Seit der Veröffentlichung von ASAM OpenSCENARIO V1.0.0 wurde der Standard kontinuierlich weiterentwickelt. Aufgrund unterschiedlicher Anforderungen verschiedener Testmethoden sind zuletzt zwei Formate von ASAM OpenSCENARIO entstanden, die als V1 und V2 veröffentlicht und aktiv weiterentwickelt wurden. Bemühungen, beide Formate zusammenzuführen, sind angesichts eines hoch-dynamischen Simulationsumfelds und teils divergierender Anforderungen nicht zielführend. Die nun erfolgte formale Trennung in die Standards ASAM OpenSCENARIO XML (ehemals V1) und ASAM OpenSCENARIO DSL (ehemals V2) ermöglicht es, beide Standards entsprechend ihrer jeweiligen Anwendungsfälle konsequent und mit individueller Zeitschiene weiterzuentwickeln.

ASAM OpenSCENARIO XML und DSL für unterschiedliche Anwendungsfälle

Die beiden Standards nutzen unterschiedliche Methoden zur Szenarienbeschreibung und werden daher für verschiedene Anwendungsfälle eingesetzt:

ASAM OpenSCENARIO XML definiert ein XML-Schema zur Beschreibung von Szenarien mit synchronisierten Fahrmanövern von Fahrzeugen, Fußgängern und anderen Verkehrsteilnehmern. Diese Version unterstützt unter anderem die Spezifikation präziser Trajektorien mit der Möglichkeit, Eigenschaften aller Komponenten zu parametrieren und durch die jeweils ausführende Tool-Umgebung zu variieren. Als strukturiertes Format kann es von Simulationstools und Inhaltseditoren validiert, bearbeitet, importiert und exportiert werden. ASAM OpenSCENARIO XML ist abgestimmt auf die Unterstützung von Trigger-Action-Szenarienbeschreibungen und optimiert für einfaches maschinelles Parsen und Verarbeiten. Primär wird ASAM OpenSCENARIO XML für die Beschreibung von vorhersagbaren, hochpräzisen Szenarien genutzt, die mit externen Testspezifikationen für die Verifikation und Validierung verwendet werden können.

ASAM OpenSCENARIO DSL hingegen definiert eine domänenspezifische Programmiersprache, mit der Testszenarien für synchronisierte Manöver von Fahrzeugen, Fußgängern, anderen Verkehrsteilnehmern sowie Autonomous Driving Systems (ADS) Funktionssteuerung beschrieben werden können. Der Standard unterstützt die Spezifikation von Szenarien auf einer höheren Abstraktionsebene sowie KPIs und Abdeckungs-Metriken. Er enthält eingebaute abstrakte Straßenbeschreibungen und ermöglicht die Erkundung des Szenario- und Funktionsraums, um potenzielle Unbekannte zu identifizieren. ASAM OpenSCENARIO DSL ist optimiert für Kompositionsfähigkeit, um die Wiederverwendung von Szenarien zu maximieren. Es ist als V&V-Programmiersprache entwickelt und ermöglicht eine höhere Stufe der automatisierten Testgenerierung in großem Umfang. ASAM OpenSCENARIO DSL ist daher für groß angelegt Verifikations- und Validierungsanwendungen gedacht.

Ben Engel, CTO von ASAM, kommentiert diese Entwicklung: "Unsere Standards sind eine wichtige Voraussetzung für den Austausch von Daten sowie für die Zusammenarbeit in der Industrie. Mit dem Schritt, ASAM OpenSCENARIO in zwei Standards aufzuteilen, ermöglichen wir eine beschleunigte Weiterentwicklung beider Standards und erlauben es so den Beteiligten auf die dynamischen Anforderungen der Industrie besser reagieren zu können.“

Die Einführung von ASAM OpenSCENARIO XML und ASAM OpenSCENARIO DSL unterstreicht ASAMs Engagement, ein robustes und anpassungsfähiges Tool-Set für das Testen und Validieren von automatisierten Fahrfunktionen bereit zu stellen. Benutzer haben so die Möglichkeit, ein für ihre Zwecke geeignetes Darstellungsformat auszuwählen. 

Die Vereinbarung hat das Ziel, dass sich beide Parteien gegenseitig unterstützen, um gemeinsam die sichere Umsetzung von autonomer Mobilität voranzubringen. Gemäß der Absichtserklärung wollen ASAM e.V. und The Autonomous Fachwissen und Erfahrung austauschen, technische Arbeiten abstimmen und gemeinsame Aktivitäten fördern.

