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Fahrerassistenzsysteme

PARIS - PARallele Implementierungs-Strategien für das Hochautomatisierte Fahren

Bild zum Projekt PARIS - PARallele Implementierungs-Strategien für das Hochautomatisierte Fahren

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume, Dipl.-Ing. Jakob Arndt

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Jakob Arndt

Laufzeit:

04.2017 - 03.2020

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt steht das Systemdesign von Fahrerassistenzsystemen vom Szenrio bis hin zur Architektur im Fokus. Es werden sowohl neuartige selbstlernende und Sensorfusions-Algorithmen, als auch eine innovtive Prozessorarchitektur entwickelt. Darüber hinaus werden Entwicklungsschritte für eingebettete MPSoC-Applikationen, wie Architektur-Mapping und Simulationsmethoden, entwickelt.

 

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ifuse - Intelligente Fusion von Radar- und Videosensoren für anspruchsvolle, hochautomatisierte Fahrsituationen

Bild zum Projekt ifuse - Intelligente Fusion von Radar- und Videosensoren für anspruchsvolle, hochautomatisierte Fahrsituationen

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Nicolai Behmann, M.Sc.

Laufzeit:

Mai 2017 - April 2020

Förderung durch:

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des BMWi-geförderten Verbundprojekts ifuse werden Algorithmen und Architekturen zur Fusion von Sensorrohdaten auf niedriger Abstraktionsebene untersucht. Gegenüber bisherigen Fusionsverfahren auf Objektlistenebene ermöglicht die Sensordatenfusion auf Rohdatenebene eine robustere Klassifikation von Objekten und Erfassung des Fahrzeugumfeldes, auch wenn einzelne Sensoren durch Umwelteinflüsse beeinträchtigt sind. Grundlage der Sensordatenfusion auf Rohdatenebene bilden Signale von aktiven und passiven Fahrzeugsensoren (beispielsweise LIDAR, RADAR, Kamera, Ultraschall), welche nach einer minimalen Vorverarbeitung auf ein gemeinsames Koordinatensystem bezogen und in einem Umweltmodell verortet werden.

 

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Verlässliche Mobilität: Mobiler Mensch im Spannungsfeld zwischen Autonomie, Vernetzung und Security

Bild zum Projekt Verlässliche Mobilität: Mobiler Mensch im Spannungsfeld zwischen Autonomie, Vernetzung und Security

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Jens Schleusner, M.Sc.

Laufzeit:

2017-2019

Kurzbeschreibung:

Die Mobilität der Zukunft basiert wesentlich auf dem hochautomatisierten Fahren und damit auf verlässlichen „Advanced Driver Assistance Systems“ (ADAS). Diese Fahrerassistenzsysteme benötigen eine zuverlässige Erfassung der Umwelt durch die Sensoren der Fahrzeuge, um die erforderliche Verlässlichkeit zu erreichen. Neben Radar- und Lidar-Sensoren verfügen moderne Fahrzeuge über eine Vielzahl von Kameras, die geometrische und semantische Informationen zur Umgebung bereitstellen. Diese verschiedenen Datenströme werden im Anschluss von Datenfusionsalgorithmen auf Fahrzeuginterner Hardware weiterverarbeitet. Zur Berechnung verlässlicher Ergebnisse muss das Gesamtsystem der Signalverarbeitung aus Hardware und Software verlässlich sein. Das Fachgebiet Architekturen und Systeme des IMS wird im Rahmen des Projektes „Mobiler Mensch“ zu diesen Teilaspekten eines Systems zur verlässlichen Datenverarbeitung forschen.

 

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Adaptive blendfreie HD-Scheinwerfer

Bild zum Projekt Adaptive blendfreie HD-Scheinwerfer

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Jens Schleusner, M.Sc.

Laufzeit:

2017-2019

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt werden Signalverarbeitungsalgorithmen für hochauflösende Scheinwerfer entworfen und echtzeitfähig auf verschiedenen Hardwareplattformen implementiert.

 

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THINGS2DO - THIN but Great Silicon 2 Design Objects

Bild zum Projekt THINGS2DO - THIN but Great Silicon 2 Design Objects

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Gregor Schewior, Nicolai Behmann

Laufzeit:

Februar 2016 - März 2018

Förderung durch:

Europäische Union, Bundesministerium für Bildung und Forschung

Kurzbeschreibung:

THINGS2DO ist ein von der Europäischen Union und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Technologieplattform eniac gefördertes Projekt. Ziel ist die Förderung und Entwicklung der Fully Depleted Silicon On Insulator (FD-SOI) Halbleitertechnologie zur Fertigung energieeffizienter, hochintegrierter Schaltkreise. Die Leistungsfähigkeit der neuen Fertigungstechnologie wird durch in dieser Technologie gefertigte Chips für Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) demonstriert.

