOSAR über Spezifikationen vorangetrieben. Das Ergebnis sind sehr umfangreiche, komplexe Standards, die einen hohen Aufwand für die OEMs nach sich ziehen. Daneben etabliert sich immer mehr der Ansatz „Standardisierung über Open Source“, der eine implementierungsgetriebene Standardisierung unterstützt. Dabei kann auf ein umfassendes, kontinuierlich wachsendes Open-Source-Ökosystem zurückgegriffen werden. Gleichzeitig ist auch bei den bestehenden Standards ein verstärkter Trend zur Nutzung von Open Source und modernen Softwaretechnologien erkennbar.
Hybrid-Cloud und Multi-Cloud: Die zunehmende Vernetzung und Digitalisierung im Automotive-Bereich erfordern auch die Nutzung einer Hybrid-Cloud- oder Multi-Cloud-IT-Infrastruktur. Nur damit können Anwendungen in kurzen Entwicklungszyklen in einer dynamisch skalierbaren Umgebung bereitgestellt werden. Dabei ist zu beachten, dass Edge-Themen nicht ohne Weiteres in die Cloud gebracht werden können, sondern die IT-Technologien an den Einsatzort verlagert werden müssen. Die Edge stellt somit starke Integrationsanforderungen – etwa hinsichtlich Echtzeitverarbeitung, Security oder Safety. Eine offene Hybrid-Cloud-Plattform muss folglich auch Edge-Implementierungen unterstützen, das heißt, sie muss als gemeinsame horizontale Plattform fungieren, die vom Core bis zur Edge eine einheitliche Entwicklungs- und Betriebserfahrung bietet. Eine solche Plattform stellt Red Hat mit Red Hat OpenShift Container Platform bereit.
Das alles zeigt, der Wandel der Automobilindustrie hin zur Daten- und Softwareindustrie ist nicht mehr aufzuhalten und wird die Art, wie Hersteller und Zulieferer arbeiten, nachhaltig verändern. (jg)
Details zum Thema Autonomes Fahren finden Sie auf KEM Automobilkonstrukton:
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