KEM Konstruktion Automobilkonstruktion 02.2018

FAHRERASSISTENZ NEWS

FAHRERASSISTENZ NEWS Virtuelle Fahrschule: Künstliche Intelligenz gibt Fahrzeugsystemen menschliche Stärken Continental verbessert Fahrzeugsysteme mit KI Bild: Continental Intelligente Algorithmen für das Szenenverständnis für die Intentions- und Gestenklassifikation von Fußgängern Eine Grundvoraussetzung für hochentwickelte Fahrerassistenzfunktionen und automatisiertes Fahren ist ein detailliertes Verständnis der kompletten Verkehrssituation und dessen präzise Bewertung. Damit beim automatisierten Fahren die Aufgaben des Fahrers durch das Fahrzeug übernommen werden können, muss dieses ein Verständnis für bevorstehende Aktionen aller Verkehrsteilnehmer ent- wickeln, um stets die richtige Entscheidung in der richtigen Verkehrssituation treffen zu können. Diese Aufgabe kann durch Trainieren von Algorithmen mithilfe von Deep-Machine- Learning-Methoden am besten bewältigt werden. Daher kommen in der fünften Generation der Multifunktionskamera von Continental, die 2020 in Produktion gehen wird, neben klassischen Computer-Vision-Verfahren auch neuronale Netze zum Einsatz. Diese lassen sich entsprechend der zur Verfügung stehenden Hardware skalieren und verfeinern durch intelligente Algorithmen das Szenenverständnis für die Intentions- und Gestenklassifikation von Fußgängern. „Für die Übernahme menschlicher Aufgaben spielt KI eine große Rolle. Mit KI-Software wird das Fahrzeug in der Lage sein, auch komplexe und nicht vorhersehbare Verkehrssituationen zu interpretieren – es geht nicht mehr darum, was vor dem Fahrzeug ist, sondern was kommen könnte“, sagt Karl Haupt, Leiter des Geschäftsbereichs Fahrerassistenzsysteme bei Continental. „Das Auto soll so intelligent werden, dass es sowohl seinen Fahrer als auch seine Umwelt versteht“, betont Robert Thiel, Leiter Machine Learning im Geschäftsbereich Fahrerassistenzsysteme. Genau wie der Mensch müssen KI-Systeme ihre Fähigkeiten erst erlernen. Was für den Autofahrer die Fahrschule ist, ist bei der KI das „Supervised Learning“. Dabei analysiert die Software gewaltige Datenmengen, um daraus erfolgreiche und nicht erfolgreiche Handlungsstrategien abzuleiten und dieses erlernte Wissen später im Fahrzeug anzuwenden. Die zentrale Lernfähigkeit der Algorithmen wird kontinuierlich weiterentwickelt. mc www.continental-automotive.com Fünffach höhere Computervision-Performance bei Frontkameras als der Vorgänger Renesas System-On-Chip für autonome Fahrzeuge Das R-Car V3H SoC (System-on-Chip) erbringt die Computervision-Performance sowie AI-Verarbeitung mit niedrigem Energieverbrauch, die für Frontkameras zum Einsatz in autonomen Serienfahrzeugen der Automatisierungsstufe 3 und 4 erforderlich sind. Das SoC wurde für den Einsatz in Stereo-Frontkameras optimiert und bietet nun eine fünffach höhere Computervision-Performance als sein Vorgänger, das für NCAP-Frontkameras ausgelegte R-Car V3M SoC. Als Teil der offenen Renesas-Autonomy-Plattform für Advanced Driving Assistance Systems (Adas) und auto- matisiertes Fahren (AD) bietet R-Car V3H Tier1s und OEMs die notwendige Design- Flexibilität zur Erstellung ihrer eigenen Roadmap vom assistierten bis zum hochautomatisierten Fahren. Das integrierte IP für konvolutionale neuronale Netzwerke beschleunigt die Ausführung von neuronalen Netzwerken mit einem Energieverbrauch von nur 0,3 W und erzielt mehr als die doppelte DNN- Performance (Deep Neural Network) des R-Car V3M. Muster des SoCs werden ab dem 4. Quartal erhältlich sein. Die Großserienfertigung wird voraussichtlich im 3. Quartal 2019 anlaufen. mc www.renesas.com Bild: Renesas 28 K|E|M Konstruktion Automobilkonstruktion 02 2018

NEWS FAHRERASSISTENZ Schnellere Entwicklung durch weniger nötige Testkilometer zum Nachweis der Sicherheit Siemens-Simulationslösung für selbstfahrende Autos Siemens hat eine Lösung für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge angekündigt. Als Teil des Simcenter-Portfolios verringert die Lösung nicht nur den Bedarf an umfangreichen physikalischen Prototypen, sondern reduziert auch die Anzahl der protokollierten Testkilometern erheblich, die zum Nachweis der Sicherheit von autonomen Fahrzeugen erforderlich sind. Laut einer Studie der Rand Corporation müssten die Prototypen autonomer Fahrzeuge über mehrere Jahrzehnte hunderte Millionen Kilometer und in einigen Fällen sogar hunderte Milliarden Kilometer zurücklegen, um ihre Zuverlässigkeit in Bezug auf tödliche Unfälle und Verletzungen unter Beweis zu stellen. Dieses Ergebnis sehen die Autoren der Studie als unvereinbar mit der baldigen Marktreife selbstfahrender Autos. Als mögliche Lösung für diese Herausforderungen verweisen sie auf innovative Testmethoden wie moderne Simulationstechnologien. Die Siemens-Lösung integriert Technologien zum autonomen Fahren von Siemens jüngsten Akquisitionen Mentor Graphics und Tass International. Die Prescan-Umgebung von Tass simuliert von einer unbegrenzten Anzahl möglicher Fahrszenarien, Verkehrssituationen und anderen Parametern hochrealistische, physikalische Rohdaten von Lidar-, Radar- und Kamerasensoren. Diese Daten werden in die Bild: Mentor Graphics DRS360-Plattform von Mentor eingespeist, wo sie in Echtzeit zu einem hochauflösenden Modell der Fahrzeugumgebung und Fahrbedingungen fusioniert werden. Die Anwender können mit Hilfe der hohen Perzeptionsfähigkeit und Verarbeitungsleistung der DRS - 360-Plattform proprietäre Algorithmen für kritische Aufgaben wie Objekterkennung und Fahrrichtlinien testen und verfeinern. Um eine möglichst umfassende und genaue Lösung liefern zu können, arbeitet Siemens PLM Software bei der Entwicklung von physikalischen 3D-Simulationen spezieller Sensormodule mit vielen der weltweit führenden Hersteller von Lidar-, Radar- und Vision-Sensing-Produkten zusammen. Einer der wichtigsten Sensorpartner ist Cepton Technologies. Weitere Sensorpartner werden noch in diesem Jahr bekannt gegeben. Laut Anbieter wird die Lösung zum automatisierten Fahren ab dem dritten Quartal 2018 verfügbar sein. mc www.siemens.com/plm www.mentor.com Internationale Zuliefererbörse (IZB) Think Digital. www.izb-online.com 16. – 18. Oktober 2018 Wolfsburg | Allerpark Besuchen Sie die IZB 2018 ! Veranstalter: Premiumpartner: Wolfsburg AG | MobilitätsWirtschaft Major-Hirst-Straße 11 38442 Wolfsburg Telefon +49 53 61. 8 97- 13 12 izb@wolfsburg-ag.com K|E|M Konstruktion Automobilkonstruktion 02 2018 29