Als mobile Hardware-in-the-Loop (HiL) Plattform wurde SPIDER (Smart PhysIcal Demonstration and Evaluation Robot) im vergangenen Jahr am VIRTUAL VEHICLE Research Center in Graz entwickelt. SPIDER ist ein frei programmierbarer, selbstfahrender Roboter, auf dem Sensoren für die Erfassung von Rohdaten flexibel montiert werden. Zusätzlich dient das 1,2 x 1 Meter große Fahrzeug auch als Stimulator für reproduzierbare Tests von Sensoren und Erkennungssystemen, Fahrzeugsoftware und Control-Algorithmen unter Realbedingungen. Dabei stimulieren am SPIDER montierte Targets die Sensoren von Testfahrzeugen auf Prüfgeländen bzw. auch auf Prüfständen, in dem sie wiederholbare Fahrmanöver rund um das Testfahrzeug durchführen.

Der Smart Physical Demonstration and Evaluation Robot ist eine mobile Hardware-in-the-Loop Testplattform, mit der reproduzierbare Tests von Sensorsystemen, Fahrzeugsoftware und Regelalgorithmen unter realen Umweltbedingungen durchgeführt werden. Durch seine omni-direktionale Bewegung kann der SPIDER hochdynamische, für übliche Kraftfahrzeuge unmögliche Fahrszenarien wie z.B: seitliches Fahren realisieren. Er verfügt über ein spritzwasserfestes Design und wurde für die Erweiterung um Elektronikkomponenten entworfen und bietet zahlreiche Daten- und Leistungsschnittstellen wie Ethernet, USB und eine Stromversorgung an.

Mit dem SPIDER wurden für ALP.Lab bereits mehrere Messfahrten durchgeführt, bei dem eine externe Sensorik montiert und betrieben wurde. Der SPIDER stellte die notwendige Hardware für das Aufzeichnen und Speichern der Messdaten zur Verfügung. Die verwendete Test-Sensorik setzte sich aus mehreren Sensoren unterschiedlicher Technologie zusammen, wobei konkret ein 360° LiDAR, ein Fern- und Nahbereichsradar und eine Stereo-Kamera verwendet wurden. Die Messfahrten ermöglichen den Vergleich der Leistungsfähigkeit der Sensoren unter verschiedenen Umweltbedingungen sowie der Bestimmung des Einflusses des Montageortes. Die Messdaten wurden dann automatisiert von dem intern verwendeten proprietären Format in weit verbreitete Standardformate exportiert, um sie mit etablierten Werkzeugen weiterverarbeiten zu können. Die Analyse der Messdaten wurde mit externen Tools durchgeführt und für die Charakterisierung und die Identifikation von KeyPerformance-Indicators (KPIs) verwendet.

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