Statistisches Model Checking mittels geführter Simulation

27. November 2017, 16:00 , 17:30

Veranstalter:  Stefan Puch, Universität Oldenburg
Ort:  OFFIS, Escherweg 2, Raum F02

Abstract:

„Das Auto ist des Deutschen liebstes Kind“ heißt es im deutschen Volksmund. Und genau wie verantwor-

tungsvolle Eltern ihren leiblichen Sprössling vor Unfällen jeglicher Art zu schützen versuchen, ist die ver-

gleichbare Aufgabe für den materiellen Nachwuchs mit viel Mühe verbunden. Das Statistische Bundesamt

nennt für 2015 2,5 Millionen polizeilich registrierte Unfälle mit Personenschaden wobei 3.459 Menschen

ums Leben kamen. Damit sterben durchschnittlich 9 Menschen täglich im deutschen Straßenverkehr.

Der derzeitige Ansatz der Automobilindustrie, die Unfallrate zu reduzieren, liegt in der Entwicklung einer

stetig zunehmenden und besser vernetzten Anzahl von Fahrerassistenzsystemen (FAS). Mit steigendem Grad

an automatisierten Assistenzfunktionen wächst jedoch die Herausforderung an die FAS-Entwickler, den Fah-

rer stets „in the Loop“ zu halten. Denn derzeit muss dieser jederzeit bereit sein, die Aufgaben der Automati-

sierung zu übernehmen. Die Automobilindustrie sucht daher nach verbesserten bzw. neuen Entwicklungs-

und Testmethoden, mit denen möglichst früh im Entwicklungsprozess intendierte Funktionen eines FAS si-

mulativ analysiert und evaluiert werden können. Die Einführung von ausführbaren, kognitiven Fahrermodel-

len eröffnet zwar die Möglichkeit, in einer Kosimulation bestehend aus Umwelt, Fahrermodell und FAS die

beabsichtigte Funktionsweise sichtbar zu machen, allerdings ist die Wahrscheinlichkeit aus der Sichtweise

eines einzelnen Autofahrers in einen Unfall mit Personenschaden involviert zu werden, mit 1,46 Millionen

gefahrenen Kilometern ein extrem seltenes sicherheitskritisches Ereignis. Für einen FAS-Entwickler, der den

Prototyp seines neuen FAS mit einem rein Monte Carlo basierten Simulationsansatz erproben müsste, stellt

diese Auftrittswahrscheinlichkeit gleichwohl ein unbrauchbar seltenes Ereignis dar.

Die vorliegende Arbeit schließt diese Lücke und zeigt, wie sich Methoden des Statistischen Model Checkings

(SMC) im Rahmen der Simulation von seltenen Ereignissen nutzbar machen lassen. Die Grundidee besteht

aus der Kombination von SMC und einer geführten Kosimulation von heterogenen domänentypischen Simu-

latoren. Die resultierende Entwicklungs- und Testmethodik für die modellbasierte Entwicklung sicher-

heitskritischer FAS kann mit deutlich reduzierter Anzahl an Simulationsläufen extrem seltene Ereignisse

sichtbar machen. Dabei erhält sie einerseits die originalen Modellwahrscheinlichkeiten und erlaubt anderer-

seits eine Abschätzung, mit welcher Sicherheit das vorliegende Ergebnis zutreffend ist.

Betreuer: Prof. Dr. Martin Fränzle