In-Car-Software Whitepaper
Das aktuelle Whitepaper zum Thema "Das software-definierte Auto - Die Entwicklung der In-Car Software" können Sie hier herunterladen.
Heutige Fahrzeuge haben mehr als hundert Steuergeräte an Bord, in denen Computerprogramme dedizierte Fahrzeugfunktionen steuern. Da die Anzahl und Komplexität der Softwarefunktionen weiter zunehmen, stoßen bisher gängige elektrische und elektronische (E/E-)Architekturen an ihre Grenzen. Spätestens das automatisierte und autonome Fahren wird diese E/E-Architekturen sprengen, da sie mit enorm großen Datenströmen konfrontiert werden.
Bisher bestand die Elektronikarchitektur im Auto aus dezentralisierten Steuergeräten (ECU: Electronic Control Unit), die einzelne Funktionen steuerten und in denen die Hard- und Software eng integriert war. Heute geht der Trend zu zentralisierteren Systemen mit dedizierten Controllern, die zunehmend virtualisiert sind. In diesem Zuge werden Hard- und Software stärker voneinander entkoppelt.
Sie umfassen keine 120 separate ECUs mehr oder gar mehr und werden weniger verteilt sein – was die Anzahl der CUs erheblich reduziert. Virtuelle CUs laufen auf einer High-Performance-Infrastruktur, Sensoren und Aktoren übernehmen einen Teil der Verarbeitungsaufgaben. Damit lösen leistungsfähige Allround-CUs auf Mikroprozessorbasis spezialisierte Microcontroller ab.
Hochleistungsrechner für Fahrzeuge
In den nächsten Jahren werden die Architekturen zunächst in sogenannte Domänen gegliedert, die aus mehreren unterschiedlichen, miteinander verschmolzenen Rechengruppen bestehen. Längerfristig werden sie weiter in zonalen Clustern von Hochleistungsrechnern zentralisiert. Schließlich werden bestimmte Funktionen für eine konstante Konnektivität in der Cloud angesiedelt sein.
In der zukünftigen Architektur konsolidieren einige wenige Hochleistungsrechner (HPC) die Steuereinheiten – die IT-Systemarchitektur wandert ins Fahrzeug. Um zusätzliche Steuergeräte einzusparen, laufen auf den Hochleistungsrechnern virtuelle Steuergeräte. Durch diese zentrale Architektur wandern viele Rechenschritte in die Sensoren und Aktoren und machen sie intelligent.
Hinzu kommen hohe Sicherheits- und Qualitätsanforderungen an In-Car Software. Fahrzeughersteller müssen ihre funktionale Sicherheit garantieren, da Fehler oder Ausfälle zu kritischen Fahrsituationen führen können. Die Software muss die ISO 26262 erfüllen, die sich in den Automotive Safety Integrity Levels (ASIL) A-D widerspiegelt. Von ihren Zulieferern fordern Autohersteller daher Prozesskonformität entsprechend Automotive SPICE.
Softwarekompetenz für Autoentwickler
In-Car-Software-Entwickler müssen ganzheitliche Softwarekompetenz mitbringen: Anforderungs- und Projektmanagement, Test und Validierung (auch für XiL-Infrastrukturen), Automobilkompetenz in Form von E/E-Architektur und damit verbundene Produktentwicklungsprozesse eines OEMs oder Tier-1-Suppliers. Dazu kommen agile als auch klassische Wasserfallmethoden für die Software-Entwicklung sowie Knowhow über typische Automotive-Standards wie AUTOSAR Classic, AUTOSAR Adaptive sowie MISRA C/C++.
In einem vernetzten Auto kommen zudem IT-Sicherheitskompetenzen hinzu, da das Auto sich immer mehr zu einem fahrenden Computer entwickelt. Insbesondere durch die Vernetzung mit der Außenwelt ergeben sich Angriffsflächen, über die Hacker Schadprogramme einschleusen und Fahrzeugfunktionen manipulieren können. Zwar integrieren Autohersteller inzwischen Sicherheitskomponenten in ihre Fahrzeuge, doch sie gewährleisten noch keinen hundertprozentigen Schutz.
IT-Sicherheit für die Fahrzeugflotte
Die Schwachstellen einer Software lassen sich zum Beispiel mit Penetrationstests gezielt offenlegen. Und Intrusion-Detection-Software erkennt, wenn Hacker gezielt Steuergeräte angreifen. Eine Stufe weiter gehen spezielle Security Operation Center (SOC) für Autos.
Mit ihnen lassen sich Angriffsversuche auf Fahrzeuge rund um die Uhr detektieren und gezielt abwehren. Kernelement eines Auto-SOC ist ein Security Information and Event Management System (SIEM). Es analysiert in Echtzeit eingehende Daten der einzelnen Glieder der Fahrzeugflotte und erkennt Anomalien.