GMM-Fb. 93: AmE 2019

Automotive meets Electronics, Beiträge der 10. GMM-Fachtagung, 12. - 13. März 2019 in Dortmund

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VDE/VDI GMM (Hg.), GMM-Fb. 93: AmE 2019 (2019), VDE Verlag, Berlin, ISBN: 9783800748990

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Description / Abstract

Auch 2019 steht das Autonome Fahren im Fokus der 10. GMM-Fachtagung Automotive meets Electronis.

Die Wahrnehmung der Umgebung ist eine zentrale Funktion, um autonomes Fahren zu realisieren. Leistungsfähigere Hardware und neue Ansätze im Bereich der Software haben hier große Entwicklungssprünge ermöglicht. Entscheidend sind auch die Fortschritte, die auf dem Gebiet der Sensorentwicklung erzielt wurden. Trotzdem sind wir noch weit davon entfernt, in jeder Situation vollautomatisch fahren zu können. Innenstädte sind eine Herausforderung, weil der Verkehr sehr dicht ist und sich die Teilnehmer im Straßenverkehr nicht alle an die Regeln halten.

Themen der AmE sind somit Sensoren und Halbleiter, die Fusion der Sensordaten und deren Anwendung in Automated Driver Assistance Systemen. Fortschrittliche Algorithmen gehören ebenfalls in dieses Feld, um letztendlich einen sicheren Fahrbetrieb zu gewährleisten. Außerdem spielt auch die Kommunikation zwischen den Fahrzeugen und zur Infrastruktur eine große Rolle. Welchen weiteren neuen Anforderungen an die Fahrzeuge der nächsten Generation müssen wir begegnen? Hier wäre die veränderte E/A-Architektur zu nennen, die sowohl von der Leistungsverteilung als auch von der Informationsverteilung deutlich anders aussehen wird.

Nutzen Sie die AmE als eine Plattform, um Informationen zwischen Industrie, Hochschulen und Forschungseinrichtungen auszutauschen und neue Anregungen zu bekommen. Besonders möchten wir den Nachwuchs motivieren, seine Ideen der Öffentlichkeit zu präsentieren und über die Diskussion Impulse für weitere Arbeit zu gewinnen.

Table of content

  • GMM-Fachbericht 93: AmE 2019
  • Sponsoren
  • Titelseite
  • Impressum
  • Vorwort
  • Programmkomitee
  • Inhaltsverzeichnis
  • Session 1 – Spaß am Fahren & Sensorik
  • 1 Applying Neural Networks with a High-Resolution Automotive Radar for Lane Detection
  • 2 Ego-Motion Correction based on Static Objects Detected by an Automotive Lidar Sensor System
  • Session 2 – Orientierung im Raum
  • 3 Point Cloud Segmentation with a High-Resolution Automotive Radar
  • 4 Geo-based Backend Dissemination for Safety-relevant V2X Applications
  • Session 3 – Modellierung
  • 5 Cost Data Modeling in Relation to the TRACE Project
  • 6 MODELTime: Fully Automated Timing Exploration of Simulink Models for Embedded Processors
  • 7 Applying Security Concepts to Continuous Integration for the Purpose of Testing Embedded Systems
  • Session 4 – Poster
  • 8 Optimization of Frequency-Scaling in Time-Triggered Multi-Core Architectures using Scenario-Based Meta-Scheduling
  • 9 Reliability Assessment of a Redundant 12V On-board Power Supply Using Solid-state Safety Relays
  • 10 Roadside Sensor Optimization in Infrastructure-based Teleoperation of Vehicles
  • 11 Minimierung der Gleichtaktstörung in elektrischen Lenksystemen durch gegenphasiges Takten der Leistungshalbleiter
  • 12 Innovative Solder Materials for Achieving Highly Reliable Solder Joints
  • Session 5 – Software und Algorithmen
  • 13 AUTOSAR 4.0 Software Development for an Automotive ECU Realising the Central Automatic Controller of a Self-Balancing Robot
  • 14 Vehicle-to-Everything, eine neue Herausforderung für den HIL-Test
  • 15 Generic Fault Diagnosis Strategy based on Diagnostic Directed Acyclic Graphs using System-Component Relationships in Automotive Applications
  • Session 7 – Sensorik
  • 16 Miniaturized Photoacoustic CO2 Gas Sensors – A New Approach for the Automotive Sector
  • 17 Lifetime Modelling of Discrete Power Electronic Devices for Automotive Applications
  • 18 TSV-based Passive Networks for Monolithic Integration in SmartPower ICs for Automotive Applications
  • 19 Dynamische Steuerung von elektronischen Sicherungen in Kfz unter Berücksichtigung der ortsabhängigen Temperaturverteilung und des Alterungsverhaltens der Leitungen
  • Session 8 – Assisted driving
  • 20 Using ADASIS Version 3 Data to Improve Localization for Highly Automated Driving
  • 21 @CITY – Automated Cars and Intelligent Traffic in the City
  • 22 Deep, Spatially Coherent Occupancy Maps Based on Radar Measurements
  • Nachgereichter Beitrag
  • 23 Monitoring Animal†™s Behavior on Streets by Micro Doppler Radar
  • GMM-Fachberichte im Überblick
  • Ihre Meinung zählt!

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