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KYOCERA präsentiert Innovations-Feuerwerk auf der electronica 2018

Auch in diesem Jahr stellt Kyocera seine vielfältigen Produkte – von Displays bis zu Halbleiter-Bauteilen – auf der electronica in München vor. Vom 13. bis zum 16. November 2018 ist der Hersteller in Halle B6 am Stand 536 zu finden.

Kyoto/Neuss, 23. Oktober 2018. Auf der electronica, der internationalen Leitmesse für die Elektronik-Industrie, werden jährlich innovative Technologien und Trends vorgestellt. Tausende Aussteller wirken auf der Messe mit und beweisen, wie breit und abwechslungsreich Produktpalette und Anwendungsgebiete sind. Kyocera präsentiert dieses Jahr eine Fülle neuer Produkte aus den unterschiedlichen Bereichen des Unternehmens.

Industry 4.0: Klare Sicht und fühlbares Feedback
Im Display-Bereich zeigt Kyocera erstmals seine innovativen MicroLEDs. Anders als bei LCDs sind die Pixel der MicroLEDs selbstleuchtend und bestehen aus wenigen µm-großen LEDs.Vorteile gegenüber LCDs sind sehr hohe Helligkeit und Kontrast sowie lange Lebensdauer. Weitere Highlights im Display-Bereich sind 3D Head-Up Displays (HUD) im ADAS-Segment und die patentierte Haptivity®(1) Technologie, in einem 7-Zoll-Display integriert. Zudem stellt das Unternehmen Displays mit InCell Camera vor. Diese innovative Technologie sorgt dafür, dass der Fahrer die Kamera nicht wahrnimmt und somit nicht abgelenkt wird.

Komponenten für fortschrittliche Themomanagement-Systeme
Neben der Display-Technologie stellt Kyocera aus dem Bereich Automotive Components sein neues Peltier-Element für fortschrittliche Thermomanagement-Systeme vor. Aus dem Bereich Electronic Components, der erstmals auf der Electronica vertreten sein wird, werden MLCC, Quartzprodukte und Power Devices präsentiert.

Halbleiterprodukte verhindern Abhandenkommen von Instrumenten
Im Halbleitersegment zeigt Kyocera seine Ultra-Hochfrequenz-RFID-Transponder mit robustem Keramikgehäuse, die sich auch auf Metall befestigen lassen. Dadurch eignen sie sich für das zuverlässige Tracking von Werkzeugen in vielfältigen Bereichen. Als weitere Innovationen des japanischen Herstellers im Halbleitersegment zählt zudem das Torokeru Sheet, auch T-Sheet genannt. Diese Folie schmilzt bei Wärmeeinfluss und versiegelt dadurch ganze elektronische Baugruppen passgenau.
Um Distanzen zu messen, wird immer mehr die optische Fernerkundungstechnik LiDAR angewandt. Kyocera entwickelt und produziert hierfür die notwendigen Gehäuse und Substrate für sogenannte Pulslaser. LiDAR steht dabei für Light Detection and Ranging, zu Deutsch Lichtdetektion und -entfernung.

Feinkeramikkomponenten mit exzellenter Hermetik
Die Sparte Feinkeramikkomponenten wartet mit der Laminiertechnologie für Wärmetauscher und Kühlkörperanwendungen auf. Außerdem werden komplexe und präzise Strukturen für Drucksensoren und metallisierte Keramikbauteile mit Hochvoltresistenz und exzellenter Hermetik gezeigt. Feinkeramische Bauteile werden nicht nur in hochvolumiger Serienfertigung produziert, sondern auch für Nischenanwendungen mit hoher Produktzuverlässigkeit.

(1) HAPTIVITY® ist eine eingetragene Marke von Kyocera

Die Kyocera Corporation mit Hauptsitz in Kyoto ist einer der weltweit führenden Anbieter feinkeramischer Komponenten für die Technologieindustrie. Strategisch wichtige Geschäftsfelder der aus 264 Tochtergesellschaften (31. März 2018) bestehenden Kyocera -Gruppe bilden Informations- und Kommunikationstechnologie, Produkte zur Steigerung der Lebensqualität sowie umweltverträgliche Produkte. Der Technologiekonzern ist weltweit einer der ältesten Produzenten von Solarenergie-Systemen, mit mehr als 40 Jahren Branchenerfahrung. 2017 belegte Kyocera Platz 522 in der „Global 2000“-Liste des Forbes Magazins, die die größten börsennotierten Unternehmen weltweit beinhaltet.

Mit etwa 75.000 Mitarbeitern erwirtschaftete Kyocera im Geschäftsjahr 2017/2018 einen Netto-Jahresumsatz von rund 12,04 Milliarden Euro. In Europa vertreibt das Unternehmen u. a. Drucker und digitale Kopiersysteme, mikroelektronische Bauteile und Feinkeramik-Produkte. Kyocera ist in Deutschland mit zwei eigenständigen Gesellschaften vertreten: der Kyocera Fineceramics GmbH in Neuss und Esslingen sowie der Kyocera Document Solutions in Meerbusch.

Das Unternehmen engagiert sich auch kulturell: Über die vom Firmengründer ins Leben gerufene und nach ihm benannte Inamori-Stiftung wird der imageträchtige Kyoto-Preis als eine der weltweit höchstdotierten Auszeichnungen für das Lebenswerk hochrangiger Wissenschaftler und Künstler verliehen (umgerechnet zurzeit ca. 764.000 Euro*).

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Autonomous Driving: Optical Data Network Enhances Safety

KDPOF Demos Seamless and EMC-compliant Network Integration at AESIN Conference and at IEEE SA Ethernet & IP @ Auto Tech Day

Autonomous Driving: Optical Data Network Enhances Safety

KDPOF’s optical data network enhances safety for autonomous driving

KDPOF – leading supplier for gigabit transceivers over POF (Plastic Optical Fiber) – provides their optical network technology in order to enhance safety for autonomous driving. „For safety-related functions such as the data network backbone, autonomous driving requires redundant systems in order to increase safety and avoid the autonomous car locking up if one of the systems is disabled in some way,“ explained Ruben Perez de Aranda, CTO and Co-founder of KDPOF. Reliability analysis shows that a technology redundancy like optical and copper cabling provides the highest reliability. Consequently, more and more OEMs are now considering Plastic Optical Fiber. KDPOF will demonstrate the seamless and EMC-compliant network integration with POF at the AESIN (Automotive Electronics Innovation) Conference on October 2, 2018 in Solihull, UK, and at the IEEE-SA Ethernet & IP @ Automotive Technology Day on October 9-10, 2018 in London, UK.

EMC Lessons Learned on Gigabit Ethernet Implementation for ADAS & AV

In his presentation „EMC Lessons Learned on Gigabit Ethernet Implementation for ADAS & AV“ at the AESIN Conference on October 2, 2018 at 16:30, Ruben Perez de Aranda will describe the lessons learned in the iterative design process with the final goal of bringing into the market a mass-produced automotive Gigabit Ethernet PHY integrated in an ECU and meeting the most stringent EMC specifications. „This grows more important as in-car network speeds increase to accommodate the demands of driverless systems,“ he added. „Higher speeds are achieved by wider use of the electromagnetic spectrum.“ This situation makes the underlying communication system implementation less immune to radiated and conducted noise. It also forces OEMs to impose more and more stringent emissions limits on the electronic components, limits that are often already tighter than the demands imposed by international standards. POF is ideal for the new architectures since it provides natural galvanic isolation between communicating modules and a radiation-free harness.

With the first automotive Gigabit Ethernet POF (GEPOF) transceiver KD1053, KDPOF provides high connectivity with a flexible digital host interface, low latency, low jitter, and low linking time. The transceiver complies with the standard amendment IEEE Std 802.3bv™ and thus fully meets the requirements of carmakers.

