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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen mindestens einer Komponente in einem Kraftfahrzeug und eine Anordnung zum Durchführen des Verfahrens.
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Stand der Technik
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Als Komponenten in dem Kraftfahrzeug werden hierin insbesondere Sensoren, Aktoren und Verarbeitungseinheiten verstanden.
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Sensoren sind Messfühler bzw. Messaufnehmer, die bestimmte physikalische oder chemische Eigenschaften ihrer Umgebung qualitativ oder quantitativ als Messgröße erfassen können. Diese Größen werden erfasst und typischerweise in ein weiter verarbeitbares elektrisches Signal gewandelt. Auf diese Weise generierte elektrische Signale werden in Kraftfahrzeugen üblicherweise in Steuergeräten, die Verarbeitungseinheiten darstellen, als Eingangsgrößen eingegeben, um unter Berücksichtigung dieser Größen Abläufe und Komponenten im Kraftfahrzeug steuern und/oder regeln zu können. Die Steuergeräte wiederum steuern hierzu Aktoren im Kraftfahrzeug an.
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Beim heutigen manuellen Fahren hat der Fahrer die Aufgabe, seine Umgebung zu erkennen, mögliche Trajektorien zu identifizieren, sich für eine Trajektorie zu entscheiden und diese anschließend durch Ansteuerung der Aktoren umzusetzen. Das Fahrzeug ist beim manuellen Fahren in diesen Prozess nicht involviert.
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Zu berücksichtigen ist, dass beim zukünftigen automatisierten und auch autonomen Fahrbetrieb im Kraftfahrzeug der Fahrer nicht mehr als sensorische, regelungstechnische, mechanische und energetische Rückfallebene zur Verfügung steht. Das Fahrzeug übernimmt die Funktionen des Fahrers, wie z. B. die Umgebungserkennung, die Trajektorienplanung und die Trajektorienumsetzung.
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Unter einem hochautomatischen Fahren, das auch als hochautomatisiertes Fahren bezeichnet wird, ist ein Zwischenschritt zwischen einem assistierten Fahren, bei dem der Fahrer durch Assistenzsysteme unterstützt wird, und einem autonomen Fahren, bei dem das Fahrzeug selbsttätig und ohne Einwirkung des Fahrers fährt, zu verstehen. Beim hochautomatischen Fahren verfügt das Fahrzeug über eine eigene Intelligenz, die vorausplant und die Fahraufgabe zumindest in den meisten Fahrsituationen übernehmen könnte.
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Bei zukünftigen automatisierten Fahrfunktionen entfällt somit der Fahrer als Rückfallebene, was zur Folge hat, dass das Fahrzeug seine Umwelt selbstständig erkennen, Trajektorien planen, auswählen und durch Ansteuerung der Aktoren umsetzen muss. Durch den Wegfall des Fahrers hat das Fahrzeug bzw. der Hersteller des Fahrzeugs die Verantwortung für das Fahrzeugverhalten.
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Fallen die Sensoren bzw. die Datenverarbeitungseinheit(en) bzw. die Trajektorienplanung/-auswahl aufgrund eines Fehlers, bspw. bedingt durch Alterung, aus, erkennt das Fahrzeug seine Umgebung nicht mehr und kann dementsprechend keine Trajektorien planen, wählen und umsetzen. Im schlimmsten Fall können die Aktoren aufgrund eines Ausfalls nicht mehr angesteuert werden, wodurch das Fahrzeug nicht mehr kontrollierbar ist.
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Um den Ausfall der Sensoren bzw. der Datenverarbeitungseinheit(en) bzw. der Trajektorienplanung/-auswahl zu verhindern, ist aus Sicht der Produktsicherheit die möglichst vollständige Erkennung der Fehler bzw. Alterung der genannten Komponenten/Einheiten von außerordentlicher Bedeutung.
