ADAS Ingenieurdienstleistungen
Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonomes Fahren revolutionieren die Automobilindustrie und verbessern die Fahrzeugsicherheit, die Effizienz und das Fahrerlebnis. Die Zukunft von ADAS wird durch KI, Sensorfusion, Augmented Reality und Over-the-Air-Updates (OTA) vorangetrieben, die eine kontinuierliche Verbesserung und erhöhte Verkehrssicherheit gewährleisten.
Das Arrow Automotive CoE bietet umfassende ADAS/AD-Lösungen, einschließlich der Integration fortschrittlicher Sensoren (Kamera, Radar, Lidar), Optimierung und Portierung von ADAS-Algorithmen, Autosar-basierte Steuergeräteentwicklung, Fahrerüberwachungssysteme, KI-basierte Datenkommentierung, modellbasierte Entwicklung, Validierung und Prüfung verschiedener ADAS/AD-Funktionen.
Unsere Erfahrung mit ADAS-Anwendungen
Wichtige Dienstleistungsangebote
Algorithmus-Optimierung/Portierung
- Optimierung der Algorithmen und Portierung auf Zielplattformen für die Erkennung von Objekten und Fußgängern
Kamera-/Visionsbasierte Lösungen
- Kameramodell, Algorithmen, ML-Modell-Training & Portierung
- Bild-/Videotuning, Videoanalyse, Korrektur von Objektivverzerrungen
Datenbeschaffung und Beschriftung
- Bild-/Videodaten für das Training von Algorithmen, 2D/3D-Labelling (Bounding Box, Quader) und semantische Segmentierung
Sensor- und Datenfusion
- Erfahrung mit Sensoren - Kamera, Radar, Lidar, Ultraschall usw.
- Fusion mehrerer Sensoreingänge für die Auslösung/Warnung
Konnektivität und Vorverarbeitung
- Konnektivität und Treiber für eine Vielzahl von Plattformen
- Leistungsoptimierung für DSP/GPU/ISPs mit wenig Speicher
Compute-Plattformen
- Heterogene plattformbasierte Ausführung auf Multicore/OS/SoC
Fallstudien
Optimierung des Algorithmus zur Fußgänger- und Objekterkennung und Portierung auf Hydra DSP
- Optimierte und portierte Algorithmen - Erfolgreich optimierte und portierte proprietäre Algorithmen zur Objekterkennung (OD) und Fußgängererkennung (PD) für Umgebungen mit begrenztem Speicher.
- Speicher- und Leistungsoptimierung - Erzielung von ~30 Bildern pro Sekunde bei einer Auflösung von 720×480 bei gleichzeitiger Ausführung von vier ADAS-Algorithmen innerhalb von 32 KB Befehlsspeicher und 8 KB Datenspeicher unter Verwendung von Speicherüberlagerungen.
- Algorithmusanpassung und -integration - Portierung und Optimierung von Kameramodell (Fish Eye zu Pinhole ~5K LOC), OD (~110K LOC) und PD mit KCF-Tracker (~80K LOC) für effiziente ADAS-Verarbeitung.
- Effiziente Code-Implementierung - Konvertierung von C++ PC-basiertem Fließkomma-Code mit trigonometrischen Operationen in optimiertes Embedded C mit Overlays, das eine nahtlose Ausführung auf dem Hydra DSP gewährleistet.
ADAS-Algorithmus-Portierung - Überwachung von Seitenspiegeln
- Optimierte Portierung von ADAS-Algorithmen - Erfolgreiche Portierung von Algorithmen zur optischen Selbstdiagnose (OSD) und Kamerakalibrierung für die Überwachung von Seitenspiegeln auf die Broadcom 89107 & Hydra DSP-Plattform.
- Speicher- und Leistungsoptimierung - Erzielung von ~30 Bildern pro Sekunde bei einer Auflösung von 720×480 bei effizienter Nutzung von nur 2 der 8 DSP-Kerne, trotz geringer Speicherverfügbarkeit (32 KB Befehls- und 8 KB Datenspeicher).
