Software-Testing im Automotive-Bereich: Effizientes Thermomanagement

Wie stellt man sicher, dass die Batterie eines Elektroautos bei minus 20 Grad in Skandinavien genauso zuverlässig funktioniert wie bei plus 40 Grad in der afrikanischen Wüste? Die Antwort liegt in einem komplexen System, das oft übersehen wird: dem Thermo-Management. In dieser Episode des Podcasts Software Testing & Qualität spricht Host Richard Seidl mit Patrick Meuth, einem Experten, der genau solche Systeme für den Volkswagen-Konzern testet. Patrick gibt einen faszinierenden Einblick in die Herausforderungen beim Testen sicherheitskritischer und hochvernetzter Software im Automotive-Bereich. Er zeigt, wie sein Team den Testprozess durch einen konsequenten Shift Left-Ansatz von teuren Fahrversuchen hin zu virtuellen Umgebungen verlagert hat. Diese Episode ist ein Muss für alle, die verstehen wollen, wie moderne Teststrategien in der Praxis aussehen und welche Rolle Automatisierung, virtuelle Steuergeräte und zukünftig auch KI dabei spielen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Vom realen Fahrzeug zum virtuellen Test: Der Testprozess hat sich von teuren und schwer reproduzierbaren Tests am physischen Fahrzeug zu Hardware-in-the-Loop (HIL)-Systemen und nun zu vollständig virtuellen Steuergeräten (vECU) entwickelt. Dieser Shift Left ermöglicht früheres, günstigeres und gezielteres Testen.
• Thermo-Management ist mehr als nur Klimaanlage: Das System regelt nicht nur die Temperatur im Innenraum, sondern vor allem die der Batterie und anderer Komponenten. Energieeffizienz ist dabei entscheidend, da sie direkten Einfluss auf die Reichweite des Elektrofahrzeugs hat.
• Komplexität durch Vernetzung: Das Thermo-Management-System berücksichtigt unzählige Faktoren wie Außentemperatur, Batteriezustand, Fahrgeschwindigkeit und Fahrerwünsche. Es gibt über 200 verschiedene Betriebszustände, die alle zuverlässig funktionieren müssen.
• Testautomatisierung als Schlüssel: Ein Großteil der Tests läuft automatisiert ab. Die Testfälle sind so konzipiert, dass sie sowohl auf dem HIL-System als auch auf der virtuellen ECU wiederverwendet werden können, was die Effizienz erheblich steigert.
• Zukunftsvision mit CI/CD und KI: Die nächsten Schritte sind die vollständige Integration der Testabläufe in eine CI/CD-Pipeline und der Einsatz von KI, um aus den Anforderungen automatisch Testspezifikationen zu generieren.

Was ist Thermo-Management und warum ist es so komplex?

Wenn du in deinem Auto die Heizung aufdrehst, erwartest du einfach, dass es warm wird. In einem modernen Elektrofahrzeug steckt hinter diesem simplen Wunsch jedoch ein hochkomplexes System. Patrick erklärt, dass das Thermo-Management weit mehr als die Innenraumklimatisierung umfasst. Seine Hauptaufgabe ist es, die Temperatur der Hochvoltbatterie in einem optimalen Bereich zu halten. Das ist nicht nur für die Leistung, sondern auch für die Lebensdauer und Sicherheit der Batterie entscheidend. Gleichzeitig muss das System den Innenraum heizen oder kühlen und dabei extrem energieeffizient arbeiten, denn jeder verbrauchte Watt geht zulasten der Reichweite.

Die Komplexität entsteht durch die Vielzahl an Einflüssen und Abhängigkeiten. Das Steuergerät verarbeitet Informationen von zahlreichen Sensoren: Wie warm ist es draußen? Wie ist der Ladezustand der Batterie? Wie schnell fährt das Auto? Hat der Fahrer eine bestimmte Temperatur im Innenraum gewünscht? Basierend auf diesen Daten muss das System entscheiden, wie es die verfügbare Energie verteilt. Patrick nennt eine beeindruckende Zahl: Es gibt rund 200 verschiedene Verschaltungen und Betriebszustände. Ein Beispiel ist die Priorisierung: Die Kühlung der Batterie hat immer Vorrang vor der Klimatisierung des Innenraums, um eine Überhitzung zu vermeiden. All diese Szenarien müssen gründlich getestet werden.