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Um den Ausfall von Komponenten prognostizieren zu können, wurden zuverlässigkeitstechnische Ansätze zur Überwachung von Fahrzeugkomponenten erarbeitet. Dazu werden z. B. Bordnetz-Komponenten während des Betriebs überwacht und deren Schädigung ermittelt.
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Die Druckschrift
DE 10 2013 203 661 A1 beschreibt ein Verfahren zum Betreiben eines elektrifizierten Kraftfahrzeugs, das über ein Bordnetz verfügt. Bei dem Verfahren wird die tatsächliche Belastung auf einen Halbleiterschalter im Bordnetz erfasst. Auf diese Weise soll ein drohender Ausfall erkannt werden
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Aus der Druckschrift
DE 10 2015 224 736 A1 ist ein Verfahren zum Prüfen der Funktionsfähigkeit einer Sensoreinrichtung bekannt, bei dem das Frequenzverhalten eines Ausgangssignals der Sensoreinrichtung überwacht wird.
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Die Druckschrift
DE 10 2015 220 823 A1 beschreibt ein Verfahren zum Erkennen einer Fehlfunktion eines Sensors eines Kraftfahrzeugs, bei dem eine Fehlererkennungsfunktion verwendet wird, die in Abhängigkeit eines Fahrzeugzustandssignals verändert wird, um die Fehlfunktion mit einer von dem Fahrzeugzustand abhängigen Sensibilität zu erkennen.
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Es gibt darüber hinaus Ansätze zur Diagnose bestimmter Komponentenfehler, z. B. im Radar. Hierbei erfolgt eine Frühindikation des Gesundheitszustands von Radarsensoren zwecks Vermeidung von Fehlerspeichereinträgen. Dies führt zu einer Erhöhung der Sensorverfügbarkeit durch intelligente Überwachungen.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren gemäß Anspruch 1 und eine Anordnung nach Anspruch 9 vorgestellt. Es werden weiterhin ein Computerprogramm gemäß Anspruch 10 und ein maschinenlesbares Speichermedium mit den Merkmalen des Anspruchs 11 vorgestellt. Ausführungsformen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen und aus der Beschreibung.
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Das vorgestellte Verfahren ermöglicht die Überwachung mindestens einer Komponente, bspw. eines Sensors, in Ausgestaltung einer Anzahl von Komponenten, bspw. einer Anzahl von Sensoren, in einem Kraftfahrzeug, wobei die Belastung der mindestens einen Komponente ermittelt und auf dieser Grundlage deren Zustand, insbesondere deren aktueller und/oder zukünftiger Zustand, bestimmt wird.
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Es wurde erkannt, dass es bislang keine Zusammenführung von vorliegenden Informationen auf Komponentenebene gab, um diese auf übergeordneter Ebene weiterzuverarbeiten. Hier setzt das vorgestellte Verfahren an.
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Dabei werden Ausfälle aufgrund von Fehlern bzw. Alterung der Umgebungserkennung, der Datenverarbeitung, der Trajektorienplanung, der Trajektorienauswahl und der Ansteuerung der Aktorik betrachtet. Hierfür wurde ein Konzept entwickelt, das Fehler der beschriebenen Einheiten erkennen und deren Alterungseffekte prognostizieren kann. Fallen die Elemente Umgebungserkennung bzw. Datenverarbeitung, Trajektorienplanung/-auswahl der Wirkkette aus, kennt das Fahrzeug seine Umgebung nicht mehr bzw. kann den optimalen Weg nicht erkennen, berechnen und/oder folgen. Demzufolge sind an die beschriebenen Funktionen aus Sicht der Produktsicherheit hohe Anforderungen gestellt, da deren Ausfall zu kritischen Fahrzeugzuständen führen kann. Als Resultat sollte die Fahrzeugfunktion des automatisierten bzw. autonomen Fahrens dem Nutzer nur dann zur Verfügung stehen, wenn diese Fahrzeugfunktionen jetzt und in naher Zukunft zur Verfügung stehen.
