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Jahresbericht informatik 2009 - KIT – Fakultät für Informatik

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Die Institute der <strong>Fakultät</strong> und ihre Forschungsvorhaben<br />

Institut <strong>für</strong> Anthropomatik<br />

Leiter: Prof. Dr. J. M. Zöllner<br />

Sekretariat: E. Sauer<br />

Akadem. Mitarbeiter: T. Bär (ab 01.01.<strong>2009</strong>), T. Gumpp,<br />

D. Nienhüser, T. Schamm, M. Ziegenmeyer<br />

Doktorandin: A. Pérez Arias (F)<br />

Stipendiat: F. Steinhardt<br />

EFA 2014 - Energieeffizientes Fahren<br />

(T. Schamm)<br />

Im Rahmen der Innovationsallianz Automobilelektronik werden im Forschungsprojekt<br />

Energieeffizientes Fahren 2014 (EFA 2014) Konzepte zur Reduktion des Energieverbrauchs<br />

erforscht. Das FZI erforscht dazu im Teilprojekt "Vorausschau" Methoden zur Erfassung<br />

des Umfelds sowie die Schnittstelle zum Fahrer, um Situationen vorausschauend analysieren<br />

und dem Fahrer entsprechende Hinweise geben zu können. Ein wesentlicher Baustein<br />

ist hierbei die Erfassung des Fahrzeugumfelds und die Interpretation der zugehörigen<br />

Sensordaten.<br />

In der Umfelderfassung wird dabei zwischen statischen Objekten (z. B. Fahrspuren,<br />

Gebäuden) einerseits und semistatischen bzw. dynamischen Objekten (z. B. parkenden<br />

Autos, anderen Verkehrsteilnehmern) andererseits unterschieden. Für die Erkennung semistatischer<br />

und dynamischer Objekte werden verschiedene Sensoren, wie Kameras und<br />

Tiefenbildsensoren eingesetzt. Auf Grundlage der erkannten Objekte wird ein detailliertes<br />

Modell des relevanten Fahrzeugumfelds erstellt, welches neben den Objekten auch<br />

Relationen der Objekte untereinander berücksichtigt. Mit Hilfe einer iterativen, wahrscheinlichkeitsbasierten<br />

Analyse und Verfeinerung kann auf die momentane Fahrsituation<br />

geschlossen werden. Darauf basierend können Betriebsstrategien automatisch angepasst<br />

werden beziehungsweise <strong>für</strong> den Fahrer Empfehlungen generiert werden, die zur Reduktion<br />

des Energieverbrauchs beitragen.<br />

270<br />

Forschungsbereich<br />

Technisch-Kognitive<br />

Assistenzsysteme (TKS)<br />

Objekterkennung und Tracking<br />

auf Basis von 3D-Sensorik

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