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Wie die Bildauswahl über den künstlichen IQ entscheidet

  • Machine Learning bietet standardisierte und zuverlässige Bildauswertung
  • Wahl der Trainingsdaten beeinflusst Detektionsergebnisse erheblich
  • Hauseigenes Optik-Labor bei HELLA Aglaia verhilft zu maßgeschneiderten Lösungen

Künstliche Intelligenz (KI) ist vielerorts längst fester Bestandteil des industriellen Alltags, beispielsweise in der Bildauswertung von optischen Qualitätskontrollen. Der Vorteil der intelligenten Algorithmen: Sie arbeiten schnell, standardisiert und automatisiert. Als Spezialist für computergestützte Bildverarbeitung setzt auch HELLA Aglaia bereits seit einigen Jahren neben klassischen Analyseverfahren auf den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen. Was bedeutet es aber, wenn eine Maschine lernt und Bilder auswertet, und warum ist dabei doch die qualifizierte menschliche Analyse der Schlüssel zum Erfolg?

Machine-Learning-Verfahren verwenden Daten und Ziele, um sich der Lösung einer Aufgabe zu nähern, beispielsweise der Erkennung eines Risses in einer Produktoberfläche. Bei klassischen Verfahren der Bildauswertung werden Merkmale vorgegeben, anhand derer ein Riss als solcher identifiziert werden kann. Im Gegensatz dazu sind Machine-Learning-Algorithmen selbstlernend und erlangen ihre Detektionskompetenzen, indem sie vorab bereitgestellte Datensätze analysieren. Je umfangreicher dieses Training, desto genauer die Detektionsergebnisse. Der Erfolg ist jedoch im höchsten Maße abhängig von den verfügbaren Bildvorlagen des zu prüfenden Produkts, da die Qualität eben dieser Trainingsdaten ausschlaggebend ist für hochgenaue und robuste Detektionsergebnisse.

Algorithmen nur so gut wie ihre Trainingsdaten

Der Markt bietet mittlerweile zahlreiche KI-Standardlösungen zur Bildauswertung, die schnelle Erfolge versprechen. Vortrainierte Algorithmen benötigen dabei nur vergleichsweise kleine Datenmengen, um sich auf die Erkennung bestimmter Merkmale zu spezialisieren. Dennoch besteht das Risiko, dass für die Detektion Merkmale verwendet werden, die gar nicht relevant sind.

Ein Beispiel: Ein Machine-Learning-Algorithmus wird mit Fotos defekter Produkte trainiert, um Kratzer in der Oberfläche zu erkennen. Bei einem Testeinsatz schlägt das System nun aber bei jeder Produktprüfung Alarm – sind wirklich alle Oberflächen beschädigt? Nein, man hatte vielmehr das Material des Produkts außer Acht gelassen. Statt der Kratzer hatte der Algorithmus daher die Lichtreflektion eines metallischen Bauteils als wiederkehrendes Muster erlernt.

Solche Fehltrainings können verschiedene Ursachen haben, beispielsweise eine zu geringe Menge an Trainingsdaten, ungeeignete Aufnahmen oder eine ungünstige Bildauswahl.

Mit individuellem Setup zu optimalen Ergebnissen

Zur Schaffung einer idealen Bildgrundlage beginnt die Projektarbeit bei HELLA Aglaia daher im Regelfall mit einer Machbarkeitsstudie. Im hauseigenen Optik-Labor wird dabei der Einsatz verschiedener Kameras und Beleuchtungsszenarien evaluiert, um die zu prüfenden Produkte und deren Merkmale bestmöglich zu erfassen. Ist das Aufnahme-Setup für ein Projekt bereits vorgegeben, kann dieses im Optik-Labor nachgestellt und eine optimale Lösung für die vorhandene Problemstellung entwickelt werden.

Die aus Testaufnahmen resultierenden Detektionsergebnisse werden anschließend einer genauen Analyse unterzogen. Dies stellt nicht nur die korrekte Detektion der für den Auftrag relevanten Merkmale sicher, sondern garantiert auch, dass diese optimal erfasst und klassifiziert werden können. So profitieren alle Projekte von einer maßgeschneiderten und hochpräzise arbeitenden KI-Lösung. Weiterhin berät HELLA Aglaia hinsichtlich des Kamera-Licht-Setups in der Produktion und sichert so die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.

Auf dieser Basis unterstützt HELLA Aglaia industrieübergreifend Vorhaben im Bereich der optischen Qualitätskontrolle, um zuverlässig Anomalien oder Defekte festzustellen – dies sowohl bei einzelnen Bauteilen als auch bei fertigen Produkten.

