TSN Systems ist Experte für Time Sensitive Networking für moderne E/E-Architekturen. Seit 2008 bieten wir ganzheitliche Mess- und Analysewerkzeuge für deterministische Systeme, die jederzeit zuverlässig sind. Time Matters.

TSN Systems GmbH  

https://www.tsn.systems

Entwicklungs-Tools

Kfz-Elektronik

Elektronik

Fahrerassistenzsysteme / Automatisiertes Fahren

Infotainment

Kfz-Systeme

Messtechnik, Testlösungen, Diagnose

Safety / Security

Sensoren / Aktoren

Software / Betriebssysteme / KI

 Baselabs Create Embedded 8 unterstützt in seinem Software Development Kit (SDK) ab sofort verschiedene Modelle für unterschiedliche Arten dynamischer Objekte.

Ein herausforderndes Szenario für den Schutz von Fußgängern: Der Fußgänger muss als gefährdet erkannt werden, bevor er die Straße betritt. Die Vorhersage der Fußgänger-Bewegung unter Anwendung unterschiedlicher Hypothesen leistet einen wichtigen Beitrag für das Bestehen des NCAP AEB Testkatalogs.

16:9

Neue Version von Baselabs Create Embedded mit Multiple-Models-Unterstützung

Ein erweitertes Anwendungsspektrum mit zahlreichen neuen Funktionalitäten für den virtuellen Fahrversuch bietet das Release 11 der CarMaker-Produktfamilie.

Kfz-Antriebsstrang

Kfz-Sicherheit, passiv

Elektromobilität

Mobilität

Prüflabor

Dienstleistungen

Messtechnik-Dienstleister

Kfz-Sicherheit, aktiv

Beratung und Consulting

Softwareentwicklung Automotive

Softwareentwicklung

Fahrwerk

Prüfstände für Kfz

Messtechnik

Messgeräte für Automobiltechnik

CarMaker 11 – Hohe Performanz für den virtuellen Fahrversuch

CogniBit und dSpace arbeiten zusammen, um die Verkehrsszenarien für die Entwicklung und den Test automatisierter Fahrzeuge realistischer zu machen.

dSpace koppelt seine Simulationsumgebung Automotive Simulation Models mit CogniBits KI-basiertem Fahrermodell DriveBot, um unvorhergesehene Verhaltensweisen menschlicher Fahrer in Simulationen einzubeziehen.

CogniBit und dSpace schließen Partnerschaft

Die Redaktion der HANSER automotive blickt auf die aus Automotive-Sicht relevanten Ereignisse des Monats April zurück.

Um die Herausforderungen in Hinsicht auf die Megatrends Elektromobilität, Automatisierung und Vernetzung zu erfüllen, sind vermehrt globale Partnerschaften und Übernahmen in der Automobilbranche zu verzeichnen.

Batterien

Energiespeicherung

KFZ-Regelsysteme (Motor, Fahrwerk, Komfort, Licht, Getriebe)

Simulation

Software

Connectivity (Bussysteme, Telekommunikation, 4G / 5G, WLAN)

Was im April aus Automotive-Sicht wichtig war

TASKING SmartCode, die neue Software-Entwicklungsumgebung für Infineons AURIX™ TC4x-Mikrocontroller, bringt künstliche Intelligenz in Automotive-Anwendungen.

OEM Supplier

Embedded Systeme

KI für Ihre ADAS- und Powertrain-Anwendungen

KPIT ist ein globales Technologieunternehmen mit Software-Lösungen, die der Mobilität auf dem Weg in eine autonome, saubere, intelligente und vernetzte Zukunft helfen.

KPIT Technologies GmbH  

https://www.kpit.com

Diagnosesysteme

Werkstoffprüfung

FiedlerMPS positioniert sich heute als Technologieberatungsunternehmen in der Steuergeräteentwicklung.

Günter Fiedler fiedlerMPS(TM) Technologieberatung & Consulting 

Das Segment „Automotive“ der Softing- Gruppe steht mit den Kernthemen Testen und Diagnose für Schlüsseltechnologien in der Automobilelektronik. Seit mehr als 40 Jahren vertrauen führende Fahrzeughersteller sowie System- und Steuergeräteanbieter Softing als Technologieexperten.

Softing Automotive Electronics GmbH 

http://www.softing.com

Datenlogger

Elektrische / Magnetische Messtechnik

PC-Messtechnik

Die PLS Programmierbare Logik & Systeme GmbH mit Sitz in Lauta (Deutschland) hat sich seit ihrer Gründung 1990 dank ihrer innovativen Test- und Entwicklungswerkzeuge zu einem der Technologieführer für Debugger, Test- und Trace-Lösungen für eingebettete Systeme entwickelt.

