Forschungslabor KI und automatisiertes Fahren
In diesem Labor wird an autonomen Fahrzeugen mit Schwerpunkt auf der Wahrnehmung des Fahrzeugumfelds, insbesondere unter Nutzung von Künstlicher Intelligenz geforscht.
Autonomer Versuchsträger – VW Passat
Technologie und Forschung
Der Versuchsträger nutzt die bereits vorhandenen fahrzeuginternen Aktoren, um das Fahrzeug in Längs- und Querrichtung autonom zu steuern. Zur Erfassung und Modellierung der Umgebung stehen sowohl die serienmäßige Sensorik des Fahrzeugs als auch zusätzliche Sensoren zur Verfügung:
- Drei LiDAR-Sensoren auf dem Dach für eine präzise Umfelderfassung
- Sechs Kameras für eine 360°-Rundumsicht
- FLIR-Boson-Kamera zur Aufnahme von Wärmebildern im Wellenlängenbereich von 8-14 µm
- ANavs-Multi-Sensor RTK-System mit einer horizontalen Positionsauflösung von 1 cm
- Hochleistungsrechner, der die gesammelten Daten verarbeitet und KI-gestützte Fahrstrategien ermöglicht
Dank innovativer Technologien und umfangreicher Sensorik kann das Fahrzeug sowohl auf dem Hochschulgelände als auch auf öffentlichen Straßen autonome Teilfunktionen demonstrieren. Unsere Forschung an diesem Versuchsträger geht stetig weiter. Wir arbeiten kontinuierlich an der Weiterentwicklung der autonomen Fahrfunktionen und der Optimierung der Wahrnehmungssysteme.
Skalierte Versuchsträger – 1:8 Modellautos
Technologie und Forschung
Neben dem VW Passat als autonomer Versuchsträger forschen wir an zwei Modellautos im Format 1:8. Diese wurden auf einen vollautonomen Fahrbetrieb umgerüstet und können sowohl auf einem skalierten indoor-Testfeld, als auch outdoor eingesetzt werden. Ein Ziel dieser Versuchsträger ist es, die Sensorik und Aktorik des VW Passat im Kleinformat nachzustellen. Dafür sind unter anderem folgende Sensoren verbaut:
- ZED2i Stereokamera zur Aufnahme von RGB- und Tiefenbildern
- Unitree L1 4D-LiDAR Sensor
- Weiter Sensorik (2D LiDAR, Ultraschallsensorik, IMUs)
- ROS2 basiertes System
Diese skalierten Versuchsträger bieten eine sichere und kontrollierte Testumgebung für Versuche mit experimentellen Machine Learning Ansätzen. Ebenso wird damit eine zugängliche Plattform für studentische Arbeit geschaffen.
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Weitere Infos zum Labor:
- Versuchsträger VW-Passat
- 2 Modellfahrzeuge im Maßstab 1:8 zur Erforschung von Algorithmen im Labormaßstab und der Interaktion von Fahrzeugen untereinander
- Simulations-Equipment: Wir sind in der Lage in unterschiedlichen Umgebungen (AWSIM) verschiedene Szenarien zu simulieren, in denen Fahrzeuge über KI (Reinforcement-Learning) das Fahren erlernen
- Sensorik-Komponenten wie: 3 Lidare, mehrere Kameras
- Faro Orbis: Mobiler SLAM-Laserscanner als Referenz-Messsystem und zur Digitalisierung des Hochschul-Umfelds
- KI-Fähige Arbeitsplatzrechner, sowie Zugriff auf NVIDIA DGX-Station
- G117/118, G030
Die Inhalte und Lernziele der jeweiligen Lehrveranstaltung sind in den Modulhandbüchern des jeweiligen Studiengangs zu finden. Unterlagen und weitere Informationen sind auf der Lernplattform ILIAS der Hochschule Heilbronn hinterlegt.
Bachelor
Dynamische Bildverarbeitung
Master
Vorlesungsreihe: "Autonomous Systems"
Auch Studierende, die sich für autonomes Fahren, KI und Sensortechnik begeistern, sind herzlich eingeladen, sich in unserem Labor einzubringen. Ob im Rahmen von Projekt- und Abschlussarbeiten oder als Mitarbeit in unserem Team – wir freuen uns über neue Ideen und engagierte Mitwirkende!
Viele Studierende haben aktiv an diesen Projekten mitgewirkt und so wertvolle Praxiserfahrungen in der Entwicklung autonomer Systeme gesammelt.
Arbeiten aus dem Jahr 2024:
Seminararbeiten:
- Erstellung einer PCD-Karte für Autoware Core / Universe mittels eines SLAM-Algorithmus (abgeschlossen)
- Creation of Colored Point Cloud Maps and 3D Meshes in Blender and Unity (laufend)
- Integration of Lucid Vision Triton HDR ADAS Camera in Autoware with Traffic Light Recognition (abgeschlossen)
- Integration einer Wärmebildkamera in ein ROS2-Netzwerk für die zukünftige Nutzung als Sensor für ADAS (abgeschlossen)
- Implementierung von Tiefenkarten mittels eines Stereovisionssystems: Der Einfluss variabler Basisbreiten auf die Genauigkeit der Tiefenerkennung (abgeschlossen)
Bachelor-Arbeiten:
- Integration einer KI-gestützten 3D-Objekterkennung und semantischer Segmentierung mittels Tiefenkarten unter Verwendung von Stereoskopie mit variabler Basisbreite für Anwendung im Bereich des automatisierten Fahrens (abgeschlossen)
Masterprojekte:
- Integration und VR-Visualisierung eines Multi-Sensor-Wahrnehmungsmoduls mit Autoware (laufend)
- Autonomous 1:8-Car ROS2 integration and Depth-Camera Sensor Fusion for Obstacle Detection (laufend)
- Integration of Vehicle and Sensor Models in Autoware Core / Universe (laufend)
- Erstellung eines digitalen Zwillings für den TechCampus der Hochschule Heilbronn in AWSIM (laufend)
- Aufbau einer realistischen 3D-Umgebung rund um den TechCampus in AWSIM/Unity (abgeschlossen)
Wir freuen uns über den Austausch mit Interessierten aus Wissenschaft und Industrie. Wenn Sie an einer Zusammenarbeit interessiert sind, kontaktieren Sie uns gerne!
Weitere Infos finden Sie auch in unserem virtuellen KI-Labor (im Gebäude "KI&Mobilität")
Ansprechpartner
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