Die Rolle automatisierter Szenarien in der ADS-Validierung
Für die Validierung automatisierter Fahrfunktionen (ADS) sind umfassende und realitätsnahe Verkehrsszenarien unverzichtbar, um die Komplexität realer Umgebungen abzubilden. Die manuelle Erstellung tausender Varianten ist jedoch äußerst ressourcenintensiv – und nicht skalierbar.
Automatisierte Szenariengenerierung schafft hier Abhilfe: Sie erhöht Effizienz und Wiederholbarkeit im Entwicklungszyklus und ermöglicht es Entwicklungsteams, die Leistungsfähigkeit von ADS-Systemen unter verschiedensten Verkehrssituationen zu testen – ohne Abstriche bei Realismus oder Testabdeckung.
Szenarienautomatisierung mit AutoScenarios
Das AutoScenarios-Modul in ReplicaR wurde speziell entwickelt, um realitätsnahe Verkehrsszenarien automatisiert zu erzeugen – basierend auf zuvor ausgewählten OpenDRIVE®-Karten. Durch die intelligente Verkehrskonfiguration von AAI werden Verkehrsteilnehmer wie Fahrzeuge, Fußgänger und Radfahrende dynamisch platziert und verhalten sich entsprechend realer Verkehrssituationen.
Dazu kombiniert ReplicaR verschiedene Agententypen und Lernverfahren:
- Supervised Agents, trainiert auf Basis annotierter Verhaltensdaten
- Reinforcement Learning (RL) Agents, die Entscheidungen durch Interaktion und Belohnung optimieren
- Stochastische Agents, modelliert über probabilistische Verfahren zur Abbildung natürlicher Verkehrsunregelmäßigkeiten
Diese intelligente Kombination sorgt dafür, dass AutoScenarios weit über deterministische, regelbasierte Systeme hinausgeht – und realitätsnahe Simulationen erzeugt.
Verhaltensverfeinerung mit EducAgents
Zur weiteren Verbesserung des Agentenverhaltens bietet EducAgents eine integrierte Umgebung für Reinforcement Learning innerhalb von ReplicaR. In dieser können einzelne Verkehrsteilnehmer trainiert werden, ihr Verhalten kontinuierlich anzupassen – basierend auf Belohnungen und Bestrafungen während der Trainingsphasen.
Ob vorsichtige Fußgänger:innen an Zebrastreifen oder einspurige Fahrzeuge beim Einfädeln in dichten Verkehr – EducAgents stellt sicher, dass jedes Szenario die dynamische Komplexität des realen Straßenverkehrs widerspiegelt.
Nahtlose Integration und Ergebnisprüfung
Die mit AutoScenarios erzeugten Szenarien sind direkt mit den in MyODD und MyMaps getroffenen ODD- und Kartenauswahlen verknüpft. Nach der Generierung lassen sie sich mit SceneExtract validieren – zur Überprüfung von Leistungserwartungen, Testkriterien und KPIs.
Alle Szenarien werden standardmäßig im Format ASAM OSI und rosbag gespeichert, mit optionalem Export als OpenSCENARIO XML – für die Integration in andere Toolchains und zur langfristigen Wiederverwendung.
Fazit
Mit AutoScenarios und EducAgents bietet ReplicaR einen skalierbaren und intelligenten Ansatz für szenarienbasierte ADS-Validierung. Diese Werkzeuge reduzieren den manuellen Aufwand, erhöhen den Realismus der Tests und stellen sicher, dass automatisierte Fahrfunktionen unter Bedingungen geprüft werden, die die komplexe Realität des Straßenverkehrs widerspiegeln.
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