Technomous ¿ ein Joint Venture von SAIC Motor Corporation (SAIC Group) und TTTech Auto, hat nach eigenen Angaben wesentliche Meilensteine erreicht, um hochautomatisiertes Fahren nach China zu bringen. Dazu zählen die Einführung des ersten in Serie produzierten intelligent fahrenden Autos und die Entwicklung der intelligenten Fahrsteuereinheit iECU. 

Automatisiertes Fahren 

Fahrerassistenzsysteme / Automatisiertes Fahren

Technomous entwickelt intelligente Fahrsteuereinheit  

Das ZED-F9K von u-blox ist ein präzises Multi-Band-GNSS-Modul (Global Navigation Satellite System) mit integrierten Inertial-Sensoren. Es arbeitet mit Algorithmen für die Signalverarbeitung mit Korrekturdiensten, mit denen innerhalb von Sekunden eine dezimetergenaue Positionierung erzielt wird. Damit können Anforderungen für Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonomes Fahren erfüllt werden.  

Positionierung 

Multi-Band-GNSS-Modul mit integrierten Inertial-Sensoren 

VIA Technologies stellt eine Fahrerassistenz-App für Smartphones vor. Bei der AI Lösung handelt es sich um eine Open-Source-basierte Fahrerassistenz-App, die Funktionen wie Adaptive Cruise Control (ACC) zur Abstandsregelung, Spurhalteassistenten (Lane Keeping Assist System - LKAS) und die Integration der CAN-Bus Technologie unterstützt.  

App 

Smartphone-basierte Fahrerassistenz-App  

NVIDIA hat mit dem DGX SuperPOD einen Supercomputer für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge vorgestellt. Nach eigenen Angaben soll es sich um den 22. schnellsten Supercomputer der Welt handeln. Das System stellt eine KI-Infrastruktur bereit, die den Anforderungen an die Entwicklung autonomer Fahrzeuge entspricht.  

Entwicklungs-Plattform 

NVIDIA-Supercomputer für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge 

Ein neues Nahbereich-Radar hat Continental für die präzise Erfassung des Fahrzeugumfelds entwickelt. Anstelle der bislang verwendeten 24-Gigahertz-Technologie arbeitet diese Radargeneration mit 77 GHz. Das bedeutet, dass der Radarsensor die Umgebung in einer deutlich höheren Auflösung und Trennschärfe als bislang erfasst und andere Verkehrsteilnehmer oder Hindernisse noch genauer detektieren kann. 

Fahrerassistenz 

Radarsystem arbeitet im 77-Gigahertz-Bereich 

Das System VIA Mobile360 M820 von VIA Technologies ist eine lüfterlose, kompakte fahrzeuginterne (In-Vehicle) Sicherheitsanwendung für Fuhrparks, die mit Fahrerassistenz- und Schutzsystemen aufgerüstet werden sollen. Die Transportlösungen umfassen Kameras für den automobilen Einsatz, FAKRA-Kabel, ein Touchscreen-Display sowie Speicher- und 4G-Netzwerkoptionen. 

In-Vehicle-System zur Integration von ADAS-, Surround View- und Fahrerüberwachung  

Continental hat eine Funktion entwickelt, mit deren Hilfe das Auto vorausschauend auf potentielle Risiken reagieren kann. Durch aufeinander abgestimmte Sensoren, Datenverarbeitung und Assistenzsystemen erfährt das Fahrzeug, mit welcher Geschwindigkeit es zügig und sicher vorankommt. Voraussetzung dafür ist die Kenntnis der vor ihm liegenden Kurven und deren Fahrbahnbeschaffenheit. 

Assistenzsysteme 

Vorausschauende Technik sorgt für Fahrsicherheit 

Continental hat ein kombiniertes Kamerasystem aus einer nach innen schauenden Infrarot-Kamera und einer nach außen schauenden Kamera entwickelt. Dieses System beobachtet sowohl den Fahrer auf dem Fahrersitz und ermittelt fortlaufend, ob er in der Lage ist, die Fahrverantwortung zu übernehmen, als auch die Verkehrssituation vor dem Fahrzeug. Diese Systemlösung dient der sicheren Übergabe der Fahrverantwortung beim automatisierten Fahren 

Umfeld- und Innenraumkamera-System für automatisiertes Fahren 

Bosch hat eine neue Kameratechnik entwickelt, die ab 2019 in ersten Fahrzeugen eingesetzt wird. Durch Kombination eines Multipfad-Ansatzes mit künstlicher Intelligenz (KI) zur Objekterkennung wird die Umfeld-Wahrnehmung zuverlässiger und der Straßenverkehr sicherer.  

Kamera mit KI zur zuverlässigen Objekterkennung 

Schaeffler hat unter dem Namen XTRONIC Control Unit eine plattformunabhängige Grundlage für das autonome Fahren entwickelt. Sie realisiert Sicherheits-, Überwachungs-, Bedien- und Komfortfunktionen und ist bereits bei diversen OEMs in Serie. 

