Mouser German Blog

Für SAE Level 3 und darüber hinaus werden LiDAR-Systeme in Zukunft unverzichtbar für Fahrzeuge sein. Zusammen mit Radar- und CMOS-Bildsensoren ermöglichen sie fortschrittliche und autonome Fahrfunktionen.

Die Fähigkeit, ein Objekt zu erkennen und zu identifizieren, ist die Basis für fast jede Anwendung der Bildverarbeitung. Die Möglichkeiten bei der Umsetzung sind jedoch fast ebenso zahlreich wie die Gründe, warum wir Anwendungen zur Bildverarbeitung einsetzen. Dieser Blog befasst sich mit verschiedenen Standardsensoren, die zur Objekterkennung verwendet werden.

Wir Menschen haben außergewöhnliche biologische Sensoren, wie z. B. unsere Augen und Ohren, die mit einem einzigartigen Prozessor (nämlich unserem Gehirn) gekoppelt sind. Die Entwickler von Systemen für maschinelles Sehen (Machine Vision) versuchten zunächst, unsere menschlichen Fähigkeiten nachzubilden, indem sie bildgebende Sensoren im visuellen Spektrum mit Verfahren aus den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) kombinierten, um die Erkennung von Objekten zu ermöglichen. Die Fähigkeiten dieser Systeme lassen sich durch den Einsatz von Doppelsensoren für binokulares Sehen und Tiefenerkennung weiter verbessern.

Gut möglich, dass die autonomen Autos, die wir in Zukunft fahren, von einigen der Studierenden entwickelt werden, die am diesjährigen NXP Cup EMEA teilgenommen haben. Im Laufe des Wettbewerbs haben sie hier ihr großes Talent und ihren Einfallsreichtum unter Beweis gestellt. Nach sechs Qualifikationsveranstaltungen, die verteilt über die gesamte EMEA-Region stattfanden – in der Tschechischen Republik, Frankreich, Deutschland, im Libanon, Marokko und Rumänien – schafften es die 19 besten Teams (von rekordverdächtigen 160 Teams, die sich ursprünglich angemeldet hatten) ins Finale. Dieses fand am 29. und 30. April einmal mehr im Fraunhofer Institut IIS in Erlangen statt.