Ein aktueller Forschungsschwerpunkt für Automobile ist der Wandel von manuell gesteuerten Fahrzeugen zu autonomen Fahrzeugen, die keinen menschlichen Fahrer mehr benötigen. Stattdessen übernehmen Computer die Fahraufgabe, auch in öffentlichen Bereichen mit anderen Verkehrsteilnehmern. Dies bringt hohe Safety-Anforderungen mit sich. Zusätzlich verwenden autonome Fahrzeuge moderne machine-learning basierte Algorithmen, die spezialisierte System on a Chips (SoC) mit entsprechenden Hardwarebeschleunigern in Steuergeräten benötigen. Derartige SoCs existieren bereits für automobile Anwendungen, jedoch verfügen sie nicht über das geforderte Safety Level hinsichtlich zufällig auftretender Hardwarefehler. Einen Ausweg bietet der Standard ISO 26262 durch sein Dekompositionsprinzip, welches erlaubt, zwei solche niedrig klassifizierten Elemente miteinander zu verbinden, sodass sie zusammen das höchste Safety Level erreichen. Die vorliegende Dissertation stellt ein neues Konzept vor, welches das Dekompositionsprinzip verwendet und zwei unabhängige Softwareapplikationen auf zwei unabhängigen Steuergeräten betreibt. Nach dem Vorbild der Luftfahrt wird ein Voting Mechanismus vorgestellt, der die Rechenergebnisse beider Applikationen kontinuierlich vergleicht. Im Falle eines Fehlers, wird die Applikation auf einem dritten Steuergerät on-demand aktiviert und ausgeführt. Dies erlaubt die Identifikation des fehlerhaften Steuergeräts sowie die Rekonfiguration des Systems um uneingeschränkt funktionsfähig zu bleiben. Im Gegensatz zu aktuellen Konzepten minimiert dieser Vorschlag die Anzahl der redundanten Komponenten, da es keinen voll ausgebildeten dritten Kanal zur Fehlererkennung benötigt. Das System wurde auf einem Prüfstand sowie in einem schweren Nutzfahrzeug getestet und zeigt vielversprechende Ergebnisse hinsichtlich der Fehlererkennungs- und Rekonfigurationszeit.
On-Demand Triple Modular Redundancy for Autonomous Vehicles
2025
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