PLS Programmierbare Logik & Systeme GmbH 

https://www.pls-mc.com

Boundary-Scan

Programmiergeräte

Automatisierungstechnik

Ob professionelle Schulungen, Beratung oder Projektunterstützung: Vom Mikrocontroller bis zum Systemdesign, Sie profitieren von unserer jahrzehntelangen Erfahrung. Maßgeschneiderter Knowhow-Transfer für Ihre Projektziele – nah am Menschen, nah an der Praxis.

MicroConsult Microelectronics Consulting & Training GmbH 

https://www.microconsult.de

Beratung

Smart metering

Computer Hardware

Elektronische Bauelemente

Lehrgänge, technische

Seminare, Schulungen, Kongresse

Mobile Automation

Sensoren / Messwertaufnehmer

Als weltweit agierender Technologieführer für den virtuellen Fahrversuch entwickelt IPG Automotive innovative Simulationslösungen für die Fahrzeugentwicklung. Die Software- und Hardware-Produkte können durchgängig im Entwicklungsprozess von der Konzeptphase über die Validierung bis hin zur Freigabe eingesetzt werden. Dabei lässt sich durch die Arbeit mit virtuellen Prototypen der Ansatz des Automotive Systems Engineering fortwährend verfolgen und neue Systeme können im virtuellen Gesamtfahrzeug entwickelt, getestet und abgesichert werden.

IPG Automotive GmbH  

https://www.ipg-automotive.com/de/

Laderegelung Elektromobilität

Stromversorgung

Die PEAK-System Technik mit Hauptsitz in Darmstadt ist ein international führender Technologie- und Dienstleistungsanbieter im Bereich der Industrie- und Fahrzeugkommunikation. Seit 1999 erscheinen unter den hauseigenen Marken PCAN und PLIN vielseitige Hardware- und Softwarelösungen für die Feldbusse CAN und LIN.

PEAK-System Technik GmbH  

https://www.peak-system.com

Feldbusse

Industriekommunikation

Elektroautomation

Kabel

Signalübertragung

Leitungen

Steuern / Regeln

EB xelor bietet Automobilherstellern und Tier 1-Zulieferern eine sichere, stabile und leicht zu aktualisierende Basis für die Software-Infrastruktur zukünftiger E/E- Fahrzeuggenerationen.

Nicht differenzierende Software ist der größte Anteil an Automotive-Software.

Softwareplattform für neue E/E-Fahrzeugarchitekturen

dSpace bietet Kunden seine Lösungen für die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und für das autonome Fahren nun auf der Cloud-Computing-Plattform Microsoft Azure an.

dSpace bietet Kunden seine Lösungen für die datengetriebene Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und für das autonome Fahren auf der Cloud-Computing-Plattform Microsoft Azure.

Autonome Fahrzeuge mit Microsoft Azure entwickeln

Sensormodelle als Schlüsselelement für Sensorfusion

Während Sensormodelle ein wichtiger Aspekt der Simulation sind, sind sie ebenso wichtig für die Leistung des Umgebungsmodells und der darin enthaltenen Sensorfusion.

Beim automatisierten Fahren wird typischerweise der Begriff Sensormodell verwendet, wenn es um die Simulation von Sensoren geht, zum Beispiel als Teil einer Validierungskette. Während Sensormodelle ein wichtiger Aspekt der Simulation sind, sind sie ebenso wichtig für die Leistung des Umgebungsmodells und der darin enthaltenen Sensorfusion.

Skalierbare Architekturen für die Sensorfusion ermöglichen den einfachen Austausch von Sensormodellen, so dass getestete Komponenten wiederverwendet werden können und mehr Entwicklungsressourcen in die Sensormodellierung fließen können.

Unabhängig davon, ob ein Sensormodell für die Simulation oder die Sensorfusion zum Einsatz kommt, beschreibt es, wie Objekte, zum Beispiel Fahrzeuge, Fußgänger oder Fahrradfahrer, mit einem bestimmten Sensor interagieren und von ihm wahrgenommen werden. Diese Interaktion umfasst die beiden Aspekte der Erkennbarkeit und des Erscheinungsbildes von Objekten.

