Schneider, Stefan-Alexander
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Can model-based development tools be applied for the development of embedded systems with high quality requirements without verifying their output? In this paper, we present the architecture of a validation suite that allows to gain trust into model-based development tools. The architecture of the validation suite consists of modeling guidelines, model-based generators, acceptance criteria, a test execution engine, and a powerful specification system that supports the specification of a large number of models and inputs. We illustrate the approach by describing a validation suite that is currently applied to validate code generators used at BMW.
Eigenschaften und Funktionen eines Pkw lassen sich nach dem Baukastenprinzip beliebig kombinieren. Als Lösung bieten sich Interdisziplinarität und Systems Engineering an. AVL präsentiert anhand der Auslegung eines Stadtfahrzeugs eine multidisziplinäre Werkzeugkette, die beschreibt, wie ein nach Prinzipien des Systems Engineering optimierter Fahrzeugentwicklungsprozess aussehen kann.
Wie verlässlich sind Fahrassistenten? Notbremsassistent, Spurhalteassistent, Intelligenter Geschwindigkeitsassistent oder auch Adaptives Bremslicht. Bei neuen Autos müssen verpflichtend verschiedene Fahrassistenzsysteme installiert und aktiviert sein. Für die einen eine willkommene Hilfe, für die anderen aber lästige Störenfriede. Nicht alles ist restlos ausgereift. Der ORF-Beitrag interviewt u.a. Prof. Dr. Stefan-Alexander Schneider als Experten zum Thema.
Mit modernen Fahrerassistenzfunktionen und deren Vernetzung steigt die Komplexität der Systeme und deren Absicherung. Das trifft auch auf dynamische Lichtfunktionen zu, die für eine situationsabhängige Scheinwerferverstellung bestehend aus Kurvenlicht, Leuchtweitenregulierung und (blendfreiem) Fernlichtassistenten sorgen. Die erforderlichen Fahrversuche können oftmals nur bei Dunkelheit durchgeführt werden. Die BMW AG und IPG Automotive entwickeln hier einen Lösungsansatz, mit dem sich der Absicherungsaufwand deutlich reduzieren und die mit ISO 26262 verbundenen Anforderungen an sicherheitsrelevante Funktionen beherrschen lassen. Der Ansatz kombiniert das entwicklungsbegleitende Testen und die standardisierte Schnittstellenbeschreibung FMI mit den Methoden des virtuellen Fahrversuchs.
The hierarchical tensor product finite element method, using elements with variable aspect ratio, has proven to be useful for the numerical solution of elliptic partial diefferential equations and allows several concepts for the control of the adaption process. In this paper, we apply the resulting adaptive discretization technique to fluid dynamics and consider the two- and three-dimensional Stokes flow for the well-studied lid-driven cavity problem.
From BMW Engineer to Creating the Next Generation of Engineers (PLUS advice for 20 year-old-self)
(2024)
Interview with Stefan-Alexander Schneider, Professor for Advanced Driver Assistance Systems at University of Applied Sciences Kempten / Allgäu
Topics:
Career Journey
Industry vs Academia
Example of Gaussian Algorithm
Dr. Schneider Research Domain: Simulation
The BIGGEST Challenge in AD autonomous driving
Solution to the Challenge: Standards
How to Improve the technology of AD?
Alpha Go is AMAZING
Safety on Machine Learning and AI
Advice to your 20 year-old-self?
The proceedings summerize the discussions, the results,the conclusions and the recommendations of the five workshops: 1. Global Traffic and Fatalities 2. Test Strategies and Public Acceptance 3. Ethical Aspects 4. Impact on Organization and Development Processes 5. New Markets and Future Business Models motiviated by the following facts: 1. 1.2 million fatalities per year on our global roads, 2. CO_2 emissions are sky rocketing to change our global climate, 3. new entrance from IT industry to improve our daily life, 4. huge investments at all OEMs for ADAS and Autonomous Driving.
Projektabschlussbericht für das Projekt ZuMoBe: Zukunft der Mobilität in geschützten Bergtälern
(2024)
Dieses Interreg-Kleinprojekt wurde durch das Landratsamt Oberallgäu initiiert, um die Umweltschutzziele 2050 aus dem Masterplan Klimaschutz nachhaltig zu erreichen. Der Verkehr hat im Landkreis Oberallgäu mit ca. 30% gegenwärtig den größten Anteil an der CO2-Belastung.
In dieser Vorstudie sollte daher überprüft werden, ob der Einsatz autonomer Elektro-Kleinbusse einen Beitrag zur CO2-Reduktion leisten kann. Dazu wurden zunächst zwei repräsentative Referenzstrecken ausgewählt, virtualisiert und Probefahrten simuliert. Die gewonnenen Ergebnisse sind vielversprechend. Daher wurden bereits lokale Interessensvertreter, Meinungsbildner und Entscheidungsträger über die Chancen und Risiken des Einsatzes autonomer Elektro-Kleinbusse informiert. Insgesamt konnte eine positive Erwartungshaltung für mögliche nächste Schritte erreicht werden. Im Zuge der Abschlussdokumentation wurden relevante Kenndaten zusammengestellt und mögliche Geschäftsmodelle entwickelt und beschrieben. In der letzten Phase des Projektes ist eine Antragsskizze entstanden. Aus Sicht des Projektteams erscheint eine Einreichung bei „Digitalisierung kommunaler Verkehrssysteme“ äußerst aussichtsreich, siehe dazu auch die Förderrichtlinie des BMVI http://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/digialisierung-kommunaler-verkehrssysteme.html.
Befragungen zur Erfassung der Anforderungen der Bedarfsträger, wie Einwohner, Touristen, Politik, Behörden, Naturschutz, Gastgeber, etc. waren nicht Teil der ausgeschriebenen Leistungen. Diese wurden parallel von der Universität Innsbruck durchgeführt und sind in einem separaten Projektbericht enthalten.
Eine Zusammenfassung ist auch als YouTube Film verfügbar, siehe https://youtu.be/S9VG_bq_Jo0.