{"id":7855,"date":"2019-04-02T16:48:33","date_gmt":"2019-04-02T14:48:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=7855"},"modified":"2023-01-11T16:49:04","modified_gmt":"2023-01-11T15:49:04","slug":"hardware-platforms-for-driver-assistance-systems","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/hardware-platforms-for-driver-assistance-systems\/","title":{"rendered":"Hardwareplattformen f\u00fcr Fahrerassistenzsysteme"},"content":{"rendered":"
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Ausgabe 01\/2019<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Mobilit\u00e4t von morgen<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Kontinuierliche Zusammenarbeit: L3S und Infineon Technologies<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Hardwareplattformen f\u00fcr Fahrerassistenzsysteme<\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Mehr Komfort und Sicherheit\nim Stra\u00dfenverkehr \u2013 das ist das\nZiel von Fahrerassistenzsystemen. Gegenw\u00e4rtig haben\nderartige Systeme haupts\u00e4chlich\neine unterst\u00fctzende Funktion,\netwa als Abstands- oder Spurhalteassistenten (partielle Automatisierung). Systeme der n\u00e4chsten Generationen (bedingte bis volle Automatisierung) sollen\njedoch die eigentliche Kontrolle\ndes Fahrzeugs \u00fcbernehmen.\nZahlreiche Sensoren m\u00fcssen ausgewertet werden (Ultraschall, Laser, Radar, Kameras). Um das Fahrzeug sicher durch den Verkehr zu steuern, muss das Steuerungssystem anhand dieser Sensordaten die Verkehrssituation und deren Teilnehmer, also andere Fahrzeuge, Fu\u00dfg\u00e4nger, aber auch Fahrbahnmarkierungen und Verkehrszeichen, zuverl\u00e4ssig erkennen und korrekt interpretieren.<\/p>\n

Convolutional Neural Networks<\/em> (CNNs) sind für die Bilderkennung bestens geeignet. Diese Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz erreichen bei bestimmten Aufgaben sogar bessere Erkennungsraten als der Mensch. Allerdings wird die gute Qualität der Ergebnisse mit einem sehr hohen Rechenaufwand erkauft. Moderne CNNs, wie z.B. GoogLeNet<\/em>, benötigen Milliarden von Operationen pro Eingabebild. Um die Erkennungsrate weiter zu steigern, geht der Trend zu immer leistungsfähigeren Netzen. Die hohe Parallelität der Netzstruktur kann genutzt werden, um eine Echtzeitverarbeitung zu ermöglichen (das Ergebnis muss in maximal 30 ms berechnet werden, wenn ein Bild pro halben Meter bei 60 km\/h verarbeitet werden soll): Das Netz wird in viele kleine Teilaufgaben aufgeteilt, die oft unabhängig voneinander berechnet werden können. Dies ermöglicht eine parallele und schnellere Ausführung auf mehreren Recheneinheiten. Insbesondere moderne Grafikprozessoren (GPUs) sind für CNNs in den Fokus gerückt, da hier zahlreiche Rechenkerne zur Verfügung stehen. Aufgrund ihres hohen Energiebedarfs sind solche Lösungen jedoch nicht für den Einsatz in Fahrzeugen geeignet. Mobile GPUs, wie sie zum Beispiel in Mobiltelefonen eingesetzt werden, sind energieeffizienter, aber auch weniger leistungsfähig. Dedizierte Lösungen, sogenannte KI-Beschleuniger, wie sie Intel mit dem Movidius Neural Compute Stick<\/em> anbietet, sind zwar für Algorithmen der künstlichen Intelligenz optimiert, zeigen aber Schwächen bei Algorithmen aus anderen Bereichen und damit nur eine begrenzte Flexibilität.<\/p><\/p>\n

Im Projekt CHORUS forschen Prof. Dr.-Ing. Guillermo Pay\u00e1 Vay\u00e1 und sein Team zusammen mit der Firma Dream Chip Technologies<\/em> aus Garbsen an einer effektiven und gleichzeitig flexiblen L\u00f6sung: Sie entwickeln eine neue, massiv parallele und programmierbare Prozessorarchitektur, die konzeptionell einer GPU \u00e4hnelt, da viele Recheneinheiten Teile der\u00a0eigentlichen Aufgabe parallel verarbeiten k\u00f6nnen. Zus\u00e4tzlich untersuchen die Wissenschaftler das vertikale Vektorkonzept zur parallelen Datenverarbeitung. Es bietet bei einer kleineren Hardware eine enorm flexible Verarbeitung von Bilddaten, die in GPUs erst durch weitere Operationen erkauft werden m\u00fcsste. Mit zus\u00e4tzlichen intelligenten Speichersystemen und einer f\u00fcr die Zieltechnologie optimierten Architektur soll damit eine schnelle, energieeffiziente und flexible Plattform f\u00fcr die Bildverarbeitung im Automotive-Bereich entstehen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Vorgestellte Projekte<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Prof. Dr.-Ing. Guillermo Pay\u00e1 Vay\u00e1<\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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vaya@l3s.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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L3S-Mitglied Guillermo Pay\u00e1 vay\u00e1 ist Juniorprofessor am Institut f\u00fcr Mikroelektronische Systeme. Seine Forschungst\u00e4tigkeit umfasst ultrastromsparende Prozessoren sowie\nArchitekturen f\u00fcr das Hochleistungsrechnen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Foto: unsplash.com Issue: 01\/2019 Mobilit\u00e4t von morgen Continuous cooperation: L3S and Infineon Technologies Hardware platforms for driver assistance systems More comfort and safety in road traffic – that is the aim of driver assistance systems. At present, such systems mainly have a supporting function, for example as distance or lane keeping assistants (partial automation). However, systems of […]<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":7856,"parent":2750,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"page-templates\/full-width-page.php","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[28,86],"class_list":["post-7855","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-binaire","tag-binaire-2019-01"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-05-08 13:18:42","action":"category","newStatus":"draft","terms":[75],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7855","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7855"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/7855\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2750"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7856"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7855"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7855"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7855"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}