Modell-Klassifizierung

Die ADAS-Sensormodellierung siedelt sich im Spannungsfeld zwischen der Umgebungssimulation und der Wahrnehmungspsychologie an. FrontMod klassifiziert die Sensor-Modelle anhand der Kriterien Interface, Domain, Prozess und Applikation.

Applikation beschreibt das Einsatzgebiet des Sensormodells. Sensormodelle können für SIL- und HIL-Applikationen verwendet werden. Die Anforderungen an die verwendeten Sensormodelle sind in den weiteren Modell Kategorien abgebildet.

Interface beschreibt, welche Daten in das Modell eingespeist und ausgegeben werden. Da Sensormodelle oftmals kaskadiert aufgebaut sind, kommt der Interface-Definition eine besondere Bedeutung zu. "Interface"-Verbindungen können sowohl zwischen der Umgebungssimulation und der Sensorsimulation, als auch in einzelnen Submodellen der Sensorsimulation auftreten. Die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit des Sensormodells spielt dabei eine entscheidende Rolle und spiegelt sich in der Kategorie Prozess.

Prozess beschreibt die Art, wie Sensormodelle arbeiten. Neben der klassischen Simulation gibt es die Re-Simulation, die berechnete Zustände des Sensormodells sequentiell abbildet, ohne dass neue Daten aus dem Modell generiert werden. Insofern kann man dem Sensormodell bei der Arbeit zuschauen und herausfinden, wo im Modell welche "Entscheidungen" getroffen worden sind. Sobald neue Daten in das Modell eingespeist werden, spricht man von Daten-"Reprozessierung", wodurch neue Sensor-Modelle auf Ihre Funktionsweise getestet werden können. Dadurch entstehen neue Ausgaben-Datenströme. Die Daten-Reprozessierung kann sowohl für SIL- als auch für HIL-Applikationen verwendet werden.

Domain gibt Auskunft über die Berechnungsgeschwindigkeit der Modelle und kann die folgenden Eigenschaften abnehmen:

• Dynamisch
• Quasi-statisch

Dynamische Berechnungen sind zeitlich skalierbar. Entweder sind diese anhängig vom Simulations-Framework oder von der Abhängigkeit der verwendeten Hardware (GPU). Dynamische Berechnungen reichen von Real-Time (RT)-Applikationen, bei denen zu einem fest vorgegebenen Zeitschritt alle Ergebnisse verfügbar sind, bis hin zu flexiblen Berechnungszeitschritten, die abhängig sind vom Umfang der berechneten Szenerie, z.B. bei Videospielen.

Die quasi-statische Berechnungsgeschwindigkeit beschreibt den Zustand, dass auf die Ergebnisse anderer Submodelle gewartet wird. Dadurch werden Modellzustände - losgelöst von zeitlichen Vorgaben - berechnet. Klassisches Beispiel sind Finite-Elemente Verfahren, die ein Modellzustand sehr genau berechnen können, jedoch dafür mehrere Minuten oder gar Stunden benötigen.