ENABLE-S3

Ziel des Projekts ENABLE-S3 war es, die erforderlichen Mittel für die bisher nicht vorhandene Verification & Validation (V&V) von automatisierten Cyber-Physical Systems (ACPS) bereitzustellen. Für das automatisierte Fahren haben Winner et.al. [2] sowie Wachenfeld et.al. [3] prognostiziert, dass mehr als 100 Millionen Straßenkilometer erforderlich wären, um statistisch nachzuweisen, dass ein automatisiertes Fahrzeug genauso sicher ist wie ein manuell gefahrenes. Das bedeutet, dass eine „Proven-in-Use"-Zertifizierung, bei dem hauptsächlich Tests auf der Straße durchgeführt werden, einfach nicht realisierbar ist. Ähnliche Aussagen gelten auch für andere Anwendungsdomänen. Eine mögliche Lösung ist die Identifizierung relevanter Testszenarien sowie der Einsatz von virtueller Validierung. In ENABLE-S3 haben sich Industrie- und Forschungspartner aus unterschiedlichen Anwendungsdomänen (Automobil, Luft- und Raumfahrt, Bahn, Schifffahrt, Healthcare und Landwirtschaft) zusammengeschlossen, um die erforderlichen Technologiebausteine für das virtuelle V&V automatisierter cyber-physischer Systeme zu entwickeln.

Die ENABLE-S3-Partner einigten sich auf einen Szenario-basierten virtuellen Verifikations- und Validierungsansatz. Das bedeutet, dass sich der Haupttestaufwand zu einem großen Teil in eine durch Modelle repräsentierte virtuelle Umgebung verlagert. Das hat mehrere Vorteile: Tests können viel früher, kostengünstiger, sicherer und reproduzierbar durchgeführt werden. Tests werden durch sogenannte Szenarien beschrieben. Innerhalb des Projekts wurde folgende Definition (über alle Anwendungsdomänen) formuliert: 

 "A scenario class is a formalized description of the multi-actor process, including its static environment, its dynamic environment and environ-mental conditions. In a scenario class, the parameters are described and may have parameter ranges or distributions. A scenario class may include activities, events, goals of the activity and decisions of actors."

Aufgrund der großen Anzahl der Projektpartner und der Anwendungsdomänen wurde keine gemeinsame, generische Softwarelösung angestrebt. Stattdessen war der Fokus auf der Entwicklung einer gemeinsamen Methodik, einer grundlegenden Validierungstoolkettenarchitektur und einer Reihe wiederverwendbarer Technologiebausteine (Tools, Methoden, Modelle usw.), mit denen eine Testumgebung für einen bestimmten Anwendungsfall aufgebaut werden kann.

Aufgrund des großen Umfangs und der Komplexität des Problems wurde es in zwei Teile aufgeteilt. Die Validierungsmethoden auf der einen Seite beschreiben die notwendigen Schritte und Untersuchungen zur Datenerfassung und -speicherung, zur Auswahl von Szenarien und Metriken sowie Testgenerierungsmethoden. Für den szenario-basierten Validierungsansatz sind Szenarien ein wesentlicher Aspekt. Es gibt eine Vielzahl möglicher Szenarien, die entweder aus aufgezeichneten Daten extrahiert oder synthetisch generiert werden (z. B. auf der Grundlage von Sicherheitsanalysen) können. Die Realität zeichnet sich durch eine Vielzahl an Szenarienvariationen (z. B. für verschiedene Wetterbedingungen, kulturelle Unterschiede, usw.) aus. Dies führt zu einer enormen Anzahl an Testfällen. Das Ziel muss es daher sein, intelligente Methoden bereitzustellen, die eine ausreichende Testabdeckung mit einer möglichst geringen Anzahl an Testfällen gewährleisten und zu entscheiden, welche Testfälle in welcher Testumgebung ausgeführt werden sollen.

Die Validierungsplattform hingegen konzentriert sich auf wiederverwendbare Validierungstechnologiebausteine (Tools und Modelle), die verschiedene Entwicklungs- und Testumgebungen nahtlos unterstützen können (Model-in-the-Loop, Hardware-in-the-Loop, System-in-the-Loop wie z. B. Vehicle-in-the-Loop, sowie reale Tests).

Konsortialführung

• AVL List GmbH

Weitere Konsortialpartner

• Aalborg University
• AIRBUS GROUP INNOVATIONS
• Austrian Institute of Technology GmbH
• AVL Deutschland GmbH
• AVL Software & Functions GmbH
• BTC Embedded Systems AG
• Cavotec Germany GmbH
• Creanex Oy
• Czech Technical University
• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
• DENSO Automotive Deutschland GmbH
• Dr. Steffan Datentechnik GmbH
• Danmarks Tekniske Universitet DTU Denmark
• EVIDENCE SRL
• FZI Research Center for Information Technology
• GMV Aerospace and Defense S.A.U.
• GMVIS SKYSOFT S.A.
• Politechnika Gdańska ul. Narutowicza
• HELLA Aglaia Mobile Vision GmbH
• IBM Ireland Limited, imec
• INRIA, INSTITUTO SUPERIOR DE ENGENHARIA DO PORTO
• Instituto Tecnologico de Informatica
• IXION Industry and Aerospace SL
• Johannes Kepler University Linz
• Linz Center of Mechatronics GmbH
• MAGILLEM DESIGN SERVICES SAS
• Magneti Marelli S.p.a
• Microelectronica MASER S.L.
• Apsys
• Model Engineering Solutions GmbH
• Magna Steyr Engineering AG & Co KG
• Nabto ApS, Navtor AS
• NM robotic GmbH, NXP Semiconductors Germany GmbH
• OFFIS e.V.
• Philips Medical Systems Nederland B.V.
• Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG
• Reden B.V., Renault S.A.S.
• Rugged Tooling Oy
• Serva Transport Systems GmbH
• Siemens Industry Software NV, University of Southampton
• SafeTRANS e.V.
• Thales Alenia Space Espana S.A.
• Fundación Tecnalia Research & Innovation
• THALES Austria GmbH
• Thatcham Research
• TOYOTA MOTOR EUROPE
• TNO
• TTControl GmbH
• TTTech Computertechnik AG
• Eindhoven University of Technology
• Technische Universität Darmstadt
• Technische Universität Graz
• TWT GMBH SCIENCE & INNOVATION 
• University College Dublin 
• Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
• University of Modena
• Universidad Politécnica de Madrid
• Valeo Autoklimatizace k.s.
• VALEO Schalter und Sensoren GMBH
• Virtual Vehicle Research Center mbH
• VIRES Simulationstechnologie GmbH
• VTT Technical Research Centre of Finland
• Tieto Finland Oy
• University of Zilin