Sensorfusion und Multisensorsysteme für automobile Anwendungen
mit Teilnahmebescheinigung
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 :
Programm als PDF herunterladen
Anforderungen an die Sensorfusion und Sensordaten
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Multisensorsysteme
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Eigenpositionierung Fahrzeug
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Grundlagen Sensorfusion
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Anwendung und Bewertung aktueller Fusionssysteme
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Entwicklung und Ausblick
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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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