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Baselabs Dynamic Grid

Sensor-Fusion für die Fahrfunktionen von morgen

Baselabs Dynamic Grid
Das Baselabs Dynamic Grid liefert ein konsistentes, detailreiches Umfeldmodell. Es beinhaltet dynamische und statische Objekte sowie eine Freiraumschätzung.
© Baselabs

Der Spezialist für Sensor-Fusion Baselabs hat mit seinem Dynamic Grid einen Algorithmus entwickelt, der aus hochauflösenden Sensor-Rohdaten ein konsistentes Umfeldmodell erzeugt. Damit lassen sich Datenfusionssysteme für automatisierte Fahrfunktionen in urbanen Umgebungen schneller entwickeln.

Automatisierte Fahrfunktionen für den innerstädtischen Bereich stellen besonders hohe Anforderungen an das verwendete Umfeldmodell. Auf der Sensorseite bereitet sich die Industrie auf die Verwendung von hochauflösenden Sensoren vor, um die benötigten Daten mit einem ausreichenden Detaillierungsgrad gewinnen zu können. Klassische algorithmische Verfahren der Sensorfusion stoßen in einem solchen Kontext an ihre Grenzen.

Der Algorithmus Baselabs Dynamic Grid dagegen kann die hochaufgelösten Sensordaten von zum Beispiel Radaren oder Laserscannern auf Rohdatenniveau verarbeiten. Die Verwendung von Kameras mit semantischer Segmentierung ist ebenfalls möglich. Im Ergebnis liefert das Dynamic Grid ein in sich konsistentes Umfeldmodell, das dynamische und statische Objekte in der Fahrzeugumgebung mit hoher Genauigkeit und Robustheit erkennt. Zusätzlich wird eine Freiraumschätzung durchgeführt, um befahrbare Bereiche oder Parklücken zu erkennen. Der Algorithmus läuft auf Automotive-CPUs in Echtzeit und wird nach ISO26262 implementiert.  

Das Dynamic Grid ist geeignet für Fahrfunktionen für Automatisierungslevel 2 und darüber bis hin zum hochautomatisierten Fahren. Typische Anwendungsfelder sind automatisierte Parkfunktionen wie trainiertes oder Valet Parken, Notbrems-Funktionen mit automatischem Ausweichen oder Staupiloten. Weiterhin bietet sich der Algorithmus für die Verwendung in Radar-Subsystemen an. 

»Mit dem Dynamic Grid stellen wir eine gute Alternative zum Einsatz einer Kombination aus klassischen Tracking-Verfahren mit einem statischen Belegungsgitter vor. Durch die integrierte Verarbeitung der Daten in einem in sich geschlossenen Algorithmus vermeiden wir Inkonsistenzen, die die Kombination von zwei unterschiedlichen Verfahren in der klassischen Vorgehensweise häufig mit sich bringen«, so Norman Mattern, Leiter der Produktentwicklung bei Baselabs. 

Gerade in Szenarien mit sehr vielen Objekten unterschiedlicher Bewegungsrichtungen in der Umgebung des Fahrzeugs könne das Dynamic Grid seine Stärken ausspielen. Zusätzlich sei der Algorithmus in der Lage, Objekte beliebiger Form zu erkennen und zu verfolgen, ohne darauf aufwändig trainiert werden zu müssen.

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