Diagnose-Toolchain für softwaredefinierte Fahrzeugarchitekturen

Vector veröffentlicht eine End-to-End-Toolchain für Service-Oriented Vehicle Diagnostics (SOVD), um fortschrittliche Tests und Integrationen im Automobilbau zu erleichtern. Die Plattform bietet Fahrzeugherstellern und Tier-1-Zulieferern die notwendige Software-Infrastruktur für den Übergang von traditionellen mechatronischen Netzwerken zu hochleistungsfähigen, softwaredefinierten Fahrzeugarchitekturen.

Standardisierung von Anwendungsschnittstellen für Fahrzeugdaten
Service-Oriented Vehicle Diagnostics bietet eine einheitliche Anwendungsschnittstelle (API) für die Analyse von Fahrzeugnetzwerken. Historisch gesehen stützte sich die Fahrzeugdiagnose stark auf unterschiedliche, protokollspezifische Implementierungen. Der SOVD-Standard etabliert eine einheitliche Schnittstelle, die sowohl auf hochintegrierten softwarebasierten Rechenplattformen als auch auf älteren mechatronischen Steuergeräten funktioniert. Die Toolchain umfasst den gesamten Entwicklungslebenszyklus, von den anfänglichen Spezifikations- und Validierungsprotokollen bis hin zur endgültigen Implementierung im Fahrzeug, sodass Fahrzeughersteller (OEMs) den iterativen Entwicklungsaufwand reduzieren und den Datenzugriff über die gesamte digitale Lieferkette hinweg standardisieren können.

Diagnose-Exploration und Netzwerkautomatisierung
Die zentrale Komponente der neuen Suite ist der SOVD Explorer, ein Entwicklungswerkzeug, das für die Schnittstelle mit einzelnen elektronischen Steuergeräten (ECUs) oder dem gesamten vernetzten Fahrzeugnetzwerk konfiguriert ist. Speziell auf den SOVD-Standard abgestimmt, ermöglicht er Entwicklern das systematische Lesen und Schreiben von Fahrzeugdaten. Der Explorer bietet eine strukturierte grafische Darstellung von Fahrzeugstatus sowie direkten Zugriff auf das komplette Spektrum der SOVD-API-Funktionen. Diese Architektur ermöglicht es Ingenieuren, automatisierte Diagnose-Routinen bereitzustellen und den manuellen Validierungsaufwand bei der Entwicklung zukünftiger Fahrzeugplattformen zu reduzieren.

Phasenweise Integrationsmethodik
Um den technischen Übergang zu serviceorientierten Architekturen zu bewältigen, nutzt die Plattform ein dreiphasiges Bereitstellungsmodell. Zunächst testen Ingenieure SOVD-Mechanismen auf bestehenden Unified Diagnostic Services (UDS)-Frameworks, ohne das physische Basisfahrzeug zu verändern, wobei ein im Starter-Kit des Systems enthaltener, spezieller SOVD Classic Diagnostic Adapter verwendet wird. In der zweiten Phase wird die Diagnosetechnologie direkt im physischen Fahrzeugnetzwerk ausgeführt, um den Rechenressourcenverbrauch, die Systemleistung und die Latenz zu messen. In der letzten Phase wird der SOVD-Software-Stack vollständig in die native elektrische/elektronische (E/E) Fahrzeugarchitektur integriert, wodurch native serviceorientierte Diagnosefunktionen bereitgestellt werden.

Zusätzlicher Kontext
Dieser Abschnitt beschreibt technische Spezifikationen und Wettbewerbsvergleiche, die nicht in der ursprünglichen Produktankündigung enthalten sind.

Innerhalb des automobilen Software-Ökosystems stellt SOVD (insbesondere der ASAM-SOVD-Standard) eine Verlagerung von Hardware-zentrierten Protokollen auf Bitebene wie UDS (ISO 14229) und Diagnostics over Internet Protocol (DoIP) hin zu IT-orientierten, HTTP/RESTful-APIs mit JSON-Datenpaketen dar. Die Toolchain von Vector konkurriert in einem Markt, der traditionell von Diagnose-Stacks von Anbietern wie ETAS und Elektrobit bedient wird. Während herkömmliche Wettbewerber robustes UDS- und DoIP-Routing innerhalb ihrer Standard-AUTOSAR-Adaptive- und Classic-Plattformen anbieten, differenziert sich die SOVD-Suite von Vector durch ihre Abwärtskompatibilitätsmechanismen. Durch die Bereitstellung eines direkten Übersetzungsadapters, der RESTful-API-Aufrufe auf Legacy-UDS-Frameworks abbildet, ermöglicht die Vector-Toolchain Entwicklern die Implementierung Cloud-nativer Diagnoseverfahren in bestehenden Fahrzeugarchitekturen, bevor vollständige High-Performance-Computer (HPC)-Hardware physisch bereitgestellt wird.

Bearbeitet von Aishwarya Mambet, Induportals-Redakteurin, mit Unterstützung von KI.

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