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Es wird berücksichtigt, dass Sensoren und Halbleiter durch verschiedene Effekte altern und somit ausfallen können. So führen passive und aktive Temperaturwechsel zu unterschiedlichen Ausdehnungskoeffizienten von Lot, Halbleiterbauelementen und Klebeverbindungen. Dadurch bilden sich zunehmend Risse. Dies trifft insbesondere auf Bauelemente mit großer Rechnerleistung, wie z. B. Mikrocontroller, FPGB, Mikroprozessor usw., zu, die sich bedingt durch eine hohe Verlustleistung stark erwärmen. Zudem führen hohe Temperaturen zu einer Alterung bzw. einem Austrocknen von Elektrotrolytkondensatoren und zu einer Veränderung im Klebstoff. Dies bewirkt ein Verspröden und daher eine mangelnde Fixierung, die einen schlechten Wärmeübergang verursacht. Dadurch steigt die Erwärmung weiter an.
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Temperaturspitzen führen zu Veränderungen im Halbleiter selbst, angefangen von sogenannten „Bitkippern“ bis hin zu Rissen innerhalb der Struktur oder an pn-Übergängen.
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Außerdem können Sensoren mit mechanischen Elementen, z. B. bewegliche Spiegel, Lidar, Fokussiereinrichtungen, Kamera, durch übermäßigen Verschleiß an diesen mechanischen Teilen ausfallen. Auch in einer Kamera und bei einem Radar kommt es über die Lebensdauer zu Funktionsdegradierungen durch Linseneintrübung oder Alterung.
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Mit der vorgestellten Einrichtung und dem beschriebenen Verfahren ist es nunmehr möglich, zumindest in einigen der Ausführungen, die Belastung und die Belastbarkeit der Komponenten, die zur Erfüllung der Fahrzeugfunktionen Umgebungserkennung, Datenverarbeitung, Trajektorienplanung, Trajektorienauswahl und Ansteuerung der Aktoren, nötig sind, zu ermitteln und daraus auf deren aktuellen und zukünftigen Zustand zu schließen. Außerdem besteht die Möglichkeit, den aktuellen und den zukünftigen Zustand, z. B. den Zustand der Funktion „Umgebungserkennung“, der zur Funktionserfüllung nötigen Komponenten funktionsabhängig als System zu analysieren. Der betrachteten Fahrzeugfunktion kann eine Zuverlässigkeit zugewiesen und für die nahe Zukunft prognostiziert werden, ggf. unter Berücksichtigung der Ausfallrate des Fahrzeugbordnetzes.
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Hierzu wird ein übergeordnetes Steuergerät verwendet, das als Module ein Diagnosemodul und ein Prognosemodul umfassen kann. Mit dem Diagnosemodul kann für jede Komponente als eine mögliche Zustandsanalyse eine Diagnose eines Ist-Zustands durchgeführt werden. Außerdem kann auch für übergeordnete Systeme, üblicherweise unter umfassender Berücksichtigung sämtlicher Komponenten des Systems, als eine mögliche Zustandsanalyse eine Diagnose eines Ist-Zustands und somit des aktuellen Zustands durchgeführt werden. Mit dem Prognosemodul kann für jede Komponente als eine mögliche Zustandsanalyse eine Prognose eines zukünftigen Zustands durchgeführt werden. Außerdem kann auch für ein übergeordnetes System, üblicherweise unter umfassender Berücksichtigung sämtlicher Komponenten des Systems, als eine mögliche Zustandsanalyse eine Prognose eines zukünftigen Zustands durchgeführt werden.
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Es kann dabei vorgesehen sein, dass mindestens eine belastungsrelevante Kenngröße über einen Zeitraum überwacht wird, um so eine Belastung der Komponente zu ermitteln. Diese Belastung ermöglicht, insbesondere eine daraus ermittelte Referenzgröße, bspw. in einem Weybull-Diagramm, die Ermittlung einer Ausfallwahrscheinlichkeit. Alternativ oder ergänzend kann eine noch zu ertragende Belastung bis zu einem definierten Ausfallgrenzwert ermittelt werden. Außerdem kann eine Restlebensdauer der Komponente oder eines Systems, eines Teilsystems oder eines übergeordneten Systems, ermittelt werden.
