Intellias
Fallstudie

FAS-Lösung für Elektrofahrzeuge

Wir erweiterten die Brems-, Lenk-, Beleuchtungs- und Stromversorgungssysteme eines Elektrofahrzeugs um ein Standortbewusstsein für sichereres und effizienteres Fahren

Hauptmerkmale

  • Aktivierung automatischer Bremsung in Notsituationen

    Aktivierung automatischer Bremsung in Notsituationen

  • Verbesserte Sicht mit adaptiven Scheinwerfern

    Verbesserte Sicht mit adaptiven Scheinwerfern

  • Intelligenterer Stromverbrauch der Batterie

    Intelligenterer Stromverbrauch der Batterie

Branche:
Automobil, standortbezogene Dienste
Hauptsitz:
USA
Markt:
USA
Teamgröße:
5 Mitglieder
Zusammenarbeit:
seit 2017
Technologien

ADASIS / AWS / C++ / Docker / OpenGL / Python / Qt

Über den Kunden 

Unser Kunde, ein junges Startup aus dem Silicon Valley, ist bekannt für seine ambitionierten vollelektrischen Hypercar-Konzepte, die unsere Zukunft bestimmen sollen. Das Unternehmen vereint das Beste aus den Bereichen Technik und Automobil und arbeitet hart daran, Elektrofahrzeuge mit außergewöhnlicher IoT-Konnektivität zu etablieren. Die Prototypen unseres Kunden haben mehr Energie als ihre engsten Wettbewerber und zeichnen sich durch erweiterte Anbindung, modernste Infotainmentsysteme, ein gepflegtes Innendesign und sogar Aromatherapie aus. 

Das Unternehmen wächst rasant und überschreitet bereits zwei Jahre nach seiner Gründung die Tausend-Mitarbeiter-Marke. Sie entwickeln derzeit ihre erste Produktionsstätte mit geplanten Investitionen von über einer Milliarde US-Dollar. 

FAS-Lösung für Elektrofahrzeuge

Unser Kunde kam mit einer Herausforderung

Die Automobilbranche forciert eine neue Ära. Das Elektron folgt dem Benzin und dem Diesel als Hauptenergiequelle des Autos auf dem Fuße. Gleichzeitig lösen hoch automatisierte Systeme den Menschen als Hauptbetreiber motorisierter Fahrzeuge ab.

Deswegen investierte unser Kunde viel Mühe in die Entwicklung modernster Elektrofahrzeug-Prototypen, die mit modernen Fahrerassistenzsystemen (FAS) ausgestattet sind. Auf dem steinigen Weg zum vollautomatischen Fahren benötigte unser Kunde fachmännische Hilfe bei der Einführung einer Navigationskomponente und einer digitalen Horizontlösung. Diese digitale Horizontlösung, die genaue Kartenmaterial und Verkehrsdaten aus der Cloud zieht, würde es den Autos ermöglichen, die Straße einige Kilometer vorausschauen zu können und präventiv zu reagieren, um Sicherheit, Effizienz und Komfort zu erhöhen.

Kartenmaterial sowie Navigations- und digitale Horizont-Softwareentwicklungssysteme wurden vom Branchenführer für standortbezogene Dienste (LBS) und einem bedeutenden Mitwirkenden im ADASIS-Forum geliefert. Wir arbeiteten bereits mit diesem LBS-Anbieter zusammen, so dass die Integration des Kartenmaterials und der SDKs für unseren neuen Kunden einfach auf unseren bisherigen Erfahrungen aufbaute.

Intellias entwickelte die Lösung 

Wir bildeten ein Team von fünf erfahrenen Ingenieuren, die vom Kernteam unseres LBS-Partners einige Aufgaben mit hoher Priorität erhielten.