About KDPOF

Fabless semiconductor supplier KDPOF provides innovative gigabit and long-reach communications over Plastic Optical Fiber (POF). Making gigabit communication over POF a reality, KDPOF technology supplies 1 Gbps POF links for automotive, industrial, and home networks. Founded in 2010 in Madrid, Spain, KDPOF offer their technology as either ASSP or IP (Intellectual Property) to be integrated in SoCs (System-on-Chips). The adaptive and efficient system works with a wide range of optoelectronics and low-cost large core optical fibers, thus delivering carmakers low risks, costs and short time-to-market.

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Auto Verkehr Logistik

Autonomes Fahren: Optisches Datennetzwerk erhöht Sicherheit

KDPOF zeigt mühelose und EMV-gerechte Netzwerk-Integration auf AESIN-Konferenz und IEEE SA Ethernet & IP @ Auto Tech Day

Autonomes Fahren: Optisches Datennetzwerk erhöht Sicherheit

Das optische Datennetzwerk von KDPOF erhöht die Sicherheit für das autonome Fahren

KDPOF – führender Anbieter für die Gigabit-Vernetzung über POF (Polymere optische Faser) in Fahrzeugen – erhöht mit seiner optischen Netzwerktechnologie die Sicherheit beim autonomen Fahren. „Für sicherheitsrelevante Funktionen wie das Datennetzwerk-Backbone benötigt das autonome Fahren redundante Systeme, um die Verfügbarkeit zu erhöhen“, erläutert Ruben Perez de Aranda, CTO und Mitgründer von KDPOF. „So lässt sich vermeiden, dass das autonome Fahrzeug blockiert, wenn eines der Systeme in irgendeiner Form gestört ist.“ Zuverlässigkeitsanalysen zeigen, dass eine Technologie-Redundanz wie etwa Optik und Kupfer am verlässlichsten ist. Folglich ziehen immer mehr OEMs die optische Polymerfaser in Betracht. KDPOF präsentiert die mühelose und EMV-gerechte Netzwerk-Integration mit POF auf der AESIN (Automotive Electronics Innovation)-Konferenz am 2. Oktober 2018 in Solihull, UK, und auf dem IEEE-SA Ethernet & IP @ Automotive Technology Day vom 9. bis 10. Oktober 2018 in London, UK.

EMV-Erkenntnisse der Gigabit-Ethernet-Implementierung für ADAS und Audio/Video

In seiner Präsentation „Gewonnene EMV-Erkenntnisse der Gigabit-Ethernet-Implementierung für ADAS und Audio/Video“ wird Ruben Perez de Aranda auf der AESIN-Konferenz am 2. Oktober 2018 um 16:30 Uhr Erfahrungen und Erkenntnisse aus dem iterativen Design-Prozess erläutern. Das Ziel ist, einen serienproduzierten automotive Gigabit-Ethernet-Physical-Layer auf den Markt zu bringen, der in ein Steuergerät integriert ist und die strengsten EMV-Spezifikationen erfüllt. „Das wird immer wichtiger, da die Geschwindigkeiten von Fahrzeugnetzwerken ständig steigen, um die Anforderungen von fahrerlosen Systemen zu erfüllen“, ergänzt er. „Höhere Geschwindigkeiten erreichen wir durch eine breitere Nutzung des elektromagnetischen Spektrums.“ Diese Situation verringert die Immunität des zugrundeliegenden Kommunikationssystems gegenüber eingestrahlten und leitungsgebundenen Störungen. Zudem zwingt sie die OEMs, immer strengere Emissionsgrenzwerte für die elektronischen Komponenten zu verhängen: Grenzwerte, die meist bereits strenger sind als die von internationalen Standards erlassenen Forderungen. POF eignet sich daher ideal für die neuen Architekturen, da es eine natürliche galvanische Trennung zwischen den kommunizierenden Modulen und ein strahlungsfreies Kabel bietet.

Mit dem ersten automotive Gigabit-Ethernet-POF (GEPOF)-Transceiver KD1053 bietet KDPOF eine hohe Konnektivität mit einer flexiblen, digitalen Host-Schnittstelle, niedrige Latenz, geringen Jitter sowie eine kurze Aufbauzeit der Verbindung. Der Transceiver entspricht dem Standard-Zusatz IEEE Std 802.3bv™ und erfüllt damit die Anforderungen der Automobilhersteller vollständig.

Über KDPOF

Das Fabless-Halbleiterunternehmen KDPOF bietet innovative Gigabit- und Langstrecken-Kommunikation über POF (Plastic Optical Fiber). KDPOF lässt die Gigabit-Vernetzung über POF Wirklichkeit werden, indem die KDPOF-Technologie POF-Links mit 1 GBit/s für Automobil, Industrie- und Heimnetzwerke bereitstellt. Das 2010 in Madrid, Spanien, gegründete Unternehmen bietet seine Technologie entweder als ASSP (Application Specific Standard Product) oder als IP (Intellectual Property) für die Integration in System-on-Chips (SoCs) an. Das adaptive und effiziente System funktioniert mit einer großen Bandbreite an optoelektronischen Bauelementen und kostengünstigen optischen Fasern mit großem Kerndurchmesser. Damit gewährleistet KDPOF den Automobilherstellern niedrige Risiken, geringe Kosten und kurze Markteinführungszeiten.

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Wissenschaft Technik Umwelt

ADAS-Sensoren testen mit Überschallgeschwindigkeit

ADAS-Sensoren testen mit Überschallgeschwindigkeit

Eine System-Validierung auf Basis von realen Fahrdaten ist für OEMS unumgänglich. (Bildquelle: embedded brains GmbH)

Moderne Automobile sind ohne intelligente Sensoren undenkbar. Nur mit zuverlässiger Umwelterfassung können Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrzeuge sicher und fehlerfrei funktionieren. Die Validierung der Sensorik ist damit ein zentraler Schritt auf dem Weg zum automatisierten Fahren und muss bereits während der Sensorkonzeption mit eingeplant werden.

Aktuell beschäftigen zwei unabhängige Umwälzungen die Automobilindustrie: auf der einen Seite die Ablösung der Verbrennungsmotoren durch Elektroantriebe und auf der anderen Seite die Automatisierung des Fahrbetriebs über „Advanced Driver Assistance Systems“ (ADAS) hin zum „Autonomous Vehicle“ (AV). Ein Fahrzeug sicher und zuverlässig zu steuern erfordert eine Vielzahl von Fähigkeiten; nicht umsonst darf ein Mensch erst mit einem bestimmten Maß an Reife und nach einer entsprechenden Ausbildung Fahrzeuge führen. Eine Grundvoraussetzung für den automatisierten Fahrbetrieb ist, die Umwelt nicht nur erfassen, sondern auch ausreichend verstehen zu können: Wo befinden sich Fahrbahn, feste Begrenzungen und Hindernisse, welche Objekte bewegen sich im Umfeld, wo sind potentielle Gefahrensituationen?

Entsprechend intelligente Sensorsysteme sind in Entwicklung und auch schon in einigen Fahrzeugen im Einsatz. Optische Kamerasysteme, laserbasierte LIDARs und Sensoren auf Radar-Basis haben unterschiedliche Stärken und ergänzen sich in modernen Fahrzeugen. Wer die extrem hohen Anforderungen an die Zuverlässigkeit ernst nimmt und sich der Komplexität der Sensorsysteme bewusst ist, befasst sich frühzeitig mit der methodischen Validierung dieser Systeme. Im Hinblick auf den Projektzeitplan, ist die Effizienz der Validierung sogar entscheidend für den Projekterfolg.

Struktur intelligenter Sensorsysteme
Allen Sensor-Funktionsprinzipien ist eine Zweiteilung gemein: das jeweilige Frontend liefert Rohinformationen mit hoher Datenrate, hier sind heute Werte zwischen 100 und 800MBit/sec üblich. Die Rohdaten werden noch innerhalb des Sensorsystems aufbereitet und analysiert. Ans Fahrzeug werden dann die erkannten Objekte gesendet. Das Datenvolumen dieser Objektliste ist wesentlich geringer, es bleibt typischerweise unter 5KByte.

