Kundenlösung: Datalogging für Autonomes Fahren an der TUM

Kostenreduzierung und kürzere Entwicklungszeit

Kunde

TU München

Studierende

> 50.000

Mitarbeiter

> 12.000

Herausforderungen

Im Rahmen eines Projekts zum autonomen Fahren in Deutschland setzt die Technische Universität München (TUM) das autonome Fahrzeug EDGAR (Excellence Driving GARching) ein, unter anderem als autonomes Wiesn-Shuttle auf dem Oktoberfest. Diese Anwendung stellt höchste Anforderungen an die Technologie und erfordert eine Lösung, die mehrere komplexe technische Herausforderungen bewältigt.

Eine zentrale Herausforderung ist die Verarbeitung der während der Fahrt anfallenden großen Datenmengen mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI), was eine Vielzahl geeigneter Schnittstellen zur nahtlosen Integration von Sensoren wie Kameras, Radar und Lidar erfordert. Unterschiedliche Schnittstellen wie CAN-FD, Ethernet und USB müssen mit GPU und Raid Controller über die CPU kommunizieren.

Zusätzlich müssen die Daten gespeichert und zur späteren Analyse in das Hardware-in-the-Loop (HiL)-System übertragen werden. Die bereits während der Fahrt verarbeiteten Daten werden genutzt, um die erkannten Objekte – beispielsweise andere Fahrzeuge, Fußgänger, Radfahrer oder Verkehrszeichen – auf Bildschirmen im Fahrzeuginneren zu visualisieren. Gleichzeitig müssen die verarbeiteten Informationen an die Engine Control Unit (ECU) übermittelt werden, um die Steuerung des autonomen Fahrzeugs zu ermöglichen.

Diese Anforderungen erfordern eine Hardwarelösung, die nicht nur leistungsfähig und flexibel ist, sondern auch unter den anspruchsvollen Einsatzbedingungen im Fahrzeug zuverlässig arbeitet.

Lösung

Um die hohen Projektanforderungen zu erfüllen, setzt die Technische Universität München (TUM) auf die leistungsstarke InoNet Mayflower^®-B17-LiQuid-vX in Kombination mit dem QuickTray^®, welche im Kofferraum des Fahrzeugs integriert ist. Diese flüssigkeitsgekühlte Hardwareplattform wurde speziell für anspruchsvolle Anwendungen wie die Datenakquisition und das Datalogging in ADAS & AD-Testanwendungen entwickelt und speziell an den Use Case und die Kundenanforderungen angepasst.

Die Mayflower^®-B17-LiQuid-vX bietet eine Kombination aus einer performanten CPU und der NVIDIA^® RTX A6000 GPU, die durch ihre Rechenleistung die Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. Die effiziente Wasserkühlung sorgt dabei für eine zuverlässige Wärmeableitung, selbst unter anspruchsvollen Bedingungen. Durch die Integration von Netzwerkkarten, Framegrabbern und BUS-Measurement-Karten bietet die Plattform umfassende Konnektivität und ermöglicht die präzise Verarbeitung sowie Analyse von Sensordaten. Zusätzlich erlaubt sie über ihre zahlreichen Schnittstellen die Visualisierung dieser Daten direkt auf Bildschirmen.

Das QuickTray^® ergänzt das System als leistungsstarkes Speichermodul mit einer Kapazität von bis zu 120 TB und Schreibraten von bis zu 26GByte/s*, das eine kontinuierliche Erfassung von Fahrzeugdaten ermöglicht. Das QuickTray^® kann bei Bedarf schnell und einfach ausgetauscht werden, was eine hohe Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit gewährleistet.

*in Abhängigkeit des verwendeten SSD Typs und Herstellers, real gemessen mit Iometer im continuous write mode

Kundennutzen

Die Lösung von InoNet bietet dem Kunden erhebliche Vorteile, indem sie sämtliche Anforderungen mit nur einem einzigen PC abdeckt und dadurch Kosten für zusätzliche Systeme einspart. Durch die schnelle Datenverarbeitung während der Fahrt werden nur die relevanten Informationen gespeichert, was die zu speichernde Datenmenge reduziert und eine längere Aufzeichnungsdauer ermöglicht.

Das QuickTray^® lässt sich nahtlos austauschen, sodass die Daten problemlos an eine externe Auswertestation für HiL-Simulationen übertragen werden können. Durch diese schnelle Übertragung im Anschluss der Testfahrten wird die Entwicklungszeit um eine Stunde je Testfahrt verkürzt.

Die Möglichkeit, die Daten während der Fahrt zu visualisieren, bietet dem Kunden einen weiteren Vorteil: Fehler können unmittelbar erkannt und notwendige Eingriffe direkt vorgenommen werden, falls das System wichtige Objekte nicht korrekt erfasst hat. Dies unterstützt den Fahrer und trägt zur höheren Sicherheit und Effizienz im Testbetrieb bei.

Kundenfeedback

„Die von InoNet für unseren Anwendungsfall maßgeschneiderte Compute-Plattform ermöglicht es uns, Spitzenforschung in den öffentlichen Verkehr zu bringen. Die zuverlässige, leistungsfähige und wartungsarme All-in-One Lösung deckt all unsere Anwendungsfälle ab, von der Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung während der Fahrt inklusive Datenaufzeichnung bis hin zur Re-Simulation und Evaluation nach der Fahrt.“ (F. Pfab, Research, TUM School of Engineering and Design, Institute of Automotive Technology)

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NEU!

Das neue InoNet QuickTray^®-v3 kann dank Hot-Plugging-Funktion noch effizienter ausgetauscht werden. Zudem gewährleistet die integrierte Datenverschlüsselung des QuickTray^®-v3 maximalen Schutz sensibler Informationen vor unbefugtem Zugriff.

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