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Forschung fürs autonome Fahren: Das Bild der Wirklichkeit im Rechner

Aufmacherbild: (C) Bosch und TomTom

Kameras, Laser, Ultraschall und Lidar erfassen Signale über Objekte, die sich rund ums Auto befinden – andere Fahrzeuge, aber Streckenausstattungen wie Randbegrenzungen, Verkehrsschilder und vieles mehr. Im Abgleich mit hochpräzisen Kartendaten baut sich die Software eines automatisiert fahrenden Autos aus diesen Signalen ein Bild der digitalisierten Wirklichkeit. Diese „Umgebungsmodelle“ sind dann die Basis für Fahrentscheidungen des Systems – und sie gelten als Königsdisziplin bei der Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen.

Das „Bild“, das sich die Software von der Umgebung des Fahrzeugs macht, ist naheliegenderweise für die Bedürfnisse der Algorithmen ausgelegt. Nachträgliche Visualisierungen bereiten diese Datenmodelle dann wieder für die Wahrnehmung und das Verständnis des Menschen auf – sei es für die Testingenieure oder im tatsächlichen Einsatz dann für den Fahrer. Da die Qualität der Fahrentscheidungen von der Präzision und Praxistauglichkeit der Umgebungsmodelle abhängt, sind sie Gegenstand intensiver Forschungs- und Entwicklungsarbeit.

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Digitalisierung: So knacken KMU den Flaschenhals

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) gelten als einer der wichtigsten Motoren für den Standort Deutschland. Doch viele von ihnen sehen sich nur unzureichend auf die digitale Zukunft vorbereitet. Effektiverer Datenaustausch ist ein wichtiger Faktor auf dem Weg zu diesem Ziel. Damit sichern sich KMU nicht nur eine höhere Wettbewerbsfähigkeit, sondern schaffen auch mehr Investitionssicherheit durch bessere Vorbereitung auf die Zukunft. Zahlreiche Forschungsprojekte wollen dabei helfen, den „Flaschenhals“ beim Datenaustausch zu knacken – und so die beteiligten Firmen bei der Digitalisierung voranzubringen.
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