Signalverarbeitung für Assistenzsysteme

Die Kernkompetenz der Forschungsgruppe liegt im Bereich der mehrdimensionalen Signalverarbeitung. Ein Anwendungsgebiet, das zuerst gar nicht offensichtlich erscheint, ist die digitale Bildverarbeitung, bei der das Know-how über die Signal und System Theorie in die Praxis übertragen werden kann. Dabei geht es insbesondere um die Filterimplementierung von raumzeitlichen Filtern mittels Wellendigitalfiltern und die Merkmalsextraktion mit generalisierten Integralbildern. Diese Techniken ermöglichen die Umsetzung von echtzeitfähigen Bildverarbeitungssystemen.

Gerade in der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (FAS) können diese Techniken mit Objekterkennungsalgorithmen verknüpft werden, um beispielsweise eine Erkennung von Fahrzeugen, Fußgängern und auch Fahrspuren zu realisieren.

Die Zukunft liegt allerdings in dem Zusammenspiel mehrerer Verkehrsteilnehmer, die ihre Umfeldwahrnehmung mit anderen teilen, um so ein besseres Abbild der Umgebung erlangen zu können. Dabei werden hauptsächlich kostengünstige Kamerasensoren verwendet, deren Daten mittels Car2Car-Kommunikation an andere Verkehrsteilnehmer weitergegeben werden können. Die übermittelten Daten werden anschließend mittels einer Sensordatenfusion zusammengeführt.

Um eine Praxistauglichkeit gewährleisten zu können, werden die entwickelten Systeme zum Teil direkt auf einer Hardwareplattform (DSP, FPGA) realisiert. Damit deckt die Forschungsgruppe alle Bereiche von Systementwicklung bis zum fertigen Chip ab.

Applikationen