In der Black-Box-Betrachtung hat ein intelligenter Sensor also eine relativ überschaubare Funktion: Rohdaten erfassen, erkannte Objektliste ausgeben. Die Interna sind jedoch ausgesprochen kompliziert: Filterung der Eingangsdaten, Anpassung an die Umweltbedingungen, Störunterdrückung, Objekterkennung, -plausibilisierung, -klassifizierung und -verfolgung basieren auf komplexen Algorithmen und deren adaptiver Parametrierung. Hinzu kommen auch noch die Echtzeitanforderungen der gesamten Verarbeitungskette und, aus Sicht der Wertschöpfung, der Druck zur Kostenoptimierung.

Für die Implementierung dieser Algorithmen brauchen die Entwickler umfassendes Know-how, auch über die Sensorprinzipien, ihre Möglichkeiten und Grenzen. Eine noch größere Herausforderung ist die Validierung des Sensorsystems. Hier sind mehrere Vorgehensweisen denkbar.

Statische Labor-Aufbauten
Erste Funktionstests kann man recht einfach mit entsprechenden Laboraufbauten machen: Statische Bilder für Kamerasysteme, Metall-Reflektoren für Radarsensoren, Testkörper für LIDAR-Systeme. Allerdings lassen sich damit bewegte Objekte nur sehr begrenzt einsetzen. Sobald man vielfältige Szenarien prüfen möchte, stößt man hier an praktische Grenzen.

Testfahrten
Am Ende muss das Sensorsystem sich auf der Straße bewähren. Also ist es auch naheliegend, für die Validierung Testfahrten durchzuführen. Autobahn, Landstraße, Stadtverkehr, schwedische Fernstraßen, die Betriebsamkeit italienischer Städte oder das Durcheinander einer asiatischen Großstadt: Die Vielfalt der Szenarien kann nur in der realen Welt er-fahren werden.

Aber die korrekte Erkennung aller relevanten Objekte ist während der Fahrt schwer zu prüfen: Ein Echtzeitvergleich von Umgebung und erkannter Objektliste über mehrere Stunden, Tage und Wochen überfordert die Konzentrationsfähigkeit der Testingenieure. Und: wenn Abweichungen und Fehlfunktionen festgestellt werden, die Software und Parametrierung daraufhin verbessert werden, verlieren die bisher absolvierten Testfahrten ihre Aussagekraft und müssen wiederholt werden. Und hier zeigen sich die Schwachpunkte dieser Methodik: Weder kann man exakt die gleichen Objektszenarien für die Validierung der Verbesserung herstellen, noch lassen sich auf Kommando die gleichen Wetterbedingungen wieder und wieder hervorzaubern. Testfahrten stellen also einen wertvollen Random-Test dar, sind aber nicht exakt wiederholbar.

Simulation
Testszenarien per Simulation zu erzeugen, hat gegenüber Testfahrten offensichtliche Vorteile: Die Testdaten sind nicht mehr von den zufällig angetroffenen Bedingungen abhängig, sondern können gezielt erzeugt werden. Einmal erstellte Szenarien und Sequenzen lassen sich beliebig oft wiederholen. Bei digitaler Einkopplung der Simulationsdaten finden aufeinanderfolgende Tests sogar bitgenau mit dem selben Input statt. Damit sind zum einen Testergebnisse jederzeit wiederholbar und nachvollziehbar. Zum anderen kann eine verbesserte Sensorsoftware unter exakt den selben Bedingungen geprüft werden wie ihre Vorgänger. Das Labor braucht dabei nicht verlassen zu werden. Neue, als kritisch erkannte Szenarien, können jederzeit hinzugefügt werden. Und: anders als bei Testfahrten, lassen sich auch Szenarien erzeugen, denen man ein reales Testfahrzeug nicht aussetzen kann oder will, etwa Unfallsituationen, extreme Wetterbedingungen oder ähnliches. Ein oft unterschätzter Nachteil der Simulation ist jedoch, dass die Simulationsszenarien durch die Phantasie der Testingenieure begrenzt sind. Die Vielfalt und Komplexität der realen Welt fehlen hier.

Realdaten-Injektion
Die Realdaten-Injektion vereint die Vorteile von Testfahrten mit der Simulation, denn sie bringt reale Umweltszenarien ins Labor. Für diese Validierungsmethode werden während einmalig durchgeführter Fahrten die Rohdaten der Sensorfrontends lückenlos und bitgenau aufgezeichnet. Diese Rohdatensammlung kann dann im Labor in die Sensoren zurückgespeist und zur Validierung neuerer Softwarestände herangezogen werden. Damit werden die Vorteile von Testfahrten und Simulation kombiniert: die Situationsvielfalt der Testfahrten kann beliebig oft in die Sensorsysteme eingespeist werden, und das jedes mal bitgenau.

Aufzeichnung von Realdaten
Wie kann ein System zur Realdatenaufzeichnung aussehen? Für die aufzuzeichnenden Rohdaten eines Sensorsystems stehen praktisch nie fahrzeugtaugliche Schnittstellen zur Verfügung, daher ist ein System, das Realdaten aufzeichnen soll, direkt an das jeweilige Sensorsystem anzukoppeln. Ausserdem sollte es entsprechend kompakt und robust angelegt werden, denn es muss bei den unterschiedlichsten Witterungsbedingungen funktionsfähig bleiben.

Bewährt hat sich ein gesplitteter Aufbau, wie er für das Gigabit-Datenloggersystem DP²4R ausgearbeitet wurde: Eine Zentraleinheit (Controller) wird im Fahrzeug verbaut, diese ist mit großen, wechselbaren SSD-Speichern ausgerüstet und für die Initialisierung, Steuerung und Datenaufzeichnung von bis zu vier abgesetzten Erfassungsköpfen (Head Units) zuständig. Über Gigabit-taugliche Kabel wird der Controller mit den Head Units verbunden. Jede Head Unit wird ihrerseits direkt an die Sensorelektronik angekoppelt und ist auch in deren Gehäuse integriert.

Die Head Unit mit ihrem FPGA ist zuständig für die Datenübernahme von der jeweiligen Sensorelektronik. Da hier je nach Sensorkonzept die verschiedensten Schnittstellen zum Einsatz kommen, muss die Head Unit leicht an die Kundenanforderungen anpassbar sein. Das Designkonzept sollte auch eine mechanische Adaption an die Gegebenheiten des Verbauraums erlauben.

Im Fahrbetrieb sind die Head Units dafür verantwortlich, die Daten von der Sensorelektronik abzuziehen, mit einem Zeitstempel zu versehen, zu formatieren und an den Controller zu senden. Der Controller wiederum aggregiert die Daten aller Head Units und speichert sie gemeinsam ab. Bei der Konzeption ist relativ viel Feinabstimmung nötig, denn die aggregierte Datenrate in einem solchen System übersteigt schnell 1GBit/sec, Konzeptschwächen führen schnell zu Flaschenhälsen. Neben den Sensor-Rohdaten sollten auch Mechanismen zur Dokumentation der Fahrtstrecke vorgesehen sein: GPS-Tracker und eine zusätzliche Kamera-Erfassung der Fahrtstrecke erleichtern die Nachbereitung der Daten.

Archivierung und Upload
Zur Archivierung der Daten dienen handelsübliche NAS(„Network Attached Storage“)-Systeme am Entwicklungsstandort. Allerdings werden sehr hohe Kapazitäten benötigt: Ein Jahr lückenlose Aufzeichnung benötigt eine Speicherkapazität im einstelligen Petabyte-Bereich. Der elegante Weg, um die Daten vom Testfahrzeug zum NAS zu transportieren, wäre ganz klar ein Netzwerkinterface. Allerdings ist damit die praktisch erzielbare Datenrate auf ca. 10Gbit/sec begrenzt. Daher lohnt es sich, stattdessen auf den guten alten „Turnschuhbus“ umzusatteln: die SSDs werden manuell aus der Erfassungs-Zentraleinheit entnommen und direkt ins NAS eingesetzt. Bei fünf Minuten Fußweg vom Fahrzeug zum NAS und zwei SSDs mit je acht TByte Kapazität entspricht das einer Datenrate von etwa 430 Gbit/sec, mit Netzwerkkabeln ist das kaum zu übertreffen. Damit liegen die auf den Testfahrten gesammelten Daten bereit zur weiteren Nutzung, Aufbereitung und Auswertung.

