Der Vernetzungsgrad zukünftiger Assistenzsysteme wird weiter zunehmen. Es gilt, die Nachteile von Einzelsensoren unter Zuhilfenahme mehrerer Sensoren auszugleichen, um so komplexe Zusammenhänge erfassen zu können. Die Umsetzung bedarf einer Komplexitätssteigerung der E/E Architektur, um der benötigten Integrationstiefe gerecht zu werden. Der Grund liegt im erhöhten Datenaufkommen zwischen Sensoren wie Radar (Radio Detection and Ranging), Lidar (Light Detection And Ranging), Ultraschall und Kamera. Die aktuell eingesetzten Architekturen sind aus der Historie heraus gewachsen, wurden anforderungsspezifisch entwickelt und bedarfsgerecht erweitert. Jedoch kann ein bestehendes System nicht unbegrenzt erweitert werden, um alle zukünftigen Anforderungen abzudecken. Um dennoch eine zukunftssichere Architektur auslegen zu können, bedarf es vorab einer Entwurfsmethodik, die Fahrerassistenzsysteme nach Kriterien wie Leistungsvermögen, Flexibilität, Wiederverwendbarkeit, Sicherheit und Kosten bewertet und auf deren Basis eine Vorauslegung möglich ist.


    Access

    Access via TIB

    Check availability in my library

    Order at Subito €


    Export, share and cite



    Title :

    Methodik zur Bewertung von E/E-Architekturen zukünftiger Fahrerassistenzsysteme


    Contributors:


    Publication date :

    2015


    Size :

    19 Seiten, Bilder, 5 Quellen



    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    German




    Methodik zur Bewertung von E/E-Architekturen zukuenftiger Fahrerassistenzsysteme

    Rieger,J. / Baeker,B. / Mercedes-Benz Technol.,MBtech,DE | Automotive engineering | 2015


    Methodik zur Bewertung aktiver Fahrerassistenzsysteme

    Khanafer,A. / Pusic,D. / Balzer,D. et al. | Automotive engineering | 2007


    Methodik zur Bewertung aktiver Fahrerassistenzsysteme

    Khanafer, A. / Pusic, D. / Balzer, D. et al. | Tema Archive | 2007


    Multi-Kamera-Architekturen fuer Fahrerassistenzsysteme

    Lorenzen,T. / Texas Instruments,US | Automotive engineering | 2016