Veranstaltungsnummer: 01SE167
- Integration und Kommunikation der Sensoren
- Anforderungen an die Sensorfusion
- Herausforderungen bei der Multisensorfusion
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
2. Tag 08:30 bis 16:30 Uhr
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
Dipl.-Ing. Christoph Klas, fka GmbH
Dipl.-Ing. Christoph Klas studierte Elektrotechnik und Informationstechnik an der RWTH Aachen. Von 2012-2017 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Kraftfahrzeuge der RWTH im Bereich der Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen. Aktuell hat er bei der fka GmbH die Position des Teamleiters für die Funktionsentwicklung der maschinellen Umfeldwahrnehmung.
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