Marius Dupuis, CEO von ASAM e.V., sagt zu der Vereinbarung: „Die Zusammenarbeit zwischen ASAM und The Autonomous hat das Potenzial, die autonome Mobilität einen großen Schritt voranzubringen: Referenzlösungen und Best Practices, die im Rahmen der Aktivitäten von The Autonomous angestoßen werden, können direkt durch Standardisierung im ASAM untermauert werden.“

„Sowohl wir bei The Autonomous als auch der ASAM e.V. haben das Ziel, sicheres autonomes Fahren in Zukunft zu gewährleisten“ sagte Philip Schreiner, Leiter von The Autonomous. „Damit dies Realität wird, müssen noch einige Herausforderungen gelöst werden. Hier gilt es, eine gute Abstimmung zwischen den unterschiedlichen Initiativen zu gewährleisten. Daher bin ich sehr froh, dass wir mit ASAM e.V. eine Standardisierungsorganisation für die Validierung autonomen Fahrens als Partner haben.  Dies ergänzt unseren Fokus auf Referenzlösungen aus der Industrie sehr gut und erlaubt uns, beiden Initiativen das notwendige Wachstum zu bringen.  Nur gemeinsam können wir die dringend benötigten Synergien schaffen und die Sicherheitsherausforderungen lösen.“

Über The Autonomous:

The Autonomous ist eine Initiative, die 2019 von der TTTech Auto AG gegründet wurde. Das Ziel dieser Initiative ist es, die autonome Mobilitätsindustrie zusammenzubringen, um ein gemeinsames Verständnis von Sicherheit im autonomen Fahren zu definieren. Darüber hinaus bieten die Arbeitsgruppen des Ökosystems Vorteile der Risikoteilung sowie eine Reduktion der Entwicklungskosten für die teilnehmenden Firmen. The Autonomous ist eine globale Kooperationsplattform für autonome Mobilität, um das nächste Kapitel der sicheren autonomen Mobilität zu schreiben. (www.the-autonomous.com)

„Open Sensor Data for Rail 2023“ (OSDaR23) ist der erste offene Multisensor-Datensatz für Züge im Fernverkehr, der Informationen von vielen verschiedenen Sensoren für Trainings-, Validierungs- und Testzwecke zur Verfügung stellt. Der Datensatz wurde im Rahmen des Projekts „Aufbereitung von Datensätzen für Anwendungen des automatisierten Fahrens im Eisenbahnbetrieb“ im Auftrag des Deutschen Zentrum für Schienenverkehrsforschung (DZSF) beim Eisenbahn-Bundesamt durch die FusionSystems GmbH und unter Verwendung von Sensordaten der DB Netz AG / Digitale Schiene Deutschland erstellt. Für die Datenerhebung kamen Infrarotkameras, Farbbildkameras sowie LiDAR-, Radar-, Positions- und Beschleunigungssensoren zum Einsatz.

Ziel der Veröffentlichung von ODSaR23 ist es, die automatisierte Umfeldwahrnehmung auf der Schiene zu verbessern und Softwaresysteme mit Hilfe maschinellen Lernens (ML) zu trainieren, zu testen und zu validieren.  Damit die Daten bestmöglich austauschbar und wiederverwendbar sind, müssen sie für alle Nutzer lesbar und verständlich sein. Um das zu gewährleisten, hat die Projektgruppe ASAM OpenLABEL als standardisiertes Format für die Annotation der Daten gewählt. Der Standard, der sich in der Automobilbranche bereits durchgesetzt hat, legt fest, wie Objektinformationen kategorisiert und beschrieben werden müssen, um autonomen Fahrsystemen ein gemeinsames grundlegendes und tiefgreifendes Verständnis ihrer Umgebung zu liefern. Verständigungsprobleme zwischen Systemen, die im realen Leben zu Unfällen führen können, werden so vermieden.

ASAM OpenLABEL wurde 2021 von der Standardisierungsorganisation ASAM e.V. entwickelt und veröffentlicht. Forschungsprojekte im Automobilbereich, wie AVEAS, SUNRISE oder SET Level, sowie private Unternehmen setzen ASAM OpenLABEL bereits erfolgreich ein. Der Standard ist Teil der ASAM OpenX®-Familie, die sich in der Automobilindustrie allmählich zur branchenweiten Referenz für das simulationsbasierte Testen von automatisierten Fahrfunktionen entwickelt. ASAM OpenLABEL wird bei ASAM e.V. gepflegt und gemäß den Anforderungen der Branche weiterentwickelt. So soll Ende 2023 ein Nutzertreffen stattfinden, das den Standard auf seine technologische oder inhaltliche Aktualität prüft und ggf. weitere Entwicklungsschritte festlegt.