Die Evolution des Testprozesses: Vom Feldtest zur virtuellen ECU

Früher, so berichtet Patrick, war die naheliegendste Testmethode, sich ins Auto zu setzen und dorthin zu fahren, wo die extremen Bedingungen herrschen - sei es in die Kälte Skandinaviens oder die Hitze Afrikas. Dieser Ansatz ist jedoch extrem teuer, zeitaufwendig und schlecht reproduzierbar. Wie testet man minus 20 Grad, wenn draußen der Sommer beginnt?

Der erste große Schritt in Richtung Effizienz war die Einführung von Hardware-in-the-Loop (HIL)-Systemen. Stell dir einen zwei Meter hohen Schrank vor, der dem Steuergerät vorgaukelt, es sei in einem echten Fahrzeug verbaut. Dieses HIL-System simuliert das gesamte Fahrzeugumfeld - von Temperatursensoren über Bussignale bis hin zu Aktoren. So können die Entwickler und Tester am Schreibtisch einen Bergpass bei 40 Grad simulieren und prüfen, ob die Kühlung korrekt anspringt. Das spart unzählige Testfahrten und ermöglicht es, Fehler viel früher zu finden.

Doch auch HIL-Systeme haben Nachteile: Sie sind teuer und benötigen weiterhin das physische Steuergerät. Der nächste logische Schritt, den Patricks Team gerade geht, ist die Entwicklung eines virtuellen Steuergeräts (vECU). Hier wird nicht nur das Fahrzeug, sondern auch das Steuergerät selbst virtualisiert. Getestet wird nur noch die reine Software-Komponente des Thermo-Managements, losgelöst von der Hardware und der Basissoftware. Das hat mehrere Vorteile: Man kann noch früher testen, da man nicht auf die fertige Hardware oder die Basissoftware warten muss, und man eliminiert Quereinflüsse, um die eigene Funktionalität isoliert zu prüfen.

Testautomatisierung über Systemgrenzen hinweg

Bei dieser Menge an Testszenarien ist manuelle Durchführung keine Option. Patrick betont, dass der Großteil der Tests automatisiert ist. Eine besondere Herausforderung bestand darin, die bestehenden Testfälle, die für die HIL-Systeme geschrieben wurden, auch für die neue virtuelle ECU nutzbar zu machen. Die Lösung liegt in einer Abstraktionsschicht. Während am HIL-System ein echtes Bussignal wie die Batterietemperatur manipuliert wird, wird bei der vECU direkt die entsprechende Software-Schnittstelle angesteuert. Der eigentliche Testablauf auf oberster Ebene bleibt jedoch identisch. Durch Anpassung des Mappings können dieselben Tests in beiden Umgebungen laufen.

Ein vollständiger Testlauf kann dabei durchaus zwei bis drei Tage dauern. Das liegt an der Trägheit thermischer Prozesse und an Funktionen wie der Vorkonditionierung. Wenn du per App einstellst, dass dein Auto morgen um 7 Uhr abfahrbereit und temperiert sein soll, laufen im Hintergrund komplexe Timer und Prozesse ab. Das System wacht Stunden vorher auf, prüft die Bedingungen und startet zum optimalen Zeitpunkt mit dem Heizen oder Kühlen. Solche zeitabhängigen Abläufe zu testen, ist aufwendig, auch wenn die Wartezeiten in der Simulation natürlich verkürzt werden.

Ausblick und nächste Schritte

Die Reise ist noch nicht zu Ende. Patrick skizziert eine klare Vision für die Zukunft, die auf weiterer Automatisierung und intelligenten Werkzeugen basiert.

1. Die virtuelle ECU weiter ausbauen: Das Team wird die Nutzung der vECU intensivieren, um die teuren HIL-Systeme zu entlasten. Diese können dann für komplexere Integrationstests oder exploratives Testen genutzt werden, die eine hardwarenahe Umgebung erfordern.
2. Eine vollständige CI/CD-Pipeline etablieren: Das Ziel ist eine durchgehende Automatisierungskette. Wenn ein Entwickler neuen Code eincheckt, soll der Prozess vollautomatisch ablaufen: Software kompilieren, auf das (virtuelle) Steuergerät flashen, Testläufe starten und die Ergebnisse in einem Dashboard anzeigen. Aktuell sind hier noch manuelle Schritte notwendig.
3. KI zur Testspezifikation nutzen: Der wohl ambitionierteste Schritt ist der Einsatz von KI. Die Idee ist, ein Large Language Model (LLM) zu nutzen, um aus den textuellen Systemanforderungen automatisch formale Testspezifikationen zu erstellen. Patrick macht jedoch klar, dass dies eine hohe Qualität und eine standardisierte Form der Anforderungen voraussetzt. Der erste Schritt ist also, die Eingabedaten für die KI aufzubereiten, bevor man über den Output nachdenken kann.