Eine der wichtigsten Herausforderungen für unser Team war die Implementierung des neuesten ADASIS v3-Protokolls. Dieses Protokoll ermöglicht FAS-Anwendungen den Zugriff auf Kartenmaterial, Fahrzeugpositionen und -geschwindigkeit für eine intelligentere Notbremsung, Scheinwerfer zur besseren Ausleuchtung und einen geringeren Stromverbrauch. Zu der Zeit existierte v3 jedoch nur als Anforderung, während v2 schon lange in Betrieb war. Im Vergleich zu ADASIS v2 bietet die neuere Version v3 Vorteile wie detaillierte Spur- und Liniengeometrie, zentimetergenaue Auflösung, verbesserte Fahrzeugpositionsmeldungen und vollständige Kreuzungsmeldungen.

Wir begannen mit der Analyse der ADASIS v3-Anforderungen, um zu erfahren, wie die Protokolldaten strukturiert waren und wofür sie verwendet wurden. Dann füllten wir die Datenstrukturen, die ADASIS-Nachrichten bildeten, mit bestimmten Werten aus Karten-, Verkehrs- und Fahrzeugsensordaten. Als Ergebnis hatten wir eine voll funktionsfähige v3-Implementierung, die vollständig getestet und an die Anforderungen unserer Kunden angepasst wurde. Unser Team ist eines der ersten, das diesen neuen Standard in der Automobilindustrie umgesetzt hat.

Darüber hinaus haben wir eine benutzerdefinierte Positionierungseinheit entwickelt, die die genauen Koordinaten eines Fahrzeugs aus dem vorhandenen Positionierungsdienst unseres Kunden ausliest, in das neue Format umwandelt und an ADASIS übermittelt. Bei der Entwicklung dieser Einheit stießen wir auf ein erhebliches Hindernis: Wir hatten aufgrund unvorhergesehener technischer Schwierigkeiten keinen ausreichenden Zugang zum Positionierungsdienst unseres Kunden über dessen Low-Level-API. Um dies zu umgehen, verwendeten wir die Android Location API, um Positionsupdates zu erhalten. Obwohl diese Zwischenlösung zu Verzögerungen und schwacher Leistung des Koordinatenwandlers führte, war es ausreichend, unsere Arbeit in der ersten Entwicklungsphase nicht weiter zu blockieren.

Gemeinsam erzielten wir großartige Ergebnisse

Durch die Zusammenarbeit mit unserem Kunden in einer verteilten Entwicklungsumgebung, ermöglichte Intellias dem Kernteam unseres LBS-Partners sich auf seine Hauptpflichten zu konzentrieren: eruieren von Anforderungen, integrieren von Kartenmaterial und Navigationslösungen, verwalten von Versionen und bereitstellen von Produkten.

Wir schafften es, die Entwicklungskompetenzen unserer Kunden schnell zu skalieren, indem wir uns um Rekrutierung, Bindung und Büroflächen kümmerten. Unser Kunde behält die volle Kontrolle über sein Team, profitiert jedoch von einem höheren Output, verbesserter Flexibilität bei der Bearbeitung sich ständig ändernder Entwicklungsziele und geringeren Verwaltungsgemeinkosten.

Unsere Kenntnisse halfen unserem Kunden

  • die Bandbreite um das 100fache gegenüber dem klassischen CAN-Bus durch Ethernet-Unterstützung zu erhöhen
  • die CAN-Bus 8-Byte-Nachrichtengrenze zu überwinden
  • prädiktive Informationen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung des Fahrers zu teilen
  • die aktiven Sicherheitshilfen für Abstandsregeltempomat und Scheinwerfer genau einzustellen
  • Funktionen für effizienteren Stromverbrauch und Regeneration der Batterie zu integrieren
  • hochpräzise Streckenberechnungen und Fahrbahnmarkierungen für FAS zu realisieren
  • das Datenvolumen für die fahrzeuginterne Kommunikation zu reduzieren
  • eine eigene Positionierungseinheit zu entwickeln, die die Vorteile von ADASIS v3 in vollem Umfang nutzt

 

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