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Im Rahmen eines F&E-Vorhabens zur Weiterentwicklung von Fahrerassistenzsystemen wurden zwei kamerabasierte Module entwickelt: ein echtzeitfähiger Algorithmus zur Detektion und Verfolgung bewegter Objekte sowie ein weiterentwickeltes Spurverfolgungsverfahren für präzisere Fahrspurerkennung und Spurhaltung.
Projektübersicht
Im Rahmen eines F&E-Vorhabens zur Weiterentwicklung von Fahrerassistenzsystemen wurden zwei kamerabasierte Module entwickelt: ein echtzeitfähiger Algorithmus zur Detektion und Verfolgung bewegter Objekte sowie ein weiterentwickeltes Spurverfolgungsverfahren für präzisere Fahrspurerkennung und Spurhaltung. Beide Komponenten wurden in C++/Qt umgesetzt und unter realen Fahrbedingungen getestet.
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Kundenherausforderungen und unsere Lösungen
Herausforderungen
Echtzeitfähigkeit auf embedded Automotive-Hardware
Zuverlässigkeit der Erkennung bei wechselnden Licht- und Witterungsverhältnissen
Hohe Genauigkeit bei der Spurverfolgung und Objektverfolgung erforderlich
Integration in bestehende Wahrnehmungsarchitektur mit Zeitrestriktionen
Gelöste Aufgaben
Entwicklung eines echtzeitfähigen Algorithmus zur Detektion und Verfolgung bewegter Objekte mittels Kameraeingaben
Implementierung beider Module in C++/Qt mit Fokus auf Performance und Speicheroptimierung
Durchführung systematischer Tests und Optimierungen für Embedded-Anwendungen
Durchführung systematischer Tests und Optimierungen für Embedded-Anwendungen
Ergebnisse
Zuverlässige Echtzeit-Erkennung und Verfolgung von Fahrzeugen und Fußgängern
Verbesserte Spurverfolgung auch bei schlechten Sichtverhältnissen und unklaren Fahrbahnmarkierungen
Robuste, skalierbare Softwarearchitektur für den Serieneinsatz in ADAS-Systemen
Erfolgreiche Validierung in vielfältigen Fahrszenarien auf Straße und Prüfstand
Kundennutzen
Erhöhte Fahrsicherheit
: Bessere Spurhaltung und Kollisionsvermeidung durch präzise Objekterkennung
Zuverlässige Wahrnehmung
Stabile CV-Funktion auch unter realen Störbedingungen
Effiziente Umsetzung
Performante C++/Qt-Implementierung für ressourcenbeschränkte Hardware
Zukunftsfähigkeit
Wiederverwendbare Module für zukünftige ADAS-Generationen
Technologischer Vorsprung
Integration innovativer Bildverarbeitungsverfahren im Vorserienstatus
Rolle & Verantwortung
Entwurf und Entwicklung der CV-Algorithmen für bewegte Objekte und Fahrspuren
Implementierung in C++/Qt mit Fokus auf Modularität und Performance
Test und Validierung im Fahrzeug sowie auf Testsystemen
Optimierung der Algorithmen hinsichtlich Verarbeitungsgeschwindigkeit und Genauigkeit
Referenzprojekte
Die folgenden Referenzprojekte zeigen unsere Kernkompetenzen als Zaretskiy Consulting GmbH. Das neue Netzar-Modell überträgt diese Methoden nun strukturiert auf Digitalisierungsvorhaben – insbesondere mit Blick auf öffentliche und regulierte Anwendungsbereiche.
Teststrategie für Autonomes
Fahren & Fahrdynamiksysteme
Fahren & Fahrdynamiksysteme
Im Rahmen der Entwicklung von Fahrassistenzsystemen und autonomen Fahrfunktionen wurde eine übergreifende Teststrategie benötigt, die sowohl sicherheitsrelevante Anforderungen (z. B. ISO 26262) als auch interne Qualitätsstandards erfüllt.
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Handelsplattform
(FinTech)
(FinTech)
Im Rahmen eines FinTech-Projekts wurde eine hochperformante Handelsplattform für Devisenoptionen (FX-Options) entwickelt.
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Sicherer Messenger für
Behörden & Unternehmen
Behörden & Unternehmen
Im Rahmen eines sicherheitskritischen Projekts wurde eine mobile Kommunikationslösung für vertrauliche Unternehmens- und Behördenkommunikation entwickelt.
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Testmanagement &
Lieferanten Koordination
Lieferanten Koordination
Sicherheitskritische Steuergeräte für Fahrzeugsysteme sollten von der Konzeptionsphase bis zur Serienproduktion umfassend abgesichert werden.
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Kamera-Tracking in
Fahrerassistenzsystemen
Fahrerassistenzsystemen
Im Rahmen eines F&E-Vorhabens zur Weiterentwicklung von Fahrerassistenzsystemen wurden zwei kamerabasierte Module entwickelt: ein echtzeitfähiger Algorithmus zur Detektion und Verfolgung bewegter Objekte sowie ein weiterentwickeltes Spurverfolgungsverfahren für präzisere Fahrspurerkennung und Spurhaltung.
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Teststrategie für Autonomes Fahren & Fahrdynamiksysteme
Im Rahmen der Entwicklung von Fahrassistenzsystemen und autonomen Fahrfunktionen wurde eine übergreifende Teststrategie benötigt, die sowohl sicherheitsrelevante Anforderungen (z. B. ISO 26262) als auch interne Qualitätsstandards erfüllt.
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Disclaimer
Netzar ist ein neues Angebot der Zaretskiy Consulting GmbH. Die gezeigten Referenzprojekte stellen keine behördliche Expertise dar, sondern demonstrieren unsere Methodenkompetenz in regulierten Branchen.
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