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Mit dem übergeordneten Steuergerät kann unter Berücksichtigung mindestens einer Diagnose und/oder Prognose für mindestens eine Komponente und/oder ein übergeordnetes System in der Regel automatisch entschieden werden, ob als Maßnahme eine Fahrfunktion, bspw. eine automatisierte Fahrfunktion, freigegeben werden darf oder unterbunden bzw. gesperrt werden muss. Hierzu ist das übergeordnete Steuergerät, die die Komponenten des Systems zusammenfassend und übergreifend überwacht, vorgesehen, mit der ein gesamter Zustand des Systems, der von mindestens einer physikalischen Betriebsgröße, insbesondere der belastungsrelevanten Kenngröße, abhängig ist, durch das System beurteilt wird, da einzelne Komponenten des Systems dies mangels Information über das gesamte System im Allgemeinen nicht beurteilen können. In der Regel wird die Fahrfunktion durch mindestens eine Komponente des Systems unterstützt. Die mindestens eine belastungsrelevante Kenngröße wird insbesondere gemessen und wird in Ausgestaltung zur Berechnung der Belastung der mindestens einen Komponente genutzt.
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Bei Durchführung des Verfahrens können einzelne Komponenten des Systems aktuelle Werte mindestens einer in der Regel physikalischen Betriebsgröße, bspw. Strom, Spannung oder Temperatur, an das übergeordnete Steuergerät. Anhand von Werten mindestens einer Betriebsgröße wird durch Zusammenführung einer Diagnose einzelner Komponenten sowie des gesamten Systems der aktuelle Zustand des Systems überwacht, wobei die Diagnose des Systems auf Systemebene einer Plausibilisierung der Diagnose der einzelnen Komponenten auf Komponentenebene dient. Außerdem können mit dem übergeordneten Steuergerät eine Analyse einer Zuverlässigkeit des gesamten Systems sowie einzelner Komponenten des Systems durchgeführt werden. Hierbei werden kritische Zustände, abhängig von Ausfallursachen und/oder abhängig eines Betriebsmodus, der bspw. zur Durchführung eines jeweiligen Fahrbetriebs des Kraftfahrzeugs eingestellt wird, vorhergesagt. Dabei werden Werte der mindestens einen Betriebsgröße in Echtzeit erfasst und überwacht, womit eine Belastung der mindestens einen Komponente auf Basis einer Zustands- und Zuverlässigkeitsüberwachung ermittelt wird. Außerdem werden Werte einer Zustandsanalyse einzelner Komponenten, die bspw. auch Ausfallwahrscheinlichkeiten umfassen, an die Überwachungseinheit übermittelt und für eine Zustandsanalyse des gesamten Systems verwendet. Dieses gesamte System kann wiederum ein Teilsystem eines übergeordneten Systems sein.
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Es ist weiterhin möglich, den Zustand der Komponenten zu überwachen und das Ergebnis an die Systemsteuerung bzw. das System Control des Fahrzeugs zu übermitteln, damit ggf. sicherheitsrelevante Fahrfunktionen, wie bspw. ein automatisiertes Fahren, verboten werden. Dazu werden funktionsabhängig Zuverlässigkeitsdaten ermittelt und an die Systemsteuerung übergeben. Des Weiteren werden freigegebene bzw. gesperrte Manöver usw. an die Systemsteuerung übergeben.
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Die Ermittlung des Komponenten-Zustands besteht einerseits aus der systemischen Diagnose auf Basis der physikalischen Eingangsgrößen, d. h. der Analyse des Ist-Zustands, und der Prognose des künftigen Zustands der Sensors/Verarbeitungseinheit/Signalübertragungseinheit, basierend auf den Belastungen, die die Komponente im Feld bisher erfahren haben.
