ADSO
Die zunehmende Komplexität der Automobilsoftware, die durch die Fortschritte der künstlichen Intelligenz vorangetrieben wird, hat die Sicherheitsherausforderungen bei zunehmender Fahrzeugautomatisierung verschärft. Herkömmliche Überprüfungs- und Validierungsmethoden sind zwar unerlässlich, reichen aber nicht mehr aus. Die Umstellung auf das DevOps-Paradigma ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung, Rückmeldung und Aktualisierung nach der Bereitstellung und gewährleistet eine kontinuierliche Verbesserung sicherheitskritischer Systeme während der gesamten Lebensdauer eines Fahrzeugs. Im Gegensatz zu nicht-kritischen Systemen ist die Implementierung von DevOps in sicherheitskritischen Bereichen mit erheblichen konzeptionellen und technischen Herausforderungen verbunden. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Probleme zu lösen und ein zuverlässiges DevOps-Framework für die Sicherheit und kontinuierliche Weiterentwicklung von Software in der Automobilindustrie zu schaffen.
Projektbeschreibung
Die Digitalisierung treibt die Innovation in der Automobilindustrie voran. Gleichzeitig stellt das hochautomatisierte Fahren eine entscheidende Herausforderung dar: die Gewährleistung der Sicherheit und Zertifizierbarkeit von Fahrzeugsoftware, die nach der Bereitstellung kontinuierlich aktualisiert werden muss. Das Forschungsnetzwerk MANNHEIM-AutoDevSafeOps (ADSO) wurde gegründet, um diese Lücke zu schließen, indem ein ganzheitliches Rahmenwerk für sichere, zertifizierbare und modulare Laufzeit-Updates für sicherheitskritische Systeme geschaffen wurde. Im Kern führte ADSO einen DevOps-basierten Lebenszyklus ein, den "ADSO-Prozess", der die kontinuierliche Entwicklung, Bereitstellung und Validierung in einen einheitlichen Arbeitsablauf integriert. Dieser ist in den Reference Lifecycle Process (RLP) eingebettet, ein V-Modell-Framework, das durch kontinuierliche Feedback-Schleifen und einen integrierten Sicherheitsbewertungsprozess gewährleistet, dass alle Aktivitäten mit funktionalen Sicherheitsstandards wie ISO 26262 übereinstimmen. Um das "Open World"-Problem unvorhersehbarer Szenarien in der Level-3+-Automatisierung in den Griff zu bekommen, wurden im Rahmen des Projekts fortschrittliche virtuelle Tests und Simulationen eingesetzt, um kontinuierliche Sicherheit zu gewährleisten. Die Arbeit von ADSO liefert eine grundlegende Methodik für die Zukunft des autonomen Fahrens, die sichere Aktualisierungen und kontinuierliche Verbesserungen ermöglicht und gleichzeitig Deutschlands Führungsrolle in der Automobilbranche sichert.
Schwerpunkte/Bereiche
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AutoDevSafeOps
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Computer Vision
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YOLO
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CNN
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Projektlaufzeit
01.11.2023 - 30.09.2025 -
Bereiche
AutoDevSafeOps, Computer Vision, YOLO, CNN -
Finanzierung
Fördermittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Methodik
WP 1: Koordiniert das Projektmanagement und stellt die Verbreitung, Verwertung und Standardisierung aller Forschungsergebnisse sicher.
WP 2: Entwickelt das übergreifende ADSO-Konzept und definiert den Lebenszyklusprozess für sichere, datengetriebene und aktualisierbare automobilen Systeme.
WP 3: Etabliert die grundlegenden Technologien für AutoDevSafeOps, einschließlich vertragsbasierter Entwicklung, Laufzeitüberwachung und digitaler Zwillinge.
WP 4: Erforscht Methoden zur Absicherung aktualisierbarer automobilen Systeme und ermöglicht eine effiziente, inkrementelle Validierung und Zertifizierung.
WP 5: Implementiert die erforderliche Middleware-, Hardware- und Kommunikationsfunktionalitäten zur Unterstützung von Laufzeit-Updates und -Überwachung.
WP 6: Testet und demonstriert die integrierten Technologien und Prozesse des Projekts anhand praxisnaher, realer Anwendungsszenarien.
