13. – 15. Mai 2025 | Frankfurt/Hanau

SafetyTesting Challenge

13. Mai 2025

Hier sehen Sie einen Rückblick auf das Programm der SafetyTesting Challenge 2024. Sobald das Programm der Konferenz 2025 steht, finden Sie es an dieser Stelle.

Dienstag, 14.05.2024

Welcome
Constantin Hoffmann - carhs.training gmbh

Managing future Crash Testing Requirements

What are the future requirements for Crash Testing?
Dr. Karsten Raguse - Volkswagen AG

Full Scale BEV Testing - Requirements for Facilities and Equipment
Battery Impact Testing for new load cases e.g. Scrape Test
Automatic dummy calibration
Universal ATD for forward and rearward facing impacts
Challenges to Sleds due increased weight of AV seats

6DoF Sled - from Digital Modeling to Real Life Application
Rodrigo Coimbra - Volkswagen AG

Pre-Impact Braking on ServoSled
Philipp Tölke - Seattle Safety Europe GmbH

Hybrid Electro-Pneumatic Technology for Impact Testing
Mònica González Gordo - ENCOPIM, S.L.

Working principle and control system architecture
Why using this technology? The advantages.
Technical features and results
Applications: battery testing and pedestrian and occupant protection testing

Pre-Impact Crash Simulation and Dynamic Yawing on a Sled System
Marcel Nickel - Instron GmbH

AEB (Autonomous Emergency Braking)
Dynamic Yawing
8800ML-Retrofit, CrashSim xDT (with Optimized System Model & 10kHz)
Optimized 4th Stage

WorldSID-50 ready for starting TB29 Approval Process
Alexander Schmitt - Kistler Instrumente GmbH

THOR AV and THOR 5 Updates
Dr. Thomas Kinsky - Humanetics Europe GmbH

HBM ConnectTM – The Human Body Model for Virtual Testing and Product Development
Dr. Chirag Shah - Humanetics Innovative Solutions, Inc.

HBM - Consumer Testing and Regulation
HBM - Virtual testing implications
HBM - Product development implications
HBM Connect Introduction

Digitalisation of Real Tests and Comparison to Simulation
Andreas Mangold - Photron Deutschland GmbH

Intelligent Testing of ADAS and Automation Functions

Advances and Challenges in Active Safety Testing
Dr. Nils Katzorke - Mercedes-Benz AG

Test Management for complex scenarios
Proving Ground management
Solutions for night, rain, fog and cold weather scenarios
New soft targets for international load cases
New requirements for road user targets
In-Cabin Monitoring

From Virtualization and Automation to Value – Intelligent Scenario Selection with IAV Valdivia Sample
Max Winkelmann - IAV GmbH

Die vergangenen Jahre sind geprägt vom Willen, Testumfänge automatisierter Fahrzeuge zunehmend virtuell zu absolvieren. So steht mittlerweile eine große Anzahl an Simulatoren zur Verfügung und wird stetig weiterentwickelt, um möglichst detailgetreu die zu testenden Fahrzeuge und ihre Umwelt abzubilden. Um die großen Testumfänge durchzuführen, die besonders ab SAE Level 3 nötig sind, werden Simulatoren zunehmend nicht mehr manuell am Desktop bedient, sondern als skalierbare Komponenten betrachtet, die bei Bedarf hundert- oder tausendfach parallel in einer Cloud ausgeführt werden können. Nun lässt sich mit einer entsprechenden Automatisierung eine Vielzahl virtueller Tests durchführen – doch welche Tests müssen letztlich ausgeführt werden? Aufgrund der großen Anzahl an Szenarien, die automatisierte Fahrzeuge beherrschen müssen, können die zu testenden Szenarien nicht mehr vollständig manuell spezifiziert werden und aktuelle Standards wie die ISO 21448 (SOTIF) nennen explizit das Thema Sampling – also die gezielte Parametrierung und Variation von Szenarien. In unserem Vortrag präsentieren wir ein Praxisbeispiel, das Virtualisierung, Automatisierung und Parametrierung von Szenarien in einer durchgängigen Toolchain integriert. Die Nutzer:innen interagieren dabei mit einer zentralen Komponente, die eine Datenhaltung und Systemanalysen zur Verfügung stellt. Von dieser Komponente aus werden Testkampagnen angestoßen und deren Ergebnisse gesammelt. Dabei ist die Lösung für die Parametrierung darauf ausgelegt in skalierbaren Umgebungen einsetzbar zu sein. Zur Auswahl der Szenarien wird dabei das Systemverhalten berücksichtigt. Die durchgeführten Tests zielen also je nach Hardware- und Softwarestand auf die für das Validierungsziel relevanten Szenarien. Es wird eine Lösung präsentiert, die skalierbar, effizient und zielgerichtet eine Analyse der unterschiedlichen Szenarien ermöglicht. Die Summe aller Daten kann dann wichtige Hinweise über das Verhalten eines Fahrzeuges liefern und damit eine Fokussierung von Tests, beispielsweise auf Prüfgeländen, ermöglichen. Erst durch die Integration von Virtualisierung, Automatisierung und Parametrierung werden Daten erzeugt, die z.B. im Rahmen einer Validierung Evidenz für eine Freigabe schaffen.

Validating In-Cabin Child Presence Detection Systems
Christian Salm - MESSRING GmbH

Automated comparison of repeatable ADAS tests
Jan Christopher Kolb - Kistler Instrumente GmbH