Rohdaten-Injektion
Die gesammelten Rohdaten können vielfältig ausgewertet werden. Der Hauptnutzen liegt jedoch in der Möglichkeit, die Daten wieder in die Sensoren einzuspeisen und deren Reaktionen auszuwerten, in einem klassischen Hardware-in-the-Loop-(HiL)-Aufbau. In diesem Aufbau werden letztendlich wieder ähnliche Komponenten genutzt: An die Sensorsysteme, die validiert werden sollen, werden Head Units angekoppelt, die die Rohdaten jetzt nicht aufzeichnen, sondern statt dem Frontend ins Sensorsystem einspeisen. Die Head Units ihrerseits empfangen die Rohdaten synchron vom Controller, der sie wiederum direkt vom NAS holt.

Automatisierte Qualitätsmetrik
Mit diesem Aufbau durchfahren die Sensorsysteme also die früher aufgezeichneten Sequenzen, und dies sogar noch miteinander synchronisiert. Wird ihr Output Richtung Fahrzeug-Bussystem überwacht und mit den relevanten Objekten verglichen, so kann man die entscheidenden Fähigkeiten der Software nachprüfbar quantifizieren.
Noch existierende Schwachpunkte wie nicht oder falsch erkannte Objekte werden in einem erzeugten Report ausgewiesen. Dieser Report dokumentiert für jeden geprüften Softwarestand nachvollziehbar den erreichten Qualitätslevel.

Beschleunigung
Das Testprinzip anhand der erfassten Rohdaten hat einen praxisrelevanten Nachteil: Die Testsequenzen werden am HiL-Prüfstand in Echtzeit durchfahren, damit dauert der Test allerdings auch genauso lange wie alle zu durchfahrenden Fahrtszenen. In Summe kommt man dann leicht auf einige Monate oder sogar Jahre Prüfzeit, zu lange für einen Abnahmetest und für ein Projekt katastrophal, wenn relevante Lücken in der Erkennungsrate ermittelt werden.

Aber auch diese Herausforderung lässt sich meistern: Mehrere identische HiL-Prüfstände können parallel aufgebaut werden, in einem kompakten Aufbau auch als Farm von bis zu 50 parallelen Clustern. Die Fahrtszenen lassen sich dann auf die HiL-Cluster verteilen, die Testfahrten werden quasi mit 50-facher Geschwindigkeit abgefahren: Aus einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 60km/h werden virtuelle 3.000km/h, also etwa dreifache Schallgeschwindigkeit. Eine vollständige Qualifizierung von 12 Monaten Testdaten ist damit innerhalb von 1 Woche möglich. Teiltests (etwa als Vortest nach Softwaremodifikationen) sind eine Frage von Stunden.

Fazit
Intelligente Sensorsysteme als Basis der Fahrzeuge von morgen stellen neue Herausforderungen an die Validierung und Qualitätssicherung der Software. Eine System-Validierung auf Basis von realen Fahrdaten ist für OEMS schon aus versicherungstechnischen Gründen unumgänglich und erlaubt bereits vor der Markteinführung verlässliche Aussagen über die Robustheit der Sensorik.
Verfahren und Systeme hierzu stehen bereit und sind damit als Stand der Technik zu betrachten. Deren Integration sollte frühzeitig in den Entwicklungsprojekten berücksichtigt werden, um die Projektziele rechtzeitig, mit der gebotenen Sorgfalt und sicher zu erreichen.

Ueber die embedded brains GmbH
Die embedded brains GmbH mit Hauptsitz in Puchheim bei Muenchen ist ein inhabergefuehrtes Unternehmen, das auf maßgeschneiderte Soft- und Hardwareentwicklung fuer leistungsstarke Single- und Multicore-Systeme spezialisiert ist. embedded brains steht den Kunden auch als Berater zur Seite und versetzt sie in die Lage, ihr Projekt selbstaendig umzusetzen. Ihre umfangreiche Expertise ermoeglicht es den Experten von embedded brains, Technologien, die sie in einem Bereich etablieren konnten, in einen anderen Bereich zu uebertragen, egal ob Telekommunikation, Industrieautomation, Consumerprodukte, Automotive, Luft- und Raumfahrt. Die Consulting-Leistung reicht von der Konzepterarbeitung, ueber die Erarbeitung von technischen Loesungsmoeglichkeiten bis zu deren Umsetzung.

Das Unternehmen wurde 2005 von den Diplom-Ingenieuren der Elektrotechnik, Peter Rasmussen und Thomas Doerfler, gegruendet. Beide verfuegen ueber mehr als 20 Jahre Erfahrung und fundierte technische Expertise in der Systementwicklung. Zuvor waren beide fuer Unternehmen wie Dornier, Eurocopter, Siemens, Alcatel Siemens, Thomson, Telenorma und Hilf Microcomputer-Consulting als Berater und Mitarbeiter taetig.

Die Geschaeftsfuehrer und ihr Entwicklerteam beraten und begleiten Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen ueber den ganzen Entwicklungsprozess hinweg und uebernehmen mit Hilfe von Partnerunternehmen nach Abschluss der Prototypenentwicklung auch die Serienueberfuehrung und Fertigung.

Zu den Kunden von embedded brains zaehlen unter anderem BMW, E&K Automation, Bang & Olufsen, Fraunhofer ESK und Fraunhofer ITWM, Tyco Electronics, MAN Diesel & Turbo sowie Bosch Rexroth AG.

Weitere Informationen finden Sie unter: www.embedded-brains.de

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Wissenschaft Technik Umwelt

ADAS Systemvalidierung auf der Basis von realen Fahrdaten

Radar-Datenlogger verhindert Autounfälle

ADAS Systemvalidierung auf der Basis von realen Fahrdaten

Der DP²4R Datenlogger von embedded brains erfasst bis zu 4 x 320 MBit/s. (Bildquelle: embedded brains GmbH)

Zukünftig unterstützen Automobile ihre Fahrer zunehmend aktiv beim Autofahren. Über eingebaute Sensoren, Kameras und intelligente Software-/ Hardware-Systeme nehmen Fahrzeuge ihre Umgebung wahr und interpretieren diese Informationen. Derzeit entwickeln einige Unternehmen Fahrerassistenzsysteme, die über Radar-/ Infrarotsysteme das Geschehen rund um das Fahrzeug überwachen. Kernelement sind dabei spezialisierte Mikrocontroller, z.B. von NXP. Die Radardaten werden vom Mikrocontroller empfangen und weiterverarbeitet, so dass nicht mehr wie bisher die gesamten Bildinformationen weitergeleitet werden, sondern nur noch das Ergebnis.

Die Bilderfassung und -datenverarbeitung finden in einem System statt, lediglich die ausgewerteten Daten werden nach außen gegeben. Das hat den Vorteil, dass alle Funktionen in einem Gehäuse zusammengefasst sind. Allerdings bringt dieser Ansatz in der Entwicklung Probleme mit sich. Denn die Rohdaten, aus denen die Software Objekte identifiziert, sind nur chipintern verfügbar. Das hat zum Beispiel zur Folge, dass vom Fahrer während einer Testfahrt erfasste Fehler nicht analysiert werden können. Denn stellt ein Fahrer während der Testfahrt fest, dass ein Objekt vom System nicht richtig erkannt wurde, ist es nicht möglich, die Ursachen dieses Fehlers in der Software zu identifizieren.

Eine Lösung des Problems liefert der Datenlogger DP24R von embedded brains. Die Headunit des Datenloggers wird direkt an die Radarsensoren angekoppelt, so dass der Datenlogger Zugriff auf die Rohdaten hat und sie aufzeichnen kann.