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Das vorgestellte Verfahren sieht in Ausgestaltung vor, den Zustand der Komponenten mit zentralen Datenbanken abzugleichen, um dann daraus ggf. Entscheidungen zu treffen, um den Betrieb der Sensoren bzw. Einheiten zu optimieren. Des Weiteren können Felddaten erfasst werden, die zur Auslegung zukünftiger Komponenten herangezogen werden können.
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Bisher war eine Systemsteuerung, die eine gesamtheitliche Zustandsüberwachung aller relevanten Komponenten im Fahrzeug durchführt, wie dies vorstehend ausgeführt ist, nicht vorhanden. Aus Sicht der Produktsicherheit ist ein solches System für sicherheitskritische neue Anwendungen mit veränderten Grundannahmen, wie z. B. automatisiertes Fahren unbedingt notwendig.
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Das vorgestellte Verfahren hat, zumindest in einigen der Ausführungen, eine Reihe von Vorteilen:
- - So bietet dieses eine Unterstützung für die Freigabe und Freigabeentscheidung für automatisierte Fahrfunktionen: Alterungseffekte in Sensoren/Verarbeitungseinheiten/Datenübertragungseinheiten mit hoher Importanz führen zum Entzug der Freigabe, bzw. zum Verlassen der Fahrfunktionen, wie z. B. automatisiertes Fahren, um sicherheitskritische Zustände zu vermeiden.
- - Weiterhin bietet dieses eine Erhöhung der Zuverlässigkeit durch adaptierte Fahrstrategien: Fahrsituationen, die im Betrieb zu einem starken Alterungsverhalten von Komponenten führen, werden, falls diese aus Systemsicht notwendig sind, vermieden.
- - Die Verfügbarkeit wird erhöht: Präventive Wartungsmaßnahmen können rechtzeitig vor einem unkontrollierten Ausfall der Sensoren/Verarbeitungseinheiten/Datenübertragungseinheiten, z. B. in regulären Wartungsintervallen, durchgeführt werden.
- - Weiterhin kann ein Sicherheitsgewinn bei der Übergabe vom automatisierten Fahrbetrieb in den manuellen Fahrbetrieb erzielt werden: Durch frühzeitiges Warnen des Systems vor einem drohenden kritischen Zustand der Sensoren/Verarbeitungseinheiten/Datenübertragungseinheiten kann die Fahrzeugübergabe in einer für den Fahrer leichter beherrschbaren Situation durchgeführt werden.
- - Es kann der zwingenden Notwendigkeit, das Fahrzeug auch bei Ausfall von Komponenten ohne Eingriff eines Fahrers bei vollautomatisiertem Fahren in den Sicheren Zustand zu bringen, entsprochen werden. Dies bedeutet einen Zeitgewinn bei der Einleitung der Rückfallstrategie durch frühzeitige Warnung, bzw. keine Freigabe der Fahrfunktionen bei sich anbahnendem kritischen Zuständen der Sensoren/Verarbeitungseinheiten/Datenübertragungseinheiten aufgrund von Verschleiß in Sensoren/Verarbeitungseinheiten/Datenübertragungseinheiten mit hoher Importanz im Gesamtsystem.
- - Weiterhin bietet dieses eine Erhöhung der Zuverlässigkeit und der Sicherheit auch von nicht-automatisierten Fahrzeugen durch frühzeitiges Erkennen von anstehenden Ausfällen, wodurch auch „Liegenbleiber“ auf Fahrspuren z. B. auf Autobahnen vermieden werden können.
