Sensoren für Fahrerassistenzsysteme ADAS
Radar-, Lidar- und Kamera-Sensorik für hochautomatisiertes Fahren ADAS

Information
Sensoren für Fahrerassistenzsysteme ADAS
Ingenieure sollen einen Überblick über die Sensortechnologien, welche im Bereich der Fahrerassistenz bis hin zum hochautomatisierten Fahren (autonomes Fahren) zum Einsatz gelangen, erhalten. Die Teilnehmer kennen die unterschiedlichen zum Einsatz gelangenden Sensortechnologien in ihren typischen Ausprägungen sowie deren jeweilige Vor- und Nachteile. Sie sind mit Grundlagen der Sensordatenverarbeitung, der Filterung und dem Tracking vertraut und kennen die Grundzüge der sensorspezifischen Datenverarbeitung ebenso wie die Zusammenführung von Sensorinformationen durch eine Sensordatenfusion.
Zum Thema
Die Fahrerassistenz und das hochautomatisierte Fahren bilden eines der wesentlichen Elemente der zukünftigen Mobilität. Bereits heute sind zahlreiche Sensoren im Fahrzeug im Einsatz. Sie dienen der Sicherheit, dem Komfort und der Unfallvermeidung (Assistenzsysteme). Eine der, wenn nicht die Schlüsseltechnologie für derartige Systeme bilden die dabei eingesetzten Sensoren. Nach Jahren der Entwicklung haben sich mittlerweile verschiedene Sensortechnologien als Tragsäulen für gegenwärtige und zukünftige Systeme herauskristallisiert. Die Technologien dieser sogenannten Umfeldsensoren sowie die Gundlage der Sensordatenverarbeitung stehen im Mittelpunkt dieses praxisorientierten Seminars. Systemgrenzen und Fahrzeugumgebungen werden betrachtet.
Zielsetzung
Überblick der Fahrzeug Sensortechnologien (Lidar-, Kamera-, Radartechnik), die im Bereich der Fahrerassistenz bis hin zum Hochautomatisierten Fahren und autonomen Fahren zum Einsatz kommen. Grundlagen der Sensordatenverarbeitung, der Filterung und dem Tracking werden vermittelt.
Teilnehmerkreis
Ingenieure, die im Bereich der Automobilindustrie (OEM, Tier1, Tier2) mit der Entwicklung, der Projektierung und dem Service von Fahrerassistenzsystemen und dem Automatisierten Fahren beschäftigt sind.
Programm
Hybrid-Seminar Tag 1, 09:45 bis 17:00 Uhr
- Begrüßung der Teilnehmer
- 1. Einführung in die Thematik
- Ausgewählte Fahrerassistenzsysteme
- Hochautomatisiertes Fahren am Beispiel des Projekts "Stadtpilot"
- Fragen und Pause
- 2. Mathematische Grundlagen 1
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Zufallsvariablen
- Kalman-Filter
- Mittagspause
- 3. Lidar-Sensorik
- Messprinzipien
- Aufbau
- Scanner vs. Fixbeam
- Fragen und Pause
- 4. Kamera-Sensorik
- Kameramodule
- Bildentstehung und Kameraanordnungen
- Systemarchitektur
- Kalibrierung
- 5. Mathematische Grundlagen 2
- Grundlagen 1 reloaded
- Tracking
- Ende des ersten Tages
Hybrid-Seminar Tag 2, 09:00 bis 16:00 Uhr
- 6. Radar-Sensorik
- Messprinzipien
- Ausführungen
- Fragen und Pause
- 7. Lidar-Datenverarbeitung
- Segmentierung
- Datenassoziation
- Kartenbasierte Ansätze vs. Objektverfolgung
- 8. Kamera-Datenverarbeitung
- Bildverarbeitung
- 3D-Szenenrekonstruktion
- Anwendungsbeispiele
- Mittagspause
- 9. Radar-Datenverarbeitung
- Spektralanalyse & Detektion
- Matching, Clustering, Kartenbasierte Ansätze und Objektverfolgung
- Fragen und Pause
- 10. Sensordatenfusion
- Objektbasierte Fusion
- Kartenbasierte Fusion
- 11. Ausblick: Deep Learning
- Ende der Veranstaltung
Weitere Informationen entnehmen Sie dem Flyer-Download oder besuchen Sie uns im Digitalen Campus
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Veranstaltungsorte:
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