Auszeichnung für Ulmer Forscher Anestis Terzis

Professor Anestis Terzis wurde bei den AutoSens Awards in Brüssel mit dem Silver Award in der Kategorie "Most Influential Research" für seine Forschungsarbeit zu Spiegelersatz-Kameras im Auto (CMS System Design and Advanced Architecture) ausgezeichnet. Die AutoSens ist eine der wichtigsten Konferenzen zum Thema "Sensoren des Automobils der Zukunft". Das Fahrzeug der Zukunft muss permanent eine Vielzahl von Entscheidungen in Echtzeit treffen, beispielsweise selbstständig den schnellsten Weg von A nach B finden, dabei Gefahrensituationen korrekt einschätzen und sich gleichzeitig mit anderen Verkehrsteilnehmern austauschen.
Ein Schlüsselthema ist dabei die optimale Darstellung des Verkehrsgeschehens. Hier setzt die Arbeit von Professor Terzis an und hilft, diese komplexen Szenarien noch beherrschbarer zu machen. Anestis Terzis ist Leiter des Instituts für Kommunikationstechnik an der THU.

CMS System Design and Advanced Architecture

Die Erhöhung der Verkehrssicherheit sowie die Reduktion der CO2-Emissionen sind für die Mobilität der Zukunft von zentraler Bedeutung. Der Ersatz der gesetzlich vorgeschriebenen Fahrzeugspiegel durch Kamera-Monitor-Systeme (kurz engl. CMS) kann dazu beitragen diese Ziele zu erreichen. Diese Maßnahme reduziert die Stirnfläche des Fahrzeugs und verbessert den Luftwiderstandsbeiwert. Ein wesentliches Merkmal ist, dass durch ein CMS ein optimiertes Sichtfeld inklusive Zusatzinformationen angezeigt werden, sowie die Art der Darstellung situativ variiert werden kann. Prof. Terzis beschäftigt sich im Rahmen seiner Professur „Entwurf digitaler Systeme“, mit Spiegelersatzsystemen und ist aktives Mitglied in den internationalen Normungsgremien. Gegenstand der aktuellen Forschungsarbeit ist eine neuartige hybride CMS-Architektur. Diese hybride Architektur verfügt zusätzlich zum lokalen Steuergerät im Fahrzeug auch über eine Cloud-Anbindung auf Basis von drahtloser Kommunikationstechnik. Die Cloud-Anbindung stellt Rechenleistung zur Verfügung, die in entfernten Rechenzentren oder näher am Fahrzeug, als Edge-Computing verarbeitet wird. Rechenintensive Funktionen, wie beispielsweise Szenenerkennung und Einschätzung der Kritikalität der Fahrsituation oder die Berechnung von Virtual Reality Informationen, werden in die Cloud verlagert. Die Primärfunktionen, also der reine Spiegelersatz, werden weiterhin lokal im Fahrzeug verarbeitet und bereitgestellt. Diese Architektur hat das Potenzial die Stromaufnahme im Fahrzeug relativ gering zu halten und gleichzeitig eine optimierte Hochleistungs-Signalverarbeitung zu nutzen. Diese innovative Architektur hat auch das Potenzial für andere Fahrzeugfunktionen und andere Verkehrsteilnehmer eingesetzt zu werden und ein virtuelles anpassbares Hochleistungs-Steuergerät zu ermöglichen.