 

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ZIM Dream Chip Technologies GmbH

Bild zum Projekt ZIM Dream Chip Technologies GmbH

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Gregor Schewior, Nicolai Behmann

Laufzeit:

September 2015 - Dezember 2016

Förderung durch:

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Kurzbeschreibung:

Das Kooperationsprojekt des Instituts für Mikroelektronische Systeme mit der Fa. Dream Chip Technologies GmbH aus Garbsen wird im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert. Ziel ist die Entwicklung eines Kamerasystems mit integrierten Verfahren zur hochqualitativen Echtzeit-Bewegungsanalyse im Bereich videobasierter Fahrerassistenzsysteme.

 

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mDAS - Echtzeit-Demonstrator für multicore-basierte Fahrassistenzsysteme

Bild zum Projekt mDAS - Echtzeit-Demonstrator für multicore-basierte Fahrassistenzsysteme

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Jakob Arndt

Laufzeit:

Februar 2014 - August 2014

Förderung durch:

Siemens AG

Kurzbeschreibung:

Ziel dieses Projektes ist die Konzeptionierung und Implementierung eines echtzeitfähigen multicore-basierten Demonstrators für video-basierte Fahsassistenzalgorithmen. Dabei sollen unterschiedliche Performancemetriken dargestellt werden, um plattformspezifische Rechenleistungs- und Stromverbrauchsparameter zu vergleichen.

 

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ASEV

Bild zum Projekt ASEV

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Nico Mentzer

Laufzeit:

Mai 2010 - April 2013

Förderung durch:

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Kurzbeschreibung:

In diesem Teilvorhaben des vom BMBF geförderten Projektes "Automatische Situationseinschätzung für ereignisgesteuerte Videoüberwachung (ASEV)" wird eine Hardware-Architektur konzipiert, die die schritthaltende Umsetzung der SIFT (Scale Invariant Feature Transform) Merkmalsextraktion ermöglicht. Die SIFT-Merkmale werden zur robusten Objektidentifikation und -verfolgung in einer ereignisgesteuerten, kamerabasierten Überwachung des äußerst sicherheitskritischen Flughafenvorfeldes genutzt. Mit einem Demonstrator am Projektende ist die Leistungsfähigkeit der Architektur im realen Einsatz gezeigt worden.

 

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OpenFAS

Bild zum Projekt OpenFAS

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Christopher Bartels

Laufzeit:

Juni 2012 - Oktober 2013

Förderung durch:

"Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand" des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des Projekts wird eine OpenCV-basierte Modulbibliothek für Echtzeit-Fahrerassistenzsysteme auf einer programmierbaren Multiprozessorarchitektur erarbeitet. Das Projekt wird in Kooperation mit der Firma videantis durchgeführt.

 

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PROPEDES - Predictive Pedestrian Protection at Night

Bild zum Projekt PROPEDES - Predictive Pedestrian Protection at Night

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Gregor Schewior

Laufzeit:

August 2008 - Juli 2011

Förderung durch:

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Kurzbeschreibung:

Ziel des Teilvorhabens ist es, eine Hardwarearchitektur basierend auf einem Very Long Instruction Word (VLIW) Softcore Microprozessor für den Einsatz zur verbesserten maschinellen Fußgängererkennung zu erarbeiten und zu demonstrieren. Der VLIW Prozessor soll um geeignete Akzeleratoren ergänzt werden, die Teile der Algorithmen durch dedizierte Hardware beschleunigen und die Echtzeitfähigkeit von anspruchsvollen zukünftigen Algorithmen zur Fußgängererkennung zu ermöglichen. Schließlich soll die Architektur auf einem echtzeitfähigen FPGA basierten Demonstrator übertragen und in Betrieb genommen werden.

 

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DESERVE - Development Platform for Safe and Efficient Drive

Bild zum Projekt DESERVE - Development Platform for Safe and Efficient Drive

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Florian Giesemann, Frank Meinl, Nico Mentzer

Laufzeit:

September 2012 - August 2015

Förderung durch:

Europäische Union, Bundesministerium für Bildung und Forschung

Kurzbeschreibung:

DESERVE ist ein von der Europäischen Union und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Technologieplattform ARTEMIS gefördertes Projekt. Ziel ist die Förderung und Entwicklung von Fahrassistenzsystemen, sogenannten Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Diese Systeme sollen den Fahrer bei der sicheren Steuerung eines Fahrzeugs unterstützen. Zu diesem Zweck wird die "DESERVE Plattform" entwickelt, die als Grundlage für zukünftige Entwicklungen von Fahrassistenzsystemen in Europa dienen soll.

 

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Effiziente Hardwarearchitekturen zur schnellen Bildsequenzanalyse

 

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Julian Hartig

Laufzeit:

Februar 2014 - Februar 2017

Förderung durch:

Hans L. Merkle Stiftung

Kurzbeschreibung:

Umfassende Zuverlässigkeit von modernen Fahrerassistenzsystemen unter beliebigen Verkehrs-, Witterungs- und Lichtbedingungen stellt in der Praxis oft ein Problem dar. Da robustere Algorithmen sehr rechenintensiv sind, geht es in diesem Projekt um die Untersuchung heterogener Hardwarearchitekturen und Evaluierung neuer Mechanismen für komplexe Anwendungen im Bereich kamerabasierter Fahrerassistenz.

 

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