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Für die Freigabe der automatisierten Fahrfunktionen ist es notwendig, eine Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungsebene zu haben, da die einzelnen Erkennungs-/Verarbeitungseinheiten mangels Information über das Gesamtsystem den Zustand der Umwelterkennung- und Datenverarbeitung im Allgemeinen nicht beurteilen können. Daher ist die Einführung einer Zustandsverwaltung für Sensoren und Datenverarbeitungseinheiten (Sensor and Data Processing Unit Condition Management; SDPUCM) notwendig, welche den Zustand der Umwelterkennung und Datenverarbeitung auf Systemebene überwacht. Im Detail bedeutet dies:
- - Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungseinheiten übermitteln zentrale Betriebsgrößen an die SDPUCM, z. B. Spannungen und Ströme,
- - anhand dieser Größen wird durch Zusammenführung der Komponenten- und Systemdiagnose der aktuelle Zustand des Systems überwacht, hierbei dient die Systemdiagnose der Plausibilisierung der Komponentendiagnose,
- - mittels System- und Komponentenzuverlässigkeitsanalyse kritische Systemzustände der Systemebene der Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungseinheiten struktur-, ausfallursachen- und betriebsmodusabhängig vorherzusagen und damit eine auf der Echtzeiterfassung der Belastung in der Komponente und auf Systemebene basierenden Zustands- und Zuverlässigkeitsüberwachung zu realisieren.
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Die Vorteile dieser prädizierenden Funktion werden hierin aufgezeigt.
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Das vorgestellte Verfahren beschreibt die aus Sicht der Produktsicherheit, hinsichtlich integrativer Betrachtung der funktionalen Sicherheit, Zuverlässigkeit, notwendigen Schritte zur Überwachung des Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems und deren Realisierung mittels der SDPUCM.
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So übertragen die einzelnen Komponenten des Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems, d. h. insbesondere Sensoren und Datenverarbeitungseinheiten, wichtige Kenngrößen die SDPUCM. Diese werden benötigt, um einerseits eine physikalische Plausibilisierung der Komponentendiagnosen und andererseits eine prognostizierende Zuverlässigkeitsvorhersage durchführen zu können. Zu diesen zu übermittelnden Kenngrößen gehören bspw. der Betriebsmodus und die Betriebsdauer der Komponente, die Temperatur der Komponente sowie der Diagnosestatus der Komponente.
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Weiterhin übermittelt die SDPUCM der Systemsteuerung bzw. dem System Control den Zustand bzw. Status des Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems, womit dann bspw. die automatisierten Fahrfunktionen freigegeben werden. Das Gesamtkonzept ist in 2 dargestellt. Die SDPUCM wird dabei in zwei Teilsysteme unterteilt (siehe 2). Es ist Aufgabe des vorgestellten Verfahrens das Zusammenspiel zwischen Komponenten-, Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems- und Fahrzeugebene wie beschreiben darzustellen, sodass die Ziele auf Systemebene erreicht werden.
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Sensoren und Verarbeitungseinheiten melden ihren Zustand an die systemische Diagnose. Die systemische Diagnose hat die Aufgabe die Bedeutung von Ausfällen der Sensoren und Verarbeitungseinheiten für das System zu bewerten und dementsprechend Maßnahmen, wie z. B. das Verlassen oder nicht Freigeben der automatisierten Fahrfunktion oder die Fahrerbewarnung, zu ergreifen.
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Die Komponenten können im Rahmen eines Prognoseverfahrens ihre Belastungsdaten, wie bspw. Kenngrößen der Komponenten, welche die Belastung der Komponenten wiederspiegeln, an eine Prognosezustandsüberwachung (Prognostic Health Monitoring: PHM) übermitteln. Mittels Komponenten-Belastungsdaten und Komponenten- Belastbarkeitsmodellen werden die Komponenten-Ausfallraten ermittelt. Die Belastbarkeitsmodelle sind dabei im PHM integriert. Über eine Schnittstelle ist es möglich Belastbarkeitsmodelle von Komponenten anderer Hersteller zu implementieren. Für jeden Fahrmodus wird die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass das Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystem aufgrund von Verschleißeffekten eingeschränkt bzw. nicht verfügbar sein könnte. Dabei können in jedem Fahrmodus mehrere Ausfallursachen den Ausfall verursachen und müssen dementsprechend zuverlässigkeitstechnisch abgebildet werden.
