Autoren

H. Karacali, E. Cebel, TTTech Auto, Izmir, Türkei

Jahr

2026

Druckinfo

Eigenproduktion ÖVK

Zusammenfassung

Die zunehmende Komplexität softwaredefinierter Fahrzeuge (Software-Defined Vehicles, SDVs), getrieben durch höhere Automatisierungsgrade und umfangreiche Sensorfusions-Datenströme, macht eine zuverlässige Anomalieerkennung für die Gewährleistung von Sicherheit und Systemintegrität in sicherheitskritischen Domänen unerlässlich. In konventionellen SDV-Architekturen führt die zentralisierte Ausführung der Anomalieerkennung auf zentralen Recheneinheiten zu Leistungs- und Zuverlässigkeitsengpässen. Diese Arbeit stellt ein ganzheitliches und progressives Konzept von TTTech Auto vor, das das 4SDV-Paradigma (Systems, Safety, Security und Software-Defined Vehicle) durch die Integration von Edge AI in zonale Architekturen weiterentwickelt. Zonencontroller erkennen Anomalien mittels NPU-basierter Edge-AI-Modelle, welche anschließend deterministisch durch Mikrocontroller (MCUs) validiert werden, bevor ausschließlich bestätigte Ereignisse an die zentrale Recheneinheit weitergeleitet werden. Dieses zweistufige Design kombiniert die Adaptivität KI-basierter Verfahren mit deterministischer, regelbasierter Verifikation und gewährleistet eine fail-operationale Zuverlässigkeit auch im Fehlerfall. Verifizierte Anomalien werden über DDS/Zenoh unter Einhaltung definierter Quality-of-Service-(QoS-)Garantien verteilt und durch Time-Sensitive Networking (TSN) unterstützt, wodurch die Bandbreitennutzung optimiert und deterministische Reaktionszeiten mit geringer Latenz sichergestellt werden. Der vorgeschlagene Ansatz reduziert die Belastung der zentralen Recheneinheit, verankert Sicherheit und Security systemweit bereits im Architekturentwurf und unterstützt die Konformität mit funktionalen Sicherheitsstandards (ISO 26262) sowie Cybersicherheitsanforderungen (ISO/SAE 21434). Darüber hinaus führt er eine zertifizierbare zonale Intelligenzschicht innerhalb des 4SDV-Frameworks ein. Die Integration von Edge AI in das 4SDV-Konzept eröffnet somit eine intelligentere, sicherere und zuverlässigere Perspektive für das moderne SDV-Paradigma.

ISBN

978-3-9504969-5-6

DOI

https://doi.org/10.62626/98j9-sfz6 Link kopieren

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