Veranstaltungsnummer: 01SE017
Das Automobil stellt mittlerweile ein stark vernetztes Computersystem dar. Mit der noch zunehmenden Automatisierung wird sich diese Entwicklung fortsetzen und verstärken. Kernstück der zahlreichen Signalverarbeitungssysteme für Steuerungs- und Regelungsaufgaben sind Umfeldsensoren und komplexe Algorithmen zur Umfelderkennung.
Dieses VDI-Seminar eignet sich für Entwickler von automatisierten Fahrfunktionen und verwandten Bereichen, die grundlegende Kenntnisse zur Umfeldsensorik und zur notwendigen Signalverarbeitung erwerben möchten. Die praktischen Umsetzungen verdeutlichen die Komplexität und die Arbeitsweise in der Entwicklung prototypischer Algorithmen zum Funktionsnachweis. Damit lässt sich auch Entscheidungsträgern ein wesentlich besseres Verständnis für Aufwände und softwaretechnische Grenzen bei unterschiedlichen Sensoren vermitteln.
Der besondere Charakter des Trainings zeigt sich in der interaktiven Bearbeitung von realen Messdaten aus gemeinsam konzipierten Versuchen. In einem Einführungstag werden sowohl die Grundlagen vermittelt als auch die Versuche besprochen und konzipiert. Dabei wird auf die unterschiedlichen Interessen der Teilnehmenden eingegangen.
Die Bearbeitung der Aufgaben erfolgt individuell durch die Teilnehmenden. Es sind regelmäßige Konsultationstermine vorgesehen, in denen der Projektfortschritt besprochen und Ergebnisse ausgetauscht werden. Durch die individuelle Komponente steht den Teilnehmenden ausreichend Zeit zur Bearbeitung der Aufgabe und Vertiefung der Kenntnisse zur Verfügung.
Ausstattung
Versuchsfahrzeuge (BMW i3, Passat GTE, Tesla Model3)
Lidar-Sensoren:
Radar-Sensoren:
Kamera-Sensoren:
Diese Inhalte erwarten Sie in der Praxis-Weiterbildung zur Umfeldsensorik von Fahrzeugen:
1. Tag 09:00 bis 17:00 Uhr
2. - 5. Tag jeweils eine Online-Konsultation à 2h
Die mit den Teilnehmenden abgestimmten Versuche werden auf dem Prüffeld für automatisierte Fahrfunktionen der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden (HTWD) durchgeführt. Am Einführungstag werden die verschiedenen Möglichkeiten vorgestellt und erste Messdaten für die Teilnehmenden aufgenommen. Typische Szenarien sind hier eine Notbremsung auf ein stehendes Fahrzeug nach Cut-Out des vorausfahrenden Fahrzeugs oder bei einer stehenden oder sich seitlich nähernden Person (Erwachsene, Kind). In der ersten Konsultation erfolgen dann die Messungen mit ausgewählter Sensorik und den gemeinsam definierten Szenarien. In den weiteren Konsultationen werden die von den Teilnehmenden erstellten Ergebnisse diskutiert oder weitere Messungen durchgeführt. Die Witterungsbedingungen an den Versuchstagen unterliegen den natürlichen Schwankungen. Bei trockenem Wetter kann eine einfache Regensimulation in einem Teilbereich des Prüffeldes erfolgen. Bei sehr starkem Regen oder Schneefall werden für die Schulung aufgezeichnete Messungen genutzt.
Informationen zum Prüffeld: mechlab.de/info
Neben den Realmessungen werden auch die Möglichkeiten und Grenzen von Umgebungssimulationen vorgestellt. Für die meisten Szenarien auf dem Prüffeld liegen Matlab-Simulationen vor. Diese sind sowohl in einer einfachen 3D-Umgebung (Cuboid Scenario Simulation) als auch mit realistischer Darstellung durch eine Game-Engine (Unreal Engine) verfügbar. Anpassungen an die benutzerdefinierten Szenarien sind im Rahmen der Konsultationen möglich.
Technische Fach- und Führungskräfte der Automobilwirtschaft aus den Abteilungen:
in den Bereichen: Sensorik, Fahrerassistenzsysteme, E/E, Software sowie Quereinsteigende aus verwandten Industrien
Prof. Dr. Toralf Trautmann, Inhaber der Professur für Kraftfahrzeug-Mechatronik, HTW Dresden
Toralf Trautmann studierte Physikalische Technik an der TH/HTW Zwickau und promovierte an der TU Bergakademie Freiberg. Zwischen 2000 und 2005 arbeitete er als Projektleiter und Entwicklungsingenieur zum Thema Sensorentwicklung bei Endress+Hauser Conducta GmbH und der Robert Bosch GmbH. Seit 2005 forscht und leitet Trautmann den Bereich Fahrzeugtechnik an der HTW Dresden mit Schwerpunkten auf FAS und Prüffeld für automatisierte Fahrfunktionen.
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