Auf dem Weg zum selbstfahrenden Auto - Experten-Treffen zu Prozessortechnologien für intelligente Fahrassistenzsysteme an Hochschule Ulm

 schließen

Laden...

Profil-Typ auswählen
User aus meiner KontaktlisteDJsMusikerBildende KünstlerDarstellende KünstlerSchriftstellerNeue MedienLocationsVereineProjekteSchauspielerRegiseureDrehbuchautorenKameraManschaftFußballHandballBasketballVolleyballTrainer Profil-Suche
(die ersten Buchstaben des Users* / Profils eingeben)

* du kannst nur dich und User aus deiner Kontaktliste taggen!
Kommentar

Beschreibung: Die Referenten des Workshops: Stephan Janouch (Xilinx), Eddy De Waegeneer (Xilinx), Mathias Güthoff (Xilinx), Felix Eberli (SCS), Jannik Maier (Hochschule Ulm), Jochen Frensch (Mentor Graphics), Carsten Elgert (MLE), Anestis Terzis (Hochschule Ulm),

Fotograf: Nina Hölzle

Foto in Originalgröße

 Das selbstfahrende Auto spielt in der Automobilindustrie weltweit wie auch in der Region Ulm, wo große Fahrzeughersteller und Zulieferer Forschungs- und Entwicklungszentren betreiben, eine immer größere Rolle. Lösungen für den praktischen Alltagsbetrieb bieten heute bereits Fahrerassistenzsysteme, kurz ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Eine Schlüsselkomponente der selbstfahrenden Autos stellt das „Gehirn“ dieser Fahrzeuge dar: Mikrochips, sogenannten Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), die das „Denken und Entscheiden“ übernehmen werden.
Auf Einladung von Prof. Dr. Anestis Terzis und mit Unterstützung der Firmen Missing Link Electronics (MLE) und Xilinx fand an der Hochschule Ulm der 2. Workshop zum Thema „Programmable Processing for the Future and Autonomous Car – From classical FPGA to heterogeneous MPSoC“ statt. Die Teilnehmer des hochkarätig besetzten Workshops diskutierten am Campus Albert-Einstein-Allee der Hochschule Ulm einen ganzen Tag lang über die neuesten technischen Entwicklungen im Bereich der Prozessortechnologien für Fahrerassistenzsysteme und über zentrale Herausforderungen bei der Weiterentwicklung dieser Systeme hin zum vollautomatisierten Fahren. Fahrerassistenzsysteme sind elektronische Zusatzeinrichtungen in Fahrzeugen, die das Autofahren erleichtern oder gar automatisieren sollen.
Hierbei stehen meist Sicherheitsaspekte, aber auch die Steigerung des Fahrkomforts und ein effizienter Spritverbrauch im Vordergrund. Notbrems-, Park-, Toter-Winkel- und Spurhalteassistenten sowie Rückfahrkameras gehören bereits heute zur Ausstattung moderner Fahrzeuge. Sie können in Lenkung, Beschleunigung und Verzögerung eingreifen und so oftmals Unfälle vermeiden. All diese Assistenzsysteme erzeugen eine hohe Datenflut, die nahezu in Echtzeit übertragen und verarbeitet werden muss.
Bis zur Vollautomatisierung und zum Auto ohne Lenkrad wird es aber noch einige Jahre dauern, so Wolfgang Fey, Senior Manager Assisted Driving Control Systems bei Continental AG. Eine der größten Herausforderungen sei hierbei die Sicherheit der Fahrerassistenzsysteme. „Das ist Grundvoraussetzung für die Akzeptanz durch die Gesellschaft. Einen Fußgänger automatisiert zu erkennen, ist allerdings extrem schwierig und auch heute noch nicht zu hundert Prozent möglich. Wir arbeiten hier mit verschiedenen Methoden wie Nachbildung des Skeletts oder Erkennung von Bewegung“, erklärte Fey in seiner Key Note. „Das vollautomatisierte Fahren wird definitiv kommen – nicht nur in Fahrzeugen der Oberklasse sondern auch im Kleinwagen-Bereich. Komplett ohne Eingriff des Menschen auf allen Straßen fahren zu können, ist meiner Meinung nach jedoch frühestens im Jahr 2025 möglich.“
Die zukünftigen Ingenieure haben hier laut Fey noch einige Hürden zu überwinden. Umso mehr freue ihn, dass auch einige Studierende zum Workshop erschienen sind. Professor Terzis wies in diesem Zusammenhang auf die Ausrichtung der Studiengänge der Hochschule hin: „Prozessortechnologien und Fahrerassistenzsysteme sind fester Bestandteil des Studiums der Elektrotechnik und Informationstechnik an der Hochschule Ulm.“ So arbeiten Studierende beispielsweise an einer RC-Car Flotte, die automatisiert einparken, einer Spur folgen und an der Ampel halten kann.