Plattformunabhängiges Steuergerät für autonome Fahrzeuge  

Renesas Electronics und StradVision entwickeln gemeinsam eine Deep-Learning-basierte Objekterkennungslösung für smarte Kameras. Diese Lösung kommt in ADAS-Anwendungen (Advanced Driver Assistance Systems) der nächsten Generation und in Kameras für Stufe 2 und höher zum Einsatz. Die R-Car SoCs von Renesas mit der gemeinsamen Deep-Learning-Lösung, einschließlich Software- und Entwicklungsunterstützung von StradVision, sollen voraussichtlich bis Anfang 2020 für Entwickler verfügbar sein.  

ADAS 

Kameralösung nutzt Deep Learning für die Objekterkennung  

Die fka hat eine Datenbank erstellt, mit deren Hilfe relevante Verkehrsszenarien für die Entwicklung und Absicherung automatisierter Fahrfunktionen für die Automobilindustrie nutzbar gemacht werden. Dabei werden auch von Drohnen aufgezeichnete Verkehrsdaten genutzt.  

Automatisiertes Fahren  

Generierung von Verkehrsdaten mit Drohnen 

Das HERE Live Sense SDK ist eine Software-Entwicklungsumgebung (Software Development Kit, SDK), die Fahrern Einblicke in das aktuelle Verkehrsgeschehen gibt, um frühzeitig auf vorausliegende Hindernisse, Straßenschäden oder sich ändernde Fahrbedingungen zu reagieren. Das SDK, das aktuell in einer Beta-Version verfügbar ist, verarbeitet dafür keine Daten in der Cloud und benötigt deshalb auch keine Datenverbindung. 

KI-gestütztes SDK warnt Fahrer vor Verkehrshindernissen  

Bei Endrich Bauelemente ist unter der Bezeichnung LOCOSYS RTK-4671-SHDR/MHDR eine GNSS-RTK-Lösung (RTK: Real-Time-Kinematik) für Smart Driving und für die Spurhaltenavigation erhältlich.  

Lösung für die Spurhaltenavigation  

Bosch und Mercedes-Benz starten in San José ein Pilotprojekt für einen automatisierten Mitfahrservice. Es soll Erkenntnisse für die weitere Entwicklung des automatisierten Fahrens liefern. Zu diesem Zweck pendeln automatisierte S-Klasse-Fahrzeuge mit Fahrsystem und Software von Bosch und Mercedes-Benz zwischen West San José und dem Stadtzentrum.      

Forschung und Entwicklung 

Pilotprojekt für automatisierten Mitfahrservice 

Dreiteilige Webinar-Reihe zum Autonomen Fahren von RTI 

¿What Everyone Wants to Know About Building Tomorrow¿s Autonomous Vehicles¿ 

Real-Time Innovations (RTI) bietet mit einer dreiteiligen Automotive-Webinar-Reihe einen Blick hinter die Kulissen der Marktvisionen, Trends und Technologien, die die Entwicklung autonomer Fahrzeuge vorantreiben. Die Webinare finden wöchentlich am 7., 14. und 21. Mai um jeweils 14 Uhr EDT / 20 Uhr deutscher Zeit statt. 

7. Mai Webinar: “The Software Future of the Automotive Industry” 

RTI CEO Dr. Stan Schneider wird die folgenden wichtigen Fragen behandeln: 

Wie verändert sich die Wettbewerbslandschaft bei automobilen Systemen? Was sind die wichtigsten Herausforderungen für Software-Entwickler im Automobilbereich? Wie können sich EE-Architekturdesigner und Autonome Fahrzeughersteller von den heutigen autonomen Systemen der Stufen 2 bis 3 hin zu den Stufen 4 und 5 entwickeln? Warum wurde der Data Distribution Service (DDS)-Standard für wichtige Ökosysteme wie ROS2, AUTOSAR und über 200 autonome Fahrzeug-Designs ausgewählt? 

14. Mai Webinar: "How to Select a Future-Proof Autonomous Vehicle Software Integration Framework" 

Mit Bob Leigh, Senior Director of Market Development, Autonomous Systems bei RTI. 

21. Mai Webinar: "The Essential Artifacts of Autonomous Vehicle System Software Design" 

Mit Dr. Rajive Joshi, Principal Solution Architect bei RTI. 

<a href="https://www.rti.com/blog/rti-webinar-series-what-everyone-wants-to-know-about-building-tomorrows-autonomous-vehicles">Hier geht es zur Übersicht und Registrierung für die Webinare</a>

RTI Real-Time Innovations International Zweigniederlassung Deutschland

www.rti.com

10737078 News Beitrag [Online] - Webinar ¿What Everyone Wants to

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