Praktikum Fahrerassistenzsysteme
| Vortragende/r (Mitwirkende/r) |
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| Nummer | 0220616116 |
| Art | Praktikum |
| Umfang | 4 SWS |
| Semester | Wintersemester 2021/22 |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Stellung in Studienplänen | Siehe TUMonline |
| Termine | Siehe TUMonline |
Beschreibung
Ziel dieses Praktikums ist es, den Teilnehmern die Grundlagen der Simulation und Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (FAS) näher zu bringen. Dazu wird ein Notbremsassistent (NBA) entwickelt. Nach einer theoretischen Einführung in das Thema FAS und Funktional Sicherheit (FuSi) werden die Sensoren betrachtet, die für die Umsetzung der NBA-Funktionen notwendig sind. Im praktischen Teil dazu wird eine Kamera kalibriert und eine Tiefenschätzung mittels Stereokamera umgesetzt. Dazu steht ein Versuchsfahrzeug (Audi Q7) zur Verfügung, an dem Sensordaten ausgelesen und visualisiert werden können. Anschließend werden erste Voruntersuchungen zu NBA-Funktionen mit Matlab und Simulink durchgeführt. In weiterer Folge wird mit C++ und ROS schrittweise ein NBA implementiert. Die Funktion des entwickelten Algorithmus wird zunächst in einer Open-Loop Simulation durch das Abspielen zuvor aufgezeichneter Sensordaten überprüft. Im nächsten Schritt wird der SVL Simulator eingeführt. Dieser ermöglicht es, ein Fahrzeug inkl. Sensoren zu simulieren, wodurch sich eine Closed-Loop Simulation zur Validierung des NBA realisieren lässt. Abschließend werden die Funktionen bestehender NBAs analysiert. Dafür werden Realversuche mit einem Tesla Model 3 und einem VW ID.3 durchgeführt.
Die einzelnen Termine umfassen die folgenden Inhalte:
- Einführung FAS und Wiederholung Matlab: Simulation von Brems- und Ausweichtrajektorien in Matlab
- Sicherheitsaspekte/Funktionale Sicherheit: Vergleich zweier Sensorsetups bei Notbremsungen in Matlab
- Grundlagen Sensoren und Einführung Simulink: Eigenschaften von Sensoren, TTC Berechnungen in Simulink mit Hilfe eines Längsdynamikmodells
- Einführung Q7 und HiL-Box Echtzeitsimulation: Flashen, Auslesen und Auswerten von Echtzeitdaten
- Umfeldwahrnehmung (Theorie und Q7): Kamerakalibrierung und Tiefenschätzung
- Einführung C++ und NBA Anwendungsbeispiele: Implementierung von NBA-Funktionen in C++
- Einführung ROS: Auslesen und Visualisieren von Sensordaten
- Umsetzung NBA: Implementierung und Überprüfung der NBA-Funktionen mit ROS und C++
- Einführung SVL Simulator: Szenarienerstellung
- Validierung NBA: Closed-Loop Simulation des umgesetzten NBA im SVL Simulator
- Realversuche: Funktionstest NBA mit Tesla Model 3 und VW ID.3
Im Laufe des Praktikums werden eine Vielzahl von Software-Tools und Programmiersprachen verwendet (Matlab, Simulink, C++, ROS, SVL Simulator). Es richtet sich daher an Studierende, die ihre Programmier- und Entwicklungsfähigkeiten im Bereich der Fahrzeugtechnik ausbauen wollen. Alle Methoden, die nicht von den Teilnahmevoraussetzungen abgedeckt werden, werden im Laufe des Praktikums im erforderlichen Maße eingeführt. Die verwendeten Tools werden in aktuellen Forschungprojekten des Lehrstuhls verwendet, daher bietet dieses Praktikum eine hervorragende Möglichkeit, sich mit Anwendungen vertraut zu machen, die in möglichen zukünftigen Studienarbeiten benötigt werden.
Teilnahmevoraussetzungen
- Matlab Grundkenntnisse (Definition und Rechnen mit Vektoren und Matrizen, Plotten von Variablen, Erstellen von Funktionen und Skripten, ...)
- Fahrdynamik Grundkenntnisse (Koordinatensysteme für Fahrzeugbewegungen, Kennwerte der Radstellungen, ...)
- Bestehen des Einführungstests
- C++ Kenntnisse hilfreich
Um einen einheitlichen Wissensstand der Praktikumsteilnehmer zu gewährleisten, wird vor Beginn des Praktikums ein Skript an die Teilnehmer verteilt. Das abgeprüfte Wissen des Einführungstests beruht rein auf diesem Skript. Der geschätzte Arbeitsaufwand zur Durcharbeitung dieses Skriptes beträgt zwei Stunden.
Lehr- und Lernmethoden
Die Termine des Praktikums (jeden Freitag) setzten sich jeweils aus einem Theorieteil sowie einem Arbeitsteil zusammen. In den Theorieteilen am Vormittag (9:00-12:00) wird das relevante Wissen mittels Präsentation und Live-Programmierung vermittelt. Im anschließenden betreuten Hausaufgabenteil am Nachmittag (13:00-16:00) wird eigenständig gearbeitet.
Studien-, Prüfungsleistung
Am Ende des Praktikums wird eine Prüfung durchgeführt, welche die Gesamtnote darstellt. Die Prüfung setzt sich aus Fragen zur Theorie und aus Programmieraufgaben zusammen.