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Folglich ist die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten von der Struktur des Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems, von den betrachteten Fahrmodi und den Ausfallursachen abhängig. Um diese Wahrscheinlichkeit zu berechnen, wird für jeden Betriebsmodus, z. B. automatisiertes Fahren, automatisiertes Fahren mit Segeln, automatisiertes Fahren mit Rekuperation, normales Fahren, usw., kombiniert mit jeder möglichen Ausfallursache eine Methode zur Quantifizierung der Zuverlässigkeit, wie z. B. ein Zuverlässigkeitsblockdiagramm bzw. ein Fehlerbaum bzw. eine Markov, hinterlegt werden, was mit den aktuell berechneten Komponentenausfallraten bedatet und berechnet wird. Die Methode zur Modellierung der Systemzuverlässigkeit bildet die Kritikalität eines Komponentenfehlers oder Komponentenalterung für das Gesamtsystem ab. Bei der Modellierung des Zuverlässigkeitsblockdiagramms oder einer alternativen Methode ist darauf zu achten, dass sich deren Aufbau nicht am elektrischen Schaltbild orientiert, sondern an der Kombinatorik der Fehler oder Alterung, die zum Ausfall des Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems aufgrund der jeweiligen Ausfallursache führen. Des Weiteren wird eine Prognose der Systemzuverlässigkeit auf Basis der Prognosen der Komponenten ermöglicht.
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Die so erhaltenen bedingten Wahrscheinlichkeiten, bspw. durch systemische Diagnose des Ist-Zustands des Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems, ermöglichen es, dass sicherheitskritische Fahrfunktion nur dann freigeschalten werden, wenn der Ist-Zustand des Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems in Ordnung ist. Eine bedingte Wahrscheinlichkeit bzw. eine Wahrscheinlichkeit eines sicherheitskritischen Zustands des Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystems unter der Annahme eines funktionsfähigen Ist-Zustands wird dabei mit vorgegebenen Grenzwerten verglichen. Die SDPUCM meldet der Systemsteuerung des Fahrzeugs anschließend zurück, welche Betriebsmodi während des automatisierten Fahrens betreten werden dürfen und welche nicht, bis hin zur vollständigen Verhinderung der Fahrfunktion „automatisiertes Fahren“.
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Weitere Optimierungsmaßnahmen anhand des Prozesses sind:
- - Selbstlernende Systeme: z. B. Anpassung der Sensornutzung an das Beanspruchungsverhalten, mit dem Ziel die Komponenten optimal zu nutzen:
Bei der manuellen Fahrt werden bestimmte Sensoren deaktiviert. Folglich sind nur bestimmte Sensoren z. B. für Bremsassistenten oder Spurhalteassistenten aktiv. Im automatisierten Fahrbetrieb sind alle Sensoren aktiv. Es resultieren hinsichtlich der Einsatzdauer der Sensoren Abweichungen, die in der Zuverlässigkeitsbetrachtung berücksichtigt werden müssen bzw. was durch abwechselnde Nutzung verschiedener Sensorik berücksichtigt werden kann.
- - Datenaustausch des SDPUCM mit einem Cloud-Speicher bietet folgende Vorteile:
- Realistische Nutzungsprofile für zukünftige Entwicklungen / Auslegungen erhalten,
- Verbesserung der Belastbarkeitsmodelle durch Auswertung der Felddaten und Update der Belastbarkeitsmodelle im SDPUCM,
- automatisierte Kommunikation mit der Werkstatt, wenn prognostizierte Komponentenlebensdauer kurz vor Ende ist, um Komponenten zu tauschen.
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Fahrfunktionen werden nicht freigegeben, obwohl das Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystem in Ordnung ist. Fehler oder Alterung im Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungssystem werden erkannt und führen zum Übergang in den sicheren Zustand, einer Fahrerübergabe und/oder einem Sperren des Betriebsmodus, obwohl die Einzelkomponente einen Fehler oder eine Alterung nicht meldet.