Typischerweise sind vier Sensoren an den vier Ecken des Fahrzeugs angebracht, um die gesamte Umgebung des Fahrzeugs überwachen zu können. Mithilfe von vier angeschlossenen Headunits können die Rohdaten während der Testfahrten aufgezeichnet werden, wobei die Aufzeichnungskapazität des Datenloggers 10 Stunden beträgt. Nach der Testfahrt kann der Entwickler die gespeicherten Rohdaten in sein System am Arbeitsplatz einspeisen und somit entscheiden, ob die Bilderfassung fehlerhaft ist oder ob ein Software-Fehler vorliegt. Sollte letzteres der Fall sein, kann der Entwickler seine Algorithmen solange modifizieren, bis sie anhand der gespeicherten Rohdaten genau die Objekte erkennt, die sie erkennen muss.

Der Datenlogger eignet sich auch für die Entwicklung von Bildverarbeitungsalgorithmen. Für die Algorithmen-Entwicklung benötigen die Entwickler Live-Daten – kein Problem: auch diese Daten kann der Datenlogger zur Verfügung stellen. Und er bietet hierfür noch eine nützliche Zusatzfunktion: Videokameras im Fahrzeug zeichnen zeitsynchron zur Radar-Datenerfassung mit auf. Der optisch-visuelle Vergleich zwischen den verarbeiteten Radardaten und den Videos stellt den ersten Schritt bei der Entwicklung der Algorithmen dar. Der Datenlogger von embedded brains bietet die Möglichkeit, die Daten mit einem Zeitstempel zu versehen, so dass die Daten von allen vier Sensoren bei der Analyse auch zeitlich synchron wieder zusammengesetzt werden können.

Hauptmerkmale des DP24R
Das System kann folgende Anwendungsdaten aufzeichnen:
– Radar Rohdaten
– Verarbeitete Radardaten
– Verschiedene Zusatzdaten
– Datenrate: > 400 Mbit/s.

In das System können folgende Simulationsdaten importiert werden:
– Radar Rohdaten
– Verschiedene Zusatzdaten
– Datenrate: >300 Mbit/s.

Mixed-mode:
– Aufzeichnen und Einspielen von Daten

Vorteile des DP24R
– Das System ist für die meisten Mikrocontroller geeignet
– Multi-Head Design für einfache Einbindung
– Non-intrusive Datenerfassung
– Hohe Speicherkapazität: bis zu 10 Stunden

Wichtigste Anwendungsbereiche
– Fahrerassistenzsysteme
– Fahrwerks-Management
– Prüfstände, HIL

Ueber die embedded brains GmbH
Die embedded brains GmbH mit Hauptsitz in Puchheim bei Muenchen ist ein inhabergefuehrtes Unternehmen, das auf maßgeschneiderte Soft- und Hardwareentwicklung fuer leistungsstarke Single- und Multicore-Systeme spezialisiert ist. embedded brains steht den Kunden auch als Berater zur Seite und versetzt sie in die Lage, ihr Projekt selbstaendig umzusetzen. Ihre umfangreiche Expertise ermoeglicht es den Experten von embedded brains, Technologien, die sie in einem Bereich etablieren konnten, in einen anderen Bereich zu uebertragen, egal ob Telekommunikation, Industrieautomation, Consumerprodukte, Automotive, Luft- und Raumfahrt. Die Consulting-Leistung reicht von der Konzepterarbeitung, ueber die Erarbeitung von technischen Loesungsmoeglichkeiten bis zu deren Umsetzung.

Das Unternehmen wurde 2005 von den Diplom-Ingenieuren der Elektrotechnik, Peter Rasmussen und Thomas Doerfler, gegruendet. Beide verfuegen ueber mehr als 20 Jahre Erfahrung und fundierte technische Expertise in der Systementwicklung. Zuvor waren beide fuer Unternehmen wie Dornier, Eurocopter, Siemens, Alcatel Siemens, Thomson, Telenorma und Hilf Microcomputer-Consulting als Berater und Mitarbeiter taetig.

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Zu den Kunden von embedded brains zaehlen unter anderem BMW, E&K Automation, Bang & Olufsen, Fraunhofer ESK und Fraunhofer ITWM, Tyco Electronics, MAN Diesel & Turbo sowie Bosch Rexroth AG.

Weitere Informationen finden Sie unter: www.embedded-brains.de

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Auto Verkehr Logistik

KDPOF ermöglicht mühelose Integration in optische Netzwerke

Polymere optische Faser gewinnt an Boden bei Gigabit-Ethernet-Vernetzung in Fahrzeugen

KDPOF ermöglicht mühelose Integration in optische Netzwerke

KDPOF bietet eine vollständige POF-Lösung zur nahtlosen Integration in das Bordnetz im Fahrzeug.

KDPOF – führender Anbieter für die Gigabit-Vernetzung über POF (Polymere optische Faser) in Fahrzeugen – präsentiert eine vollständige POF-Lösung zur mühelosen Integration in das Bordnetz im Fahrzeug. Auf dem internationalen Kongress ‚Bordnetze im Automobil‘ am 13. Und 14. März 2018 in Ludwigsburg zeigt KDPOF in Partnerschaft mit führenden Kabelsatzlieferanten wie TE und anderen innovative Gigabit-POF-Lösungen. „POF-Kabel sind ausgesprochen zuverlässig: Sie widerstehen rauen Umgebungen und vertragen Bedingungen wie beispielsweise das Verlegen durch den Motorraum bei hohen Temperaturen bis 105°C oder hinunter bis -40°C“, erläutert Carlos Pardo, CEO und Mitgründer von KDPOF. „Als optische Faser mit großem Kern toleriert es Vibrationen und Achsverschiebungen viel besser als andere optische oder Kupfer-Alternativen wie Glasfaser (Glass Optical Fiber, GOF), Koaxialkabel und STP.“

Bewährte Entwicklungsbeziehungen zwischen den weltweit führenden Optoelektronik-, Steckverbinder- und Kabelbaumanbietern gewährleisten einen gut liefer- und wettbewerbsfähigen Markt für alle im System notwendigen Komponenten: Physical Layer (PHY), faseroptische Transceiver (FOT), Faserkabel und Steckverbinder. Alle involvierten Hersteller wie Broadcom (ehemals Avago), Hamamatsu, KDPOF, TE und weitere sind gemeinsam mit den Organisationen IEEE und ISO bereit für die Marktchancen, die die neue Gigabit-POF-Technologie eröffnet.

Einfaches Handling und große Robustheit

Als Kunststofffaser mit großem Durchmesser lässt sich POF kostengünstig fertigen und installieren. POF benötigt keine ausgefeilte Ausrüstung oder Spezialqualifikation, und auch die Prozesse der Kabelbaumfertigung müssen nicht geändert werden. Die Installation ist einfaches Plug-and-Play. Wickeln und Befestigen entspricht etwa dem von Kupferkabeln. Das gute Biegeverhalten von POF beginnt bei einem Radius von zehn Millimetern. Die Entfernungen für die Gigabit-Übertragung reichen bis 40 Meter ohne Inline-Steckverbinder oder 15 Meter mit bis zu 4 Inline-Steckverbindern. Zudem erlaubt POF schnelles, dynamisches und enges Biegen sowie das Eintauchen in dunkle Flüssigkeiten, neben den Vorteilen des geringen Rauschens und der Robustheit bezüglich des Einkoppelns elektromagnetischer Felder.

Über KDPOF

Das Fabless-Halbleiterunternehmen KDPOF bietet innovative Gigabit- und Langstrecken-Kommunikation über POF (Plastic Optical Fiber). KDPOF lässt die Gigabit-Vernetzung über POF Wirklichkeit werden, indem die KDPOF-Technologie POF-Links mit 1 GBit/s für Automobil, Industrie- und Heimnetzwerke bereitstellt. Das 2010 in Madrid, Spanien, gegründete Unternehmen bietet seine Technologie entweder als ASSP (Application Specific Standard Product) oder als IP (Intellectual Property) für die Integration in System-on-Chips (SoCs) an. Das adaptive und effiziente System funktioniert mit einer großen Bandbreite an optoelektronischen Bauelementen und kostengünstigen optischen Fasern mit großem Kerndurchmesser. Damit gewährleistet KDPOF den Automobilherstellern niedrige Risiken, geringe Kosten und kurze Markteinführungszeiten.

