Assistenzsysteme

Intelligente Radararchitektur im Auto

Wie TinyML zuverlässige und fehlalarmfreie Erkennung ermöglicht

Die Kombination aus mmWave-Radar und TinyML markiert einen Paradigmenwechsel in der Innenraumsensorik. Sie sorgt für Sicherheit im Sinne der Euro-NCAP-Anforderungen und ermöglicht zugleich neue Funktionen. Das Ziel: Ein Fahrzeuginnenraum, der sich an die Bedürfnisse der Passagiere anpasst.

Automatisiertes Fahren

Level 2+ und Level 3 im Vergleich

Der ADAC hat Autobahnassistenten der Level 2+ und 3 verglichen. Dabei gibt es...

Technischer Fortschritt reicht nicht aus

Vertrauen ins autonome Fahren bleibt gering

Moderne Assistenzsysteme sind der Schlüssel zur Zukunft des autonomen Fahrens – doch...

Resilienz vernetzter Systeme erhöhen

Automatisiertes Fahren: ConnRAD mit vielversprechenden Resultaten

Im Rahmen des Forschungsprojekts »ConnRAD« wurden Methoden entwickelt, mit denen...

Positionsbestimmung mit und ohne GNSS

Die Achillesferse der Navigation

Wenn GNSS-Signale gestört oder manipuliert werden, geraten ganze Systeme ins Wanken -...

Viele Technologien für Lidar

»Lidar muss robust, kostengünstig und zuverlässig sein«

Christophe Minster, Vice President Lidar von Valeo, zeigt sich im Gespräch mit Markt &...

Überwachung der kognitiven Belastung

Sensor-Netzwerk und KI helfen gestressten Autofahrern

Fraunhofer-Forschende haben ein System entwickelt, das die kognitive Belastung beim...

ZF und Horizon Robotics

Fahrerassistenzsystem für Level 3

Der ZF-Konzern und das chinesische Technologieunternehmen Horizon Robotics...

Schottky-Barrier-Diode von Rohm

Zuverlässiger Schutz von hochauflösenden Bildsensoren

Mit der RBE01VYM6AFH hat Rohm eine Schottky-Barrier-Diode entwickelt, die den üblichen...

Managed Automated Driving

Autonomes Fahren mit Infrastruktur-Unterstützung im Praxistest

Im Projekt MAD Urban zeigt das DLR erstmals die Machbarkeit des autonomen Fahrens mit...