Verbundprojekt: Allwettertaugliches Multi-Sensorsystem für das autonome Fahren - DENSE -; Teilvorhaben: DENSE-Signalverbesserung

Heutige Fahrerassistenzsysteme bieten Komfort und Sicherheit, wenn die Umweltbedingungen, insbesondere die Witterung, gut sind. Bei schlechten Witterungsbedingungen jedoch, d.h. wenn die Assistenzsysteme am meisten gebraucht werden, versagen viele Systeme. Auch das automatisierte Fahren ist heute technisch nur bei guten Witterungsbedingungen möglich. Im Rahmen des Projektes werden daher folgende Forschungs- und Entwicklungsziele verfolgt: Neuartiger hochauflösender Allwetter SWIR-Lidar Sensor, neuartige gated SWIR Kamera mit gepulster Laserbeleuchtung und hochauflösende Radare. Für die Sensoren werden auf Convolutional Neural Networks basierende Verarbeitungseinheiten zur Signalverbesserung (Entrauschen, Auflösungserhöhung) und der Sensorfusion auf Pixelebene erforscht und entwickelt, wobei jedes ErgebnisPixel Information aus Lidar und Radar enthält. Hierzu sind völlig neuartige Ansätze zu untersuchen und umzusetzen, da nach dem Stand der Technik noch keine Algorithmen hierzu existieren. Die CNN-Strukturen werden von der Universität Ulm entwickelt und von Daimler hinsichtlich Serientauglichkeit bewertet. Die Umsetzung in Hardware erfolgt durch Hitachi-Deutschland auf speziellen Rechnerstrukturen. Das Projekt ist insgesamt in 6 Arbeitspakete strukturiert. AP1 umfasst das Projektmanagement, AP 2 die Anforderungsanalyse an verschiedene Wahrnehmungsaufgaben der Sensoren, AP 3 die Basisalgorithmenentwicklung, AP 4 den Aufbau Vision-Prozessor und AP 5 schließlich den Aufbau des Videorechnersystems und die Integration. Die Evaluierung erfolgt in AP 6. Der Schwerpunkt des Antragsstellers liegt in AP5 im Bereich der Sensorfusion und Algorithmen zur Bildverbesserung. Details sind in der beiliegenden individuellen Projektbeschreibung enthalten.