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Automotive Traffic

KDPOF Enables Seamless Optical Networks Integration

Plastic Optical Fiber Gains Ground for Gigabit Ethernet Connectivity in Vehicles

KDPOF Enables Seamless Optical Networks Integration

KDPOF provides a complete POF solution to be seamlessly integrated into the harness of the vehicle.

KDPOF – leading supplier for automotive gigabit transceivers over POF (Plastic Optical Fiber) – is delighted to present a complete POF solution to be seamlessly integrated into the wire harness of the vehicle. At the International Congress Automotive Wire Harness on March 13 and 14, 2018 in Ludwigsburg, Germany, KDPOF will display innovative gigabit POF solutions in partnership with leading wire harness suppliers such as TE and others. „POF cables are very reliable: they can withstand harsh environments and tolerate conditions such as routing across the engine compartment with temperatures as high as 105°C and down to -40°C,“ stated Carlos Pardo, CEO and Co-founder of KDPOF. „As an optical fiber with a large core, POF is able to withstand vibrations and misalignments much better than other optical or copper alternatives such as glass optical fiber (GOF), coax, and STP.“

Well-established engineering collaboration between key leading optoelectronic, connector, and wire harness vendors worldwide ensures a well-supplied and competitive market for all the components needed in the system: Physical Layer (PHY), Fiber Optic Transceiver (FOT), fiber cable, and connectors. All these companies, such as Broadcom (formerly Avago), Hamamatsu, KDPOF, TE, and others, as well as the IEEE and ISO, are ready for the market opportunities that the new gigabit POF technology has opened.

Easy Handling and High Robustness

As a plastic, wide diameter fiber, POF is cheap to manufacture and install. It does not require any sophisticated equipment or professional qualification, and harness manufacturing processes do not need to be changed. Installation is just easy plug and play. Winding and clamping is similar to copper cables. Their good bending performance starts at a radius of 10 mm. Gigabit transmission distances of up to 40 meters are possible without in-line connectors, or 15 meters with up to 4 in-liners. Further, POF allows fast dynamic bending, tight bending, and dark liquid immersion in addition to delivering low noise and robustness regarding incoupling of electromagnetic fields.

About KDPOF

Fabless semiconductor supplier KDPOF provides innovative gigabit and long-reach communications over Plastic Optical Fiber (POF). Making gigabit communication over POF a reality, KDPOF technology supplies 1 Gbps POF links for automotive, industrial, and home networks. Founded in 2010 in Madrid, Spain, KDPOF offer their technology as either ASSP or IP (Intellectual Property) to be integrated in SoCs (System-on-Chips). The adaptive and efficient system works with a wide range of optoelectronics and low-cost large core optical fibers, thus delivering carmakers low risks, costs and short time-to-market.

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Computer IT Software

RTI auf der Autonomous Vehicle Technology World Expo

20. bis 22. Juni 2017 in der Landesmesse Stuttgart

RTI auf der Autonomous Vehicle Technology World Expo

RTI auf der Autonomous Vehicle Technology World Expo 2017 vom 20.-22. Juni in Stuttgart.

Sunnyvale (USA)/München, 19. Mai 2017 – Real-Time Innovations (RTI) ist vom 20.-22. Juni auf der Autonomous Vehicle Technology World Expo 2017 in Stuttgart zu Gast, zu der auch das Autonomous Vehicle Test & Development Symposium 2017 sowie das Autonomous Vehicle Software Symposium 2017 zählen.
Die Konferenzprogramme der Symposien umfassen zahlreiche Vorträge, unter anderem „IIoT databus architecture for plug-and-play HIL testing platform“ am 21.6. um 11.15 Uhr (Test Symposium) sowie „Compete and succeed with IIoT architectures in autonomous cars“ am 20.6. um 14:00 Uhr (Software Symposium), beide gehalten von Bob Leigh, Director of Market Development bei RTI. Kontakt am Stand von RTI ist Reiner Duwe, Sales Manager EMEA von RTI.

Als Anbieter der Konnektivitätsplattform für das Industrielle Internet der Dinge (IIoT) beschleunigt RTI die Entwicklung robuster autonomer Fahrzeugsysteme. RTI Connext DDS bietet eine wichtige Konnektivität für Anwendungen des autonomen Fahrens, ADAS-Anwendungen sowie für andere sicherheitskritische Anwendungen in diversen Märkten. Entwicklern weist RTI einen effektiven Weg vom Prototypenbau über die Produktion bis hin zur Sicherheits-Zertifizierung.
Besucher können hier ihren Teilnehmerpass erwerben: https://secure.ukimediaevents.com/secure_payments/registration/2761/

Ort:
Landesmesse Stuttgart GmbH, Eingang Ost
Messepiazza 1
70629 Stuttgart

Real-Time Innovations (RTI) bietet die Konnektivitätsplattform für das Industrielle Internet der Dinge (IIoT). Der RTI Connext® Datenbus ist ein Software-Framework, das Informationen in Echtzeit teilt und Applikationen als ein integriertes System zusammenarbeiten lässt. Es verbindet sich über Feld, Fog und Cloud. Seine Zuverlässigkeit, Security, Leistung und Skalierbarkeit haben sich bereits in den anspruchsvollsten industriellen Systemen bewiesen. Diese umfassen u. a. Medizintechnik, Automotive, Energie, Luft- und Raumfahrt, Industrieautomatisierung, Transport, SCADA, Marinesysteme sowie Wissenschaft und Forschung.
RTI zählt zu den innovativsten Anbietern von Produkten, die auf dem Data Distribution Service™ (DDS) der Object Management Group (OMG) basieren. Das privat geführte Unternehmen hat seinen Sitz in Sunnyvale, Kalifornien.

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Auto Verkehr Logistik

Renesas autonomy™ Plattform für ADAS und autonomes Fahren

– Skalierbare End-to-End-Lösung von Cloudanbindung über Sensorik bis zur Fahrzeugsteuerung

– R-Car V3M SoC , das erste Renesas autonomy Produkt für Frontkameras mit NCAP-Funktionen

Düsseldorf, 11. April 2017 – Renesas Electronics, ein führender Anbieter hochmoderner Halbleiterlösungen, stellt seine offene Plattform Renesas autonomy(TM) vor. Dabei handelt es sich um eine neue Plattform für ADAS (Advanced Driving Assistance Systems) und autonomes Fahren. Als erste Produktneuvorstellung im Rahmen der innovativen Plattform präsentiert das Unternehmen das R-Car V3M High-Performance Image Recognition SoC (System-on-Chip), das für den Einsatz in intelligenten Frontkamera-Anwendungen sowie Surround-View-Systemen und Lidars optimiert ist. Das neue R-Car V3M SoC erfüllt die Norm für funktionale Sicherheit ISO26262, integriert einen Bildsignal-Prozessor (ISP – Image Signal Processor) und bietet eine hoch performante, low-power Hardware-Beschleunigung für die Bildverarbeitung.

Renesas wird seinen ersten, auf der Basis des neuen R-Car V3M SoCs entwickelten Renesas autonomy Demonstrator am 11. April 2017 auf der DevCon Japan in Tokio zeigen.

Die Renesas autonomy Plattform
Im Zeitalter des autonomen Fahrens müssen Fahrzeuge die Umgebung in Echtzeit erfassen, das Fahrzeug steuern und gleichzeitig Daten mit der Cloud austauschen, um beispielsweise aktualisierte Straßenkarten zu erhalten. Die Realisierung dieser Funktionen erfordert eine breite Palette an Technologien, die alle ein hohes Maß an Zuverlässigkeit benötigen, gleichzeitig aber kontinuierlich weiterentwickelt werden müssen. Dies geht mit einer stetig zunehmenden Nachfrage nach einer vollständigen Lösung einher, die die gesamte Funktionskette abdeckt, um die Integrationszeiten zu verkürzen.