Dieser Teil des Sensormodells beschreibt, ob ein Sensor ein Objekt detektieren kann. Ein Beispiel: eine Kamera ist Teil des Sensoraufbaus und ein KI-basierter Bilddetektor wurde auf Bilder trainiert, die nur Ansichten von Fahrzeugrückseiten enthalten. Ein solcher Bilddetektor wird Fahrzeuge korrekt erkennen, wenn deren Rückseite auf dem Bild zu sehen ist, wie Fahrzeuge, die vor dem automatisierten Fahrzeug fahren. Derselbe Bilddetektor würde jedoch querende Fahrzeuge nicht erkennen, weil er nicht auf Seitenansichten von Fahrzeugen trainiert wurde. In der Praxis ist es nicht ganz schwarz-weiß, sondern eher so, dass ein Sensor ein Objekt besser erkennen kann als ein anderes. So werden zum Beispiel neun von zehn Autos erkannt, wenn sie vor dem automatischen Fahrzeug fahren, und sieben von zehn Autos, wenn sie kreuzen. Neben diesem Beispiel gibt es viele Objekteigenschaften, die das Erkennungsverhalten eines Sensors beeinflussen können, beispielsweise der Blickwinkel, die Entfernung, die Größe und die Art des Objekts. Auch die Umgebung kann die Erkennungsleistung beeinflussen, wie das Wetter oder die Beleuchtungsbedingungen. Schließlich kann auch das Host-System des Sensors einen Einfluss haben – zum Beispiel kann die Erkennungsleistung je nach Einbaulage des Sensors unterschiedlich sein. Je nach Anwendung und geforderter Qualität der Modellierung kann ein resultierendes Detektionsmodell eine beliebige Auswahl der oben genannten Eigenschaften enthalten (Bild).

Während der Detektionsteil eines Sensormodells beschreibt, ob und mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Sensor ein Objekt erkennen kann, beschreibt das Erscheinungsbildmodell, wie ein Sensor ein Objekt wahrnimmt. Für einen einfachen Radarsensor erscheint ein Objekt üblicherweise in Form von drei Werten: Entfernung, Winkel und Doppler-Geschwindigkeit. Aus diesem Beispiel wird ersichtlich, dass das Erscheinungsmodell Einschränkungen für den Sensor beinhaltet. Zum Beispiel kann ein Radar nur den radialen Teil der Objektgeschwindigkeit (die Doppler-Geschwindigkeit) beobachten, und für ein querfahrendes Objekt enthält die beobachtete Doppler-Geschwindigkeit nur einen Teil der tatsächlichen Objektgeschwindigkeit. Darüber hinaus beschreibt das Erscheinungsbild- oder Messmodell typischerweise die Fehler in den beobachteten Größen. So kann zum Beispiel ein Radar die Entfernung des Objekts mit einer Genauigkeit von ±1 m messen, ein anderes mit ± 0,5 m. Ähnlich wie bei den Detektionseigenschaften kann das Erscheinungsbild im Sensor vom Objekt selbst abhängen. Beispielsweise ist es möglich, dass die Entfernungsgenauigkeit bei Pkw besser ist als bei Lkw, oder sie könnte von der Umgebung und anderen Bedingungen abhängen.

Einfluss von Sensormodellen auf die Sensorfusionsarchitektur

Theoretisch ließen sich Sensormodelle entwerfen, die dem realen Sensorverhalten sehr nahekommen, wie physikalische Modelle oder hochkomplexe phänomenologische Modelle. In der Realität sind die Freiheitsgrade bei der Sensormodellierung jedoch oft begrenzt. Das liegt vor allem an den Beschränkungen der vorgesehenen Hardware und einem Mangel an relevanten Daten für die Identifizierung und Parametrisierung solcher komplexen Modelle.

Typische ADAS- und L2-Funktionen werden auf Embedded-Hardware wie dem Aurix-Sicherheitsprozessor von Infineon ausgeführt, wodurch die Auswahl an Algorithmen aufgrund der zur Verfügung stehenden CPU-Leistung einschränkt wird. Für Verfahren wie Objektfusion und -verfolgung beschränkt sich die Auswahl oft sogar auf Algorithmen und Architekturen, die auf Kalman-Filtern basieren.

Kalman-Filter eignen sich einerseits, weil sie gut bekannt sind und ihre geschlossene Form eine Ausführung auf typischer Embedded-Hardware im Fahrzeug ermöglicht. Andererseits können sie nicht direkt auf beliebig komplexe Modelle zurückgreifen. Stattdessen sind sie auf die Verwendung sogenannter unimodaler Sensormodelle beschränkt. Wenn zum Beispiel Pkw einem Sensor anders erscheinen als Lkw, kann das nicht von einem einzigen Kalman-Filter verarbeitet werden, weil das ein bimodales Modell erfordern würde.

