Forschungsprojekt Propedes

Mehr Sicherheit für Fußgänger

13. April 2012, 10:04 Uhr | Von Prof. Dr. Holger Blume, Dr. Sebastian Flügel, Dr. Martin Kunert, Dr. Werner Ritter und Prof. Dr. Axel Sikora
© Bosch

In dem vom BMBF geförderten Verbundprojekt Propedes werden verschiedene Methoden der Fußgängererkennung entwickelt, verglichen und kombiniert, um ein Höchstmaß an Erkennungssicherheit bei der Detektion von Fußgängern zu erreichen. Die verwendeten Sensortechnologien sind Kombinationen aus Videosystemen mit Fern-Infrarot (FIR) oder Nah-Infrarot (NIR) sowie einem mechanisch scannenden Radarsystem. Ein weiterer Forschungsschwerpunkt ist die Entwicklung und Bewertung möglicher Rechner-architekturen, um die stetig anwachsenden Video-datenströme zu bewältigen.

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Fußgänger und Radfahrer haben keinerlei Knautschzone, die sie bei Unfällen vor schwerwiegenden oder sogar lebensbedrohenden Verletzungen schützt. Dem Trend der jährlich rückläufigen Zahl von Verkehrstoten konnte diese Gruppe der schwächeren Teilnehmer im Straßenverkehr nur teilweise folgen, so dass in Europa der Anteil der getöteten Fußgänger und Radfahrer 2009 auf ein Viertel aller Unfallopfer anstieg.

Dieser überproportional hohe Wert kann nur durch den vermehrten Einsatz entsprechender Schutzfunktionen bei den stärkeren Straßenverkehrsteilnehmern, wie z.B. Autos oder Nutzfahrzeugen, reduziert werden. Neben den meist konstruktiven Verbesserungen der Fahrzeuge gewinnt in Zukunft der aktive Fußgänger- und Radfahrerschutz immer mehr an Bedeutung. Die zuverlässige Fußgängererkennung besitzt bei der Ansteuerung entsprechender Schutzsysteme, wie etwa der aktiven Motorhaube oder dem Notbrems-assistenten, eine grundlegende Bedeutung, insbesondere wenn es um die Vermeidung von Fehlauslösungen bzw. Nichtauslösung im geforderten Anwendungsfall geht.

 


  1. Mehr Sicherheit für Fußgänger
  2. Nachtsichtassistenten der nächsten Generation
  3. NIR-Radar
  4. NIR-FIR
  5. Fusionsverfahren
  6. In Propedes entwickelte Software-/Hardware-Architekturen für mehr Rechenleistung
  7. Anbindung an das ADTF-Framework
  8. Optimale Partitionierung der Videoalgorithmen
  9. Applikationsspezifisch konfigurierbare Soft-Core-Prozessoren
  10. Umsetzung auf Multi-FPGA-Hardware-Plattform
  11. FPGA-basierter Ansatz bietet viel Potential
  12. Die Autoren

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