Renesas stellt mit Renesas autonomy eine neue Plattform vor, die auf der langjährigen Erfahrung und dem umfassenden Know-how des Unternehmens im Automotive-Markt als führender Hersteller von Automotive-Halbleitern beruht. Renesas autonomy ist eine offene, innovative und zuverlässige Plattform für ADAS und autonomes Fahren. Die Plattform umfasst zukunftssichere und skalierbare SoC- und Mikrocontroller-(MCU)-Roadmaps. Renesas ist der einzige Anbieter von Automotive-Halbleitern, der mit seinem Produktangebot die gesamte Funktionskette von abgesicherter Cloudanbindung über Sensorik bis zur Fahrzeugsteuerung abdeckt. Mit der neuen Plattform unterstreicht Renesas sein umfassendes Engagement im Bereich ADAS und autonomes Fahren und bietet darüber hinaus Zugang zum stetig wachsenden Partner-Ecosystem von Renesas. Das Unternehmen verbessert damit die Entwicklungseffizienz und verkürzt die Markteinführungszeiten.

Die Hauptmerkmale der Renesas autonomy Plattform:

1) Zuverlässige, skalierbare Hardware-Produktpalette von High-Performance bis Low-Power
Hersteller von Automotive-Systemen können mit der Renesas autonomy Plattform eine umfassende Palette an ADAS-Lösungen und Systemen für autonomes Fahren aufbauen. Unter optimaler Nutzung der zukunftssicheren, skalierbaren Roadmaps können Systemhersteller Lösungen vom Entry- bis zum Premium-Segment entwickeln. Bereits getätigte Entwicklungsinvestitionen lassen sich wiederverwenden und damit die Markteinführungszeiten verkürzen. Systemhersteller profitieren dabei von den bewährten Renesas-Lösungen und dem langfristigen Engagement des Herstellers im Automotive-Markt.

2) Innovative Beschleuniger und bewährte Technologien für funktionale Sicherheit
Zur Implementierung anspruchsvoller Algorithmen haben Systemhersteller mit Renesas autonomy die Möglichkeit, die am besten geeigneten IP-Cores einschließlich dedizierter Hardware-Beschleuniger auszuwählen, und damit die Wahl zwischen freier Programmierbarkeit oder IP-Cores mit geringstem Energieverbrauch bei hoher Leistung – immer mit hoher funktionaler Sicherheit. Dank des Know-hows von Renesas bei der Integration unterschiedlicher IPs und zusätzlicher Technologien wird zudem die Leistungsaufnahme so reduziert, dass kostengünstigere Komponenten für die Stromversorgung genutzt werden können.
Dabei spielt funktionale Sicherheit eine entscheidende Rolle für autonomes Fahren. Seit der Vorstellung seiner ersten Safety MCU im Jahr 2008 liefert Renesas Produkte mit hohen Standards. Um die Anforderungen hoher funktionaler Sicherheitsstandards für Anwendungen im Bereich ADAS und autonomes Fahren abzudecken, unterstützt Renesas mit seinen Hochleistungs-SoCs und MCU-Bausteinen der neuesten Generation eine Reihe von ASIL-Levels. Neben dem ASIL-C-konformen neuen R-Car V3M SoC bietet Renesas eine breite Palette an ASIL-B SoCs (R-Car M3 und R-Car H3) sowie ASIL-D MCUs (RH850/P1X Serie), die die Anforderungen der neuesten ADAS-Anwendungen erfüllen.

3) Offene Entwicklungsplattform mit Zugriff auf ergänzende Technologien aus dem Ecosystem der Renesas-Partnerunternehmen
Das Renesas R-Car Konsortium umfasst weltweit 195 Technologiepartner, zunehmend aus den Bereichen ADAS und autonomes Fahren, zur Unterstützung der Renesas autonomy Plattform. Die offene Architektur der Renesas autonomy Plattform gibt Systemherstellern die Freiheit zu entscheiden, auf welcher Ebene im Entwicklungsprozess sie beginnen: hardwarenah oder unter Nutzung des Know-hows der Technologiepartner von Renesas. Damit steht es Systemherstellern frei, die Wertschöpfung im eigenen Hause zu steigern, oder ihren Entwicklungsaufwand sowie ihre Markteinführungszeit durch eine Zusammenarbeit mit dem Renesas R-Car Konsortium zu verringern.

„Anwendungen für ADAS und das autonome Fahren bestimmen die Zukunft des Automotive-Marktes. Renesas autonomy ist eine zuverlässige, offene und innovative Plattform, die sämtliche Anforderungen von sicherer Anbindung zur Cloud, Sensorik und kognitiver Verarbeitung bis hin zur Fahrzeugsteuerung abdeckt“, erklärt Jean-Francois Chouteau, Vice President Global ADAS Centre, Renesas Electronics Corporation. „Renesas möchte der Automobilindustrie ihren eigenen Gestaltungsspielraum gewährleisten. Mit der Renesas autonomy Plattform geben wir den Entwicklern das Versprechen: Sie entscheiden, wie die Zukunft des Fahrens aussehen wird.“

Das R-Car V3M SoC für intelligente Frontkameras
R-Car V3M ist das neueste SoC, das Renesas im Rahmen der neuen Renesas autonomy Plattform vorstellt. Es ist ein funktionssicherer, äußerst leistungsfähiger und stromsparender Baustein, der auf intelligente Frontkamera-Anwendungen ebenso wie Surround-View-Systeme und Lidars ausgelegt ist.
Der R-Car V3M ermöglicht NCAP-Features (New Car Assessment Programm, Anmerkung 1) für Smart Cameras, wie die Erkennung von Verkehrszeichen, Fahrspuren, Fußgängern und anderen Fahrzeugen in Echtzeit oder Funktionen wie automatisierte Notbremsung. Trotz der hohen Rechenleistung für Computer Vision und hoher funktionaler Sicherheit hat das SoC einen geringen Leistungsverbrauch und ermöglicht die Installation in Frontkameras direkt an der Windschutzscheibe.

Die wichtigsten Features des R-Car V3M SoC

1) Hochleistungs-Bilderkennungs-Engine und funktionale Sicherheit
Im R-Car V3M SoC ist eine Computer Vision Plattform mit hoher Leistung implementiert, die eine Reihe von Hardware-Beschleunigern nutzt: eine flexible Pipeline-Engine (IMP) und eine Computer Vision Engine (CVE). Mit diesen Beschleunigern kann R-Car V3M Algorithmen wie Optical Flow, Objekterkennung und Klassifizierung sowie neuronale Netze verarbeiten. Der R-Car V3M enthält zwei ARM® Cortex® A53 Cores für Anwendungsprogrammierung sowie zwei Cortex R7 Lockstep Cores zur Ausführung von AUTOSAR. Damit erfüllt R-Car V3M die ASIL-B-Kriterien und als „Safety Island“ noch höhere Standards von funktionaler Sicherheit.

2) Hochgradige Integration zu geringeren Kosten
Der R-Car V3M enthält einen integrierten ISP (Image Signal Processor; Bildsignal-Verarbeitungsprozessor), der die Qualität des Rohbildes aus dem Kamerasensor für Computer Vision aufbereitet. Dank dieser Integration ist kein externer ISP in der Kamera oder im Sensor selbst mehr erforderlich. Zudem verfügt das SoC über eine einzelne DDR3L-Schnittstelle, womit die Systemkosten weiter reduziert werden.

3) Offene Lösung für Frontkamera
Das R-Car V3M SoC ist entsprechend der Renesas autonomy Plattform entwickelt und wird von Renesas und seinen Ecosystem-Partnern mit ergänzender Hardware wie Sensoren, Betriebssystemen sowie mit Computervision-Know-how und Anwendungen unterstützt. Dank dieser Auswahl können Systemhersteller ihre eigene Wertschöpfung maximieren oder ihre Markteinführungszeiten durch eine Zusammenarbeit mit Partnern verkürzen – ein Freiheitsgrad im Markt für Frontkameras, der bis jetzt noch nicht angeboten wurde.