Weitere Informationen

HELLA schließt Verkauf der Aktivitäten im Bereich Frontkamerasoftware ab

  • Veräußerung basiert auf stringentem Portfoliomanagement
  • Hohe Investitionen in automatisiertes Fahren werden unverändert fortgesetzt

Lippstadt/Berlin. Der international aufgestellte Automobilzulieferer HELLA hat den Verkauf des beim Berliner Tochterunternehmen HELLA Aglaia ansässigen Frontkamerasoftwaregeschäfts inklusive des zugehörigen Bereichs Testing und Validation erfolgreich abgeschlossen (Closing). Nach der erfolgten Freigabe durch die zuständigen Kartellbehörden sowie der Erfüllung weiterer vertraglicher Bedingungen ist das Geschäft mit Wirkung zum 1. Februar 2021 an die Car.Software Organisation des Volkswagen Konzerns übertragen worden. Durch die Transaktion erzielt HELLA einen Ertrag vor Steuern in Höhe von rund 120 Millionen Euro.

Dr. Rolf Breidenbach, Vorsitzender der HELLA Geschäftsführung, sagte anlässlich des Closings: „Mein besonderer Dank gilt allen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern im Bereich Frontkamerasoftware für den gemeinsamen Weg und das herausragende Engagement in den vergangenen Jahren. Wir freuen uns, dass wir den Verkaufsprozess nun erfolgreich abschließen konnten und mit der Car.Software Org ein aus unserer Sicht optimales Unternehmen zur Weiterentwicklung der Aktivitäten gefunden haben.“

Die Veräußerung des Geschäftes mit Frontkamerasoftware erfolgte auf Basis eines stringenten Portfoliomanagements. So hätte HELLA zur Erreichung der internen Zielvorgaben in diesem Bereich außerordentlich hohe Investitionen verbunden mit einem großen unternehmerischen Risiko tätigen müssen. Unabhängig von der nun vollzogenen Transaktion wird HELLA weiterhin intensiv in Schlüsseltechnologien für das automatisierte Fahren investieren, insbesondere in den Bereichen Radarsensorik und Lenkungselektronik. Zugleich werden die verbleibenden Aktivitäten bei HELLA Aglaia in den Bereichen Energiemanagement, Lichtsteuerung sowie People Sensing konsequent fortgesetzt und das Tochterunternehmen in seiner Verantwortung für das im letzten Jahr neu gegründete Global Software House von HELLA weiter gestärkt.

Lies die Pressemitteilung auf der HELLA-Website.

Anomalien auf der Spur: Deep Learning in der Qualitätskontrolle

  • Intelligente Bildverarbeitung unterstützt Qualitätskontrollen in Industriebetrieben
  • Mit individuellen Machbarkeitsstudien zum optimalen Projektaufbau
  • HELLA Aglaia berät und begleitet mit Fachwissen aus zwei Jahrzehnten

Vor gut drei Jahren stellte ein Geschäftsbericht von HELLA ein Deep-Learning-Projekt vor, bei dem es mittels KI-basierter Bildverarbeitung gelungen war, eine effiziente und präzise Qualitätskontrolle für Laserschweißpunkte aufzusetzen. Das Rückgrat des Projekts: Machine-Learning-Algorithmen made by HELLA Aglaia. In diesem Jahr wurde das Institut für Kunststoffverarbeitung an der RWTH Aachen – auf den Projektbericht aufmerksam – es folgte eine Einladung zu einer Fachtagung über die Digitalisierung in der Branche. Anfang November präsentierten HELLA und HELLA Aglaia dann im Rahmen des Konferenzprogramms einen gemeinsamen Einblick in das Referenzprojekt. Ein Anlass, das Thema der sogenannten automatischen optischen Inspektion (AOI) genauer zu beleuchten.

Von der Straße in die Produktion

Bereits seit mehr als zwei Jahrzehnten widmet sich HELLA Aglaia der computergestützten Bildauswertung und hat sich damit insbesondere im Automobilbereich einen Namen gemacht: Hochgenaue Detektionsalgorithmen werten Bilder der Fahrzeugfrontkamera aus, identifizieren unter anderem Fußgänger, Fahrzeuge oder Verkehrszeichen, und geben Information darüber an die Steuerung weiter. Diese kann dann eine entsprechende Reaktion auslösen, beispielsweise die Geschwindigkeit an ein erkanntes Verkehrszeichen anpassen.