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Es können so eine Reihe von Vorteilen erzielt werden:
- - Verbesserung der Komponentenentwicklung durch Felddatenerfassung,
- - Verbesserung der Belastbarkeitsmodelle aufgrund großer Anzahl Komponenten im Feld, z. B. durch Deep-Learning,
- - Verbesserung der Belastungsmodelle aufgrund bekannter, realer Komponentenbelastungen.
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Grundsätzlich ist der Einsatz in jedem Fahrzeug, bei dem die Freigabe bestimmter Funktionen in Abhängigkeit der bisherigen Beanspruchung und des aktuellen Systemzustands erteilt werden soll, möglich. Weiterhin ist ein Einsatz in allen Fahrzeugen, in denen das die Sensoren und Verarbeitungseinheiten eine hohe Sicherheitsrelevanz besitzt, wie z. B. Fahrzeuge mit hoch- oder vollautomatisierten Fahrfunktionen, möglich.
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Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.
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Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
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Figurenliste
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- 1 zeigt in einem Diagramm die Wirkkette der Fahrzeuglängs- und querführung beim automatisierten bzw. autonomen Fahren.
- 2 zeigt in einem Diagramm den Vorgang der Freigabe der Funktionen für ein autonomes Fahren und die Ermittlung und Übergabe des Zustands der Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungsebene.
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Ausführungsformen der Erfindung
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Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
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1 zeigt die Wirkkette der Fahrzeuglängs- und Querführung beim automatisierten bzw. beim autonomen Fahren, die insgesamt mit der Bezugsziffer 10 bezeichnet ist. Die Darstellung zeigt eine Energieversorgung bzw. das Bordnetz 12, eine Umfelderkennung 14 mittels Sensoren, eine Datenverarbeitung 16 einschließlich Trajektorienplanung und Trajektorienauswahl sowie eine Trajektorienumsetzung 18 mittels Aktoren.
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Zur Übertragung der Funktionen des Fahrers auf das Fahrzeug muss die Wirkkette 10 nach 1 umgesetzt werden. Fällt ein Baustein der Wirkkette 10 aufgrund eines Fehlers bzw. Alterung aus, kann das Fahrzeug bestenfalls in einer Art Notfallmodus betrieben werden, im schlimmsten Fall kann das Fahrzeug nicht mehr kontrolliert werden.
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2 zeigt in einem Diagramm einen Prozess der Freigabe für automatisiertes Fahren und zur Ermittlung und Übergabe des Status der Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungsebene, was insgesamt mit der Bezugsziffer 50 bezeichnet ist.
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Die Darstellung zeigt eine Komponentenebene 52 mit Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungseinheiten, eine Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungsebene 54 und eine Fahrzeugebene 56. In der Komponentenebene 52 sind ein erster Sensor 60, ein zweiter Sensor 62, eine erste Verarbeitungseinheit 64 und eine zweite Verarbeitungseinheit 66 vorgesehen. Diese ermitteln physikalische Zustandsgrößen 68, die in die Umwelterkennungs- und Datenverarbeitungsebene 54 weitergegeben werden. In dieser ist ein übergeordnetes Steuergerät 70, eine SDPUCM, vorgesehen, das eine systemische Diagnose 72 und ein Prognoseverfahren 74 zum Ermitteln einer Belastbarkeit 76 durchführt.
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Das übergeordnete Steuergerät 70 gibt Daten 80 an die Fahrzeugebene 56 weiter. Diese Daten 80 betreffen die Freigabe der automatisierten Fahrfunktionen, allgemein die Freigabe von Funktionen und den Status der Sensoren und Verarbeitungseinheiten in der Komponentenebene 52. In der Fahrzeugebene 56 ist eine Fahrzeugsteuerung 82 vorgesehen. Die Fahrzeugebene 82 kommuniziert mit einer Cloud 84 bzw. einer Werkstatt.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102013203661 A1 [0011]
- DE 102015224736 A1 [0012]
- DE 102015220823 A1 [0013]
