Wahrnehmungssystem für autonome Fahrzeuge

Das Ziel dieses Projekts war die Entwicklung eines Wahrnehmungssystems für autonome Fahrzeuge, das die Umgebung des Fahrzeugs präzise erkennen und interpretieren kann.

Der Entwicklungsprozess umfasste die Erstellung von Algorithmen für Sensorfusion, Objekterkennung und Umweltkartierung.

Die verwendeten Technologien und Werkzeuge umfassten Lidar, Radar, Kameras sowie maschinelle Lern-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Darüber hinaus kamen automobil-spezifische Prozessoren zum Einsatz, um die hohe Rechenleistung und Echtzeitverarbeitung sicherzustellen, die für ein solches System erforderlich sind.

Die Hauptaufgaben beinhalteten die Entwicklung von Algorithmen zur Sensorfusion, die Daten von Lidar, Radar und Kameras kombinierten, um ein umfassendes und genaues Bild der Fahrzeugumgebung zu erzeugen. Diese Algorithmen wurden weiterentwickelt, um Objekte zuverlässig zu erkennen und deren Bewegungen zu verfolgen. Ein weiterer zentraler Aspekt war die Umweltkartierung, bei der dynamische Karten erstellt wurden, um die Position des Fahrzeugs und seiner Umgebung in Echtzeit zu erfassen und darzustellen.

Der Entwicklungsprozess umfasste umfangreiche Simulationen und reale Tests, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Wahrnehmungssystems zu validieren. Diese Tests wurden sowohl in virtuellen Umgebungen als auch auf Teststrecken und im realen Straßenverkehr durchgeführt, um die Leistung des Systems unter verschiedenen Bedingungen zu überprüfen und zu optimieren.

Das Endergebnis war ein robustes Wahrnehmungssystem, das die Sicherheit und Funktionalität autonomer Fahrzeuge erheblich verbesserte. sensified war verantwortlich für die Durchführung dieses Projekts und stellte durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien und rigoroser Testmethoden sicher, dass ein leistungsfähiges und zuverlässiges System entwickelt wurde, das den hohen Anforderungen der autonomen Fahrzeugindustrie gerecht wird.