Seminar

Sensorfusion und Multisensorsysteme für automobile Anwendungen

mit Teilnahmebescheinigung

Automobil Sensor Umfeld

Die kontinuierliche Umgebungserfassung im Automobil gilt im Zuge des autonomen Fahrens als eine der treibenden Schlüsseltechnologien.

Mit Hilfe von Sensordatenfusion können Stärken und Schwächen der einzelnen Sensortechnologien ausgeglichen werden. Die Gewinnung und Verarbeitung von Echtzeitinformationen sind die Herausforderungen an die Technik. Die Verschmelzung der klassischen Mobilität mit dem Zukunftsgedanken des autonomen Fahrens ist gerade im punkto Sicherheit ein stark diskutiertes Thema.

In diesem VDI-Seminar werden Ihnen die Gewinnung und der Umgang mit Messinformationen erläutert. Dabei werden die Grundlagen und Modelle der Sensorfusion verdeutlicht und die Anwendung und Bewertung von Fusionssystemen dargestellt. Nach der Veranstaltung verfügen Sie über ein erweitertes Fachwissen der modernen Sensor­fusion im Bereich des automatisierten Fahrens.

Top Themen

  • Integration und Kommunikation der Sensoren
  • Anforderungen an die Sensorfusion
  • Herausforderungen bei der Multisensorfusion
  • Verarbeitung von Messinformationen
  • Bewertung aktueller Fusionssysteme
  • Künstliche Intelligenz (KI) in der Mobilität

Programm

Die Veranstaltung behandelt im Einzelnen folgende Themen :

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Programmablauf

Anforderungen an die Sensorfusion und Sensordaten

  • Objektklassifizierung
  • Zuverlässigkeit
  • Genauigkeit
  • Mehrdeutigkeiten
  • Messraten
  • Umfeldeinflüsse
  • Kalibrierung

Multisensorsysteme

  • Integration von Sensortypen in einer Baugruppe anhand von Praxisbeispielen
  • Sensor-Mix / Fusion
  • Vorteile und Herausforderungen
  • Datenaustausch zwischen Sensoren
  • SW/HW Systeme (E/E Architekturen)
  • Rechenleistungen, Datenbusse (von CAN zu Ethernet) im Fahrzeug

Eigenpositionierung Fahrzeug

  • Absolute Ortung (GPS & Digitale Karte)
  • Landmarkenbasierte Positionierung
  • Odometrie

Grundlagen Sensorfusion

  • Synchronität der Messung
  • Rohdatenfusion vs. Objektfusion
  • Arten der Sensorfusion / Methoden der Sensorfusion
  • Map Matching
  • Kalmanfilterfusion
  • KI-Fusion
  • Umfeldmodellierung
  • Datenfusion mittels V2X
  • Fusion statischer Umgebungsinformationen

Anwendung und Bewertung aktueller Fusionssysteme

  • Sensoren zur Umfelddetektion
  • Feststellung der Fahrzeugposition (Lokalisierung)
  • Sensorbewertung und Bewegungsmessung

Entwicklung und Ausblick

  • Risiken und Umsetzbarkeit (KI)
  • Test und Validierung für das automatische Fahren

Zielgruppe

Technische Fach- und Führungskräfte der Automobil- und Zulieferer­industrie aus den Abteilungen:

  • Forschung & Entwicklung
  • Test & Simulation
  • Konstruktion
  • Systementwicklung

in den Fachbereichen: Sensorik, Fahrerassistenz, E/E, Software sowie Quereinsteiger aus branchenübergreifenden Industrien

Dr.-Ing. Adrian Zlocki

Dr. Zlocki studierte Fahrzeugtechnik an der RWTH Aachen und der POSTECH Unversität in Pohang, Süd-Korea. Seit 2004 forscht er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an Fahrerassistenzsystemen am ika (Institut für Kraftfahrzeuge Aachen) der RWTH Aachen.

Zwischen 2007-2010 leitete er dort die Forschungsgruppe im

Bereich Entwicklung und Prüfung von Fahrerassistenzsystemen. Aktuell leitet Herr Dr. Zlocki den Bereich Fahrer­‑assistenzsysteme am fka (Forschungsgesellschaft Kraftfahr­wesen Aachen).

Dipl.-Ing. Dominik Raudszus studierte Maschinenbau an der RWTH Aachen. Seit 2011 ist er am ika Mitarbeiter und hat aktuell die Position als Teamleiter für Vernetzte Fahrer­assistenz.

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Veranstaltungsnummer: 01SE167

Sensorfusion und Multisensorsysteme für automobile Anwendungen

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Filderstadt bei Stuttgart,

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