Anforderungen an eine skalierbare Sensorfusionsarchitektur

Modifikationen an der Sensorfusionsarchitektur können diese Einschränkung bis zu einem gewissen Grad kompensieren, allerdings sind diese Architekturmodifikationen modellspezifisch und erfordern oft tiefgreifende Anpassungen des gesamten Algorithmus und Codes. Vor allem wenn es um den Einsatz im Rahmen von Serienprojekten geht, werden diese Änderungen kosten- und zeitintensiv, wenn sie in jedem Projekt und für jede Änderung an Sensoren manuell durchgeführt werden.

Damit eine Sensorfusionsarchitektur skalierbar wird, müssen die Sensormodelle vollständig von der Sensorfusionsarchitektur getrennt sein. Außerdem muss das Sensormodell selbst in die Teile Detektierbarkeit und Erscheinungsbild aufgeteilt werden. Auf diese Weise lassen sich Sensormodelle als dedizierte kleine Einheiten entwickeln, die damit leichter test- und austauschbar sind. Außerdem vereinfacht dieses Vorgehen die Modellidentifikation und -parametrierung.

Aus mathematischer Sicht ist der Austausch eines Sensormodells in einem Sensorfusionsalgorithmus relativ einfach. Wenn es jedoch um die Implementierung geht, erfordert der Austausch eines Sensormodells in der Regel die Anpassung großer Mengen an Code auf verschiedenen Architekturebenen. Insbesondere wenn die Sensorfusion auf Embedded-Hardware ausgeführt wird und funktionale Sicherheit gewährleistet werden muss, sollte der Austausch eines Sensormodells weder eine manuelle Anpassung dieser Code-Teile noch eine erneute Absicherung erfordern. Stattdessen muss eine skalierbare Architektur für die Sensorfusion den Austausch von Sensormodellen unterstützen und gleichzeitig die (viel größeren) verbleibenden Teile sicher wiederverwenden können. (eck)

Dr. Eric Richter ist Director of Customer Relations und Mitbegründer bei Baselabs in Chemnitz. Er promovierte dem Gebiet der Sensordatenfusion für automatisiertes Fahren.

Baselabs GmbH  

<ul><li>Schutz vor Cyber-Attacken aus dem Quantencomputer</li><li>Schlüsselelement für Sensorfusion</li><li>Kollaboratives Ökosystem im Fokus</li><li>Validierung einer GNSS-basierten Fahrzeuglokalisierung unter Jamming und Spoofing</li></ul>

Ausgabenartikel

Bild: Beispiel einer Radar-Kamera-Fusion, bei der die Detektionsrate des Radars mit zunehmender Objektentfernung kleiner wird. Die Objektbestätigungszeit verringert sich, wenn die Detektionscharakteristik des Radars richtig modelliert ist (graue durchgezogene Linien), verglichen mit einem Radarmodell mit konstanter Detektionsrate (graue gestrichelte Linien).

Dr. Eric Richter ist Director of Customer Relations und Mitbegründer bei Baselabs in Chemnitz. Er promovierte dem Gebiet der Sensordatenfusion für automatisiertes Fahren.  © Baselabs

Baselabs

Mit Baselabs Create Embedded ist eine modulare und ISO-26262-zertifizierte Sensorfusionsbibliothek verfügbar, die effiziente Algorithmen für Embedded-Plattformen beinhaltet. Die skalierbare Sensorfusionsarchitektur ermöglicht die einfache Implementierung und den schnellen Austausch von Sensormodellen. Dadurch lassen sich individuelle, sicherheitskonforme Sensorfusionsalgorithmen effizient entwickeln und flexibel an Anforderungen, unterschiedliche Projekte und Sensorkonfigurationen anpassen. Das ermöglicht es, die Komplexität sicherheitskritischer Automobilanwendungen einfacher zu bewältigen.

ausgabe 03/2022

ausgabe 02/2022

ausgabe 01/2022

Über die Zeitschrift

Ansprechpartner

Kontakt

Jobs

Mediadaten

Mein Login

Impressum

AGB / Versandbedingungen für Buchbestellungen & Abonnement-Bedingungen für Fachzeitschriften

Datenschutzerklärung der Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG

Datenschutz

Messen - Testen -Diagnose

Automatisiertes Fahren

Connectivity

Safety & Security

THEMEN

Nachrichten

NACHRICHTEN

Neue Produkte

NEUE PRODUKTE

Im Blickpunkt

IAA Mobility

Messen - Testen - Diagnose

HANSER Fachbuch

HANSER Literaturverlage

Verlagsbereiche

FORM+Werkzeug

Kunststoffe

Kunststoffe-International

QZ Qualität und Zuverlässigkeit

WB Werkstatt + Betrieb

Weitere Fachportale

Verlag

E-Paper

Newsletter

Service Menu

xing

linkedin

Whitepaper

Termine

Wer bietet was?