- Verbesserte Funktionen - Entwickelte Funktionen zur Überwachung des toten Winkels, Blendungserkennung und Bodenerkennung zur Verbesserung der Fahrsicherheit.
- Effiziente Datenhandhabung und -verarbeitung - Implementierte Fließkomma-zu-Festkomma-Konvertierung und optimierte DMA-Operationen für nahtlose Verarbeitung zwischen ARM und DSP ohne gemeinsamen Speicher.
ADAS-Funktionsverbesserung und Algorithmus-Validierung
- Erweiterte ADAS-Funktionen - Verbesserte adaptive Geschwindigkeitsregelung und Notbremsassistent durch Integration von RADAR- und Kamerasensoren für ein verbessertes Situationsbewusstsein.
- Erweiterte Simulation und Tests - Entwicklung von 3D-Umgebungsmodellen zur Simulation verschiedener Bedingungen wie Regen, Nebel und Schnee, um eine robuste Algorithmusvalidierung und Machbarkeitsstudien zu gewährleisten.
- Konformität mit ISO26262 und Automotive SPICE - Gewährleistung von Sicherheit und Zuverlässigkeit durch Befolgung der MISRA-Codierungsrichtlinien, strenge Einzel- und Integrationstests sowie Unterstützung bei Feldtests.
- Optimierte Leistung und Wiederverwendbarkeit - Bereitstellung von modularem und wiederverwendbarem Code, Verbesserung der Testabdeckung und Verkürzung der Markteinführungszeit durch simulationsbasierte Validierung.
AI-ML-basierte Bewertung und Überwachung des Fahrverhaltens
- KI-gestützte Fahrerüberwachung - Entwicklung eines Modells zur Erkennung von 9 Verhaltensweisen des Fahrers (z. B. SMS schreiben, essen, telefonieren) für die Bewertung von Ablenkungen in Echtzeit und die Generierung von Warnungen.
- Hochpräzises Deep-Learning-Modell - Anwendung von Transfer-Learning auf VGGNet und ResNet mit einem Datensatz von mehr als 35.000 Bildern, Erzielung einer Genauigkeit von 85 % und Optimierung für den Randeinsatz mit SqueezeNet.
- Effiziente Edge-Bereitstellung - Erfolgreiche Portierung von auf dem Server trainierten Modellen auf Kabinenkamerageräte (227×227 @ 30 FPS) unter Verwendung von TensorRT mit DeepStream, was eine Echtzeitverarbeitung gewährleistet.
- Verbesserte Flottensicherheit und Kosteneinsparungen - Ermöglicht die Live-Überwachung von mehr als 1000 schweren Fahrzeugen, wodurch die Ablenkung der Fahrer um 50 % reduziert, die Unfallrate gesenkt und die Versicherungsprämien gesenkt werden konnten.
LIDAR-gestütztes Kollisionswarnsystem
- Fortschrittliche Kollisionsverhütung - Entwicklung eines kabelgebundenen und kabellosen LIDAR-basierten Systems zur 360-Grad-Umgebungsüberwachung in Echtzeit, das die Sicherheit in der Fabrikhalle gewährleistet.
- End-to-End-Systementwicklung - Durchführung von Machbarkeitsstudien, Hardwaredesign, Entwicklung eingebetteter Software und Komponentenauswahl, Integration von LIDAR-Sensoren mit haptischem Feedback.
- Erhöhte Sicherheit am Arbeitsplatz - Ermöglicht Echtzeitwarnungen für Fahrer, wodurch gefährliche Zwischenfälle erheblich reduziert und die Mobilität von Mitarbeitern und Fahrzeugen verbessert werden.
- Kosten- und Risikoreduzierung - Minimierung von Prozessrisiken und unfallbedingten Entschädigungskosten, wodurch eine sicherere und effizientere Produktionsumgebung geschaffen wird.
Kürzlich veröffentlichte Erkenntnisse
Auszeichnungen & Anerkennungen
Entwicklung einer EV-Ladestation der nächsten Generation
ISG Digital Case Study Award für die Entwicklung der digitalen Plattform von PTI erhalten
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