Intelligent entwickeln

Intelligent
entwickeln

Entwicklung von Multi-Kamera-Systemen für autonome Fahrzeuge

Bild: Avnet EM EMEA

Für die Entwicklung von Embedded Vision Systemen zur Steuerung autonomer Fahrzeuge bietet Avnet Silica Lösungen an, die mit Tools und Referenzdesigns gebündelt werden, um die Systementwicklung zu beschleunigen.
Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von Bildverarbeitungssystemen für autonome Fahrzeuge besteht im Umgang mit den sehr großen Datenmengen, die von mehreren Kameras und Sensoren erzeugt werden. Die in Fahrzeugen verwendeten Fahrerassistenzsysteme (ADAS) verfügen heute über mehrere Kameras sowie Radar- und LIDAR-Sensoren, um ein Sichtfeld von 360° zu erzeugen. Auf dem Weg hin zu mehr Fahrzeugautonomie wird die Anzahl der verwendeten Kameras weiter zunehmen, ihre Auflösung von 1 auf 8MP und die Bildraten von heute 10 bis 30 auf 60fps ansteigen. Ähnlich verhält es sich mit UAVs oder Drohnen, die ihre Umgebung mit mehreren Kameras erfassen und mit anwendungsspezifischen Sensoren ausgestattet sind. Die Visionsysteme müssen zudem einen hohen Grad an funktionaler Sicherheit und Zuverlässigkeit bieten und zahlreiche Funktionen unterstützen wie die Echtzeitausführung mit niedriger Latenzzeit, einen geringen Stromverbrauch, Flexibilität beim Arbeiten mit unterschiedlichen Kamerakonfigurationen und umfangreiche Möglichkeiten zur Implementierung von Vision- und Maschin Learning Algorithmen zur Objekterkennung, -klassifizierung und -verifizierung. Bildverarbeitungssysteme für Fahrzeuge müssen zudem Automotive-qualifiziert sein, d.h. die verwendeten Bauelemente über einen relativ langen Produktlebenszyklus und in Automotive-Qualitätsklassen erhältlich sein. Entwickler müssen daher sicherstellen, dass ein einfacher Übergang von den Entwicklungssystemen, auf denen sie ihre Hardware- und Software entwickeln und testen, zu qualifizierten kommerziellen Systemen möglich ist.

Die Software-Herausforderung

Auf der Softwareseite ist die Menge an Daten, die verwaltet werden muss, sehr groß und die Arbeit mit den heterogenen Multiprozessor-Systemen, die zur Verarbeitung dieser Daten erforderlich sind, vergrößert die Software-Komplexität nochmals. Zudem entwickelt sich Machine Learning extrem schnell, sodass es sehr wahrscheinlich ist, dass zentrale Code-Teile später im Entwicklungsprojekt überarbeitet werden müssen. Zuverlässigkeits- und Sicherheitsaspekte erschweren den Entwicklungsprozess zusätzlich. Eine der wesentlichen Aufgaben ist die Zusammenführung der Eingangssignale verschiedener Sensoren (Sensorfusion), z.B. Bildsensoren, LIDAR und Radarsensoren in einem Fahrzeug, um Defizite einzelner Sensoren zu korrigieren und genauere Ergebnisse zu ermöglichen. Ist die Endanwendung z.B. eine Kollisionsvermeidung, muss die Sensorfusion mit geringer Latenz erfolgen. Die zweite große Softwareaufgabe besteht in der Implementierung effizienter Machine Learning Algorithmen, um die Objekterkennung, -klassifizierung und -verifizierung durchzuführen, wie sie für ein autonomes Fahrzeug erforderlich ist.

Eine Entwicklungslösung

Die Entwicklung eines Bildverarbeitungssystems für autonome Fahrzeuge erfordert viel Experimentieren mit realen Daten und eine Systemoptimierung zwischen Hardware, Software, Computer Vision und Machine Learning Aspekten des Designs. Entwickler benötigen daher Tools, die sie dabei unterstützen, Kompromisse zu finden, um die Entwicklungsdauer und das Entwicklungsrisiko zu minimieren. Die neue Entwicklungslösung beinhaltet ein Embedded Vision System mit mehreren Kameras und umfasst eine Entwurfsmethodik, die Hardwareplattform, Softwareumgebung, Treiber, sowie den Zugriff auf Beispiel-Algorithmen und Implementierungen für Computer Vision, Machine Learning und Implementierungen. Die Hardware unterstützt bis zu sechs Kameras, das aktuelle Design hat vier 2MP-Kameras und wird zukünftig um zwei weitere 8MP-Kameras erweitert. Es basiert auf einem Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC, der einen Quad-Core ARM Cortex-A53 64-Bit-Prozessor sowie eine FPGA Logikstruktur enthält. Die Kameras werden über Koaxialkabel mit bis zu 15m mit einem Deserialisierer für mehrere Kameras auf einer FPGA-Mezzanine-Karte (FMC) verbunden. Das Modul wird auf eine Platine aufgesteckt, auf der sich der MPSoC befindet. Die SoCs sind mit verschiedenen CPUs und optional mit einer GPU und zusätzlichen Hardware-Videocodecs erhältlich. Sie bieten außerdem eine programmierbare FPGA Logikstruktur, die sich als Hardwarebeschleuniger für rechenintensive Algorithmen oder für weitere Funktionen verwenden lässt, z.B. über die Verwendung von IP-Blöcken von Xilinx oder Drittanbietern.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Avnet EMG GmbH

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Fraunhofer IGD
Bild: Fraunhofer IGD
Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.

Bild: Coscom Computer GmbH
Bild: Coscom Computer GmbH
Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

Software-Plattform für KI und maschinelles Lernen

Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.

Bild: Benteler International AG
Bild: Benteler International AG
Produktionsfehler: KI findet die Nadel im Heuhaufen

Produktionsfehler: KI findet die Nadel im Heuhaufen

In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.