Karriere

Onlinearchiv

XingNewsFeed

AM Xing News Feed

Firmenlizenz + Campus-Lizenz

FACHARTIKEL_2019, FACHARTIKEL_2018, FACHARTIKEL_2017, FACHARTIKEL_2016, FACHARTIKEL_2015, FACHARTIKEL_2014, FACHARTIKEL_2013, FACHARTIKEL_2012, FACHARTIKEL_2011, FACHARTIKEL_2010, FACHARTIKEL_2009, FACHARTIKEL_2008, FACHARTIKEL_2007, FACHARTIKEL_2006, FACHARTIKEL_2005, FACHARTIKEL_2004, FACHARTIKEL_2003, FACHARTIKEL_2002, FACHARTIKEL_2001, FACHARTIKEL_2000, FACHARTIKEL_1999, INTERVIEWARTIKEL_2019

Sie wollen wissen, wie es weitergeht? Um diesen Inhalt zu lesen, müssen Sie sich bitte anmelden oder im Hanser Kundencenter registrieren.

Melden Sie sich bitte an

Einzelheft auswählen

Einzelausgabe wählen

Zum Onlinearchiv

Sie wollen wissen, wie es weitergeht? Dann wählen Sie aus folgenden attraktiven Angeboten das Passende für Sie aus!

Settings

Sie wollen einen Plus-Artikel lesen? Kein Problem - Sie können diese Artikel separat kaufen (inkl. PDF-Download).

AM_Einzelartikel-Download-600x399px

Shopkunden

HANSER automotive Einzelartikel

Hanser

7% Digital mit Auslandssteuer

Testen Sie das Digital-Abo der HANSER automotive 4 Wochen gratis!
Das Digital-Abo beinhaltet:
<ul>
<li>E-Paper: Die digitale Ausgabe der HANSER automotive</li>
<li>Hanser-automotive.de: Unbegrenzter Zugriff auf alle Inhalte</li>
<li>Online-Archiv: Exklusiver Zugang zu Artikeln früherer Ausgaben</li>
</ul>
Wenn Sie alle Vorteile des HANSER automotive Digital-Abos nach dem kostenlosen Test weiter nutzen möchten, brauchen Sie nichts zu tun. Nach Ablauf der Probezeit beginnt automatisch das Jahresabonnement zum dann gültigen <a href="https://www.hanser-kundencenter.de/hanser/productfinder/HANSER-automotive-Digital-Jahres-Abo" target="_blank">Abonnementpreis</a>. Sollten Sie nach dem Testzeitraum nicht weiterlesen wollen, senden Sie uns bitte bis spätestens eine Woche vor Ablauf der Testphase eine E-Mail an <a href="mailto:kundencenter@hanser.de" target="_blank">kundencenter@hanser.de</a>.

AM_Digital_Abo_Gratis_1280x581

HANSER automotive Digital-Test-Abo

6 Ausgaben plus 2 Sonderausgaben als E-Paper
Die Freischaltung zur aktuellen E-Paper-Ausgabe erfolgt umgehend nach Abschluss Ihrer Bestellung.
<ul>
<li>Digital: E-Paper sind für Tablets, Smartphones und Browser optimiert.</li>
<li>Bequem:&nbsp; Sie erhalten eine Nachricht, wenn eine neue Ausgabe verfügbar ist.</li>
<li>Mindestlaufzeit: 12 Monate</li>
<li>Abbestellung bis spätestens 6 Wochen vor Ablauf der Mindestlaufzeit.</li>
</ul>
<a href="https://www.hanser-automotive.de/epaper" target="_blank">&gt;&nbsp;Ausführliche Informationen zum E-Paper </a>
<a href="https://epaper.hanser-automotive.de?autologin=true" target="_blank">&gt; Blick ins E-Paper</a>

6 Ausgaben plus 2 Sonderausgaben als E-Paper