Verfügbarkeit
Muster des R-Car V3M SoCs sind ab Dezember 2017 verfügbar. Der Start der Serienfertigung ist für Juni 2019 geplant. (Änderungen bzgl. Verfügbarkeit ohne gesonderte Benachrichtigung vorbehalten).

Foto-Download:
http://presse.hbi.de/pub/Renesas/Bilder/2017_Bilder/REN0693_R-Car_V3M.jpg
http://presse.hbi.de/pub/Renesas/Bilder/2017_Bilder/REN0693_Renesas_autonomy_slide-01.jpg

Zum Engagement von Renesas im Bereich ADAS und autonomes Fahren: https://youtu.be/aVDwcdh84_E

Die Spezifikationen des R-Car V3M SoCs sind auf einem separaten Datenblatt verfügbar.

Anmerkung 1:
NCAP (New Car Assessment Program): Ein Regierungsprogramm für Fahrzeugsicherheit mit dem Ziel, Automotive-Designs im Hinblick auf ihr Verhalten bei einer Reihe von Sicherheitsbedrohungen zu evaluieren.

Hinweis
Renesas autonomy ist ein Warenzeichen der Renesas Electronics Corporation. ARM ist ein eingetragenes Warenzeichen von ARM Limited (oder seiner Tochterunternehmen) in der EU und/oder anderen Ländern. Alle Rechte vorbehalten. Alle anderen eingetragenen Warenzeichen oder Warenzeichen sind Eigentum ihrer entsprechenden Inhaber.

Renesas liefert mit seinen umfassenden Halbleiterlösungen innovatives Embedded-Design. Als weltweite Nummer eins im Markt für Mikrocontroller und einer der führenden Anbieter von A&P- und SoC-Produkten steht Renesas für langjährige Expertise und höchste Qualität. Mit seiner breiten Lösungspalette fokussiert Renesas auf die Anwendungsbereiche Automotive, Industrie, Smart Home, Büroautomation sowie Informations- und Kommunikationstechnologie. Das im Jahr 2010 gegründete Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Japan. Mit mehr als 800 Hardware- und Software-Alliance-Partnern weltweit verfügt das Unternehmen über das größte lokale Support-Netzwerk der Branche. Die europäische Firmenstruktur besteht aus den zwei Geschäftsbereichen Automotive und Industrial sowie dem Global ADAS Centre und der Engineering Group.

Weitere Informationen unter: www.renesas.com
Renesas Electronics Europe informiert auch auf http://twitter.com/Renesas_Europe, http://facebook.com/RenesasEurope und http://youtube.com/RenesasPresents

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RTI Connext DDS beschleunigt Autonomes Fahren

Middleware bietet Sicherheit, Resilienz und Security

RTI Connext DDS beschleunigt Autonomes Fahren

Connext DDS Middleware bietet Mikrosekunden-Latenz und Sicherheitszertifizierung nach ISO 26262.

Sunnyvale (USA)/München, April 2017 – Autonomes Fahrzeugdesign muss nahtlos verschiedene Anbieter integrieren, Konformität mit neuen Standards unterstützen und kontinuierliche Verbesserungen ermöglichen. RTI Connext DDS von Real-Time Innovations (RTI) beschleunigt die Entwicklung robuster autonomer Fahrzeugsysteme und weist Entwicklern einen effektiven Weg vom Prototypenbau über die Produktion bis hin zur Sicherheits-Zertifizierung.

RTI Connext DDS bietet eine wichtige Konnektivität für Anwendungen des autonomen Fahrens sowie für andere sicherheitskritische Anwendungen in diversen Märkten. Ein vollautonomes Auto ist im Wesentlichen ein selbstfahrender Roboter mit einigen der anspruchsvollsten Sicherheitsanforderungen jeder Branche. Der im RTI Connext DDS-Produkt implementierte Data Distribution Service (DDS)-Standard entstand in den Ursprüngen der autonomen Robotik. Als einzige Middleware-Technologie liefert Connext DDS Mikrosekunden-Latenz, Sicherheitszertifizierung, fein abgestufte Sicherheit und bewährte operative Einsatzbereitschaft. Zu finden ist sie im Herz unbemannter Luftfahrtsysteme ebenso wie in Advanced Driver Assistance Systemen (ADAS) und Autonomieplattformen führender Automobilhersteller.

Datenzentrische Konnektivität ist ein relativ neues Konzept im Design verteilter Systeme. Es vereinfacht komplexe Integration und Kommunikation zwischen den einzelnen Komponenten eines Roboters. Ähnlich wie bei einer Datenbank verwendet die datenzentrische Konnektivität ein klar definiertes Datenmodell als gemeinsame Schnittstelle für die Interaktion zwischen verschiedenen Komponenten. Datenzentrierte Systeme können etwa Änderungen im Datenmodell erkennen und verwalten sowie diese Änderungen bei Laufzeit anpassen.

Dies macht einen datenzentrischen Konnektivitätsansatz sehr effektiv für jede Anwendung, die Fähigkeiten zum Selbstlernen und/oder eigener Fehlerbehebung erfordert, wie autonomes Fahren. In großen Projekten hilft die Datenzentrierung auch dabei, Interdependenzen bei Anwendungen zu verringern, um eine parallele Komponentenentwicklung und eine schnelle Integration zu ermöglichen. Im Gegensatz zu einem „Message“-zentrischen Modell verkapselt ein datenzentrisches Modell die Funktionalität der Datenkonnektivität. Es handhabt die meisten Funktionen, die ein „Message“-zentrisches Modell für eine Anwendung benötigt, reduziert aber darüber hinaus die Komplexität der Anwendung stark.

RTI Connext DDS adressiert viele kritische Anforderungen von ADAS-Anwendungen und Autonomem Fahren:
– Quality of Service: garantierte Latenz und Kontrolle über Datenfluss und Netzwerkbandbreite.
– Entkopplung: die Middleware bewältigt Kommunikationsdetails, sodass sich Anwendungen auf die Verarbeitung von Daten konzentrieren können.
– Gemeinsames Datenmodell: Anwendungen und Systeme teilen sich Daten über ein gemeinsames und genau definiertes Datenmodell über alle Komponenten hinweg.
– Datenzentrische Architektur: Entkopplung der Integrationslogik aus Systemkomponenten mit einer datenzentrischen Architektur vereinfacht die Zusammenarbeit von weltweiten Teams und Anbietern.
– Skalierbarkeit: Connext DDS kann effizient für viele Tausende von Anwendungen und Hunderte von Entwicklungsteams weltweit eingesetzt werden.
– Echte Erfahrung: Connext DDS wurde auf Basis jahrelanger Erfahrung entwickelt und unterstützt Kunden bei anspruchsvollen industriellen Anwendungen.

Real-Time Innovations (RTI) bietet die Konnektivitätsplattform für das Industrielle Internet der Dinge (IIoT). Der RTI Connext® Datenbus ist ein Software-Framework, das Informationen in Echtzeit teilt und Applikationen als ein integriertes System zusammenarbeiten lässt. Es verbindet sich über Feld, Fog und Cloud. Seine Zuverlässigkeit, Security, Leistung und Skalierbarkeit haben sich bereits in den anspruchsvollsten industriellen Systemen bewiesen. Diese umfassen u. a. Medizintechnik, Automotive, Energie, Luft- und Raumfahrt, Industrieautomatisierung, Transport, SCADA, Marinesysteme sowie Wissenschaft und Forschung.
RTI zählt zu den innovativsten Anbietern von Produkten, die auf dem Data Distribution Service™ (DDS) der Object Management Group (OMG) basieren. Das privat geführte Unternehmen hat seinen Sitz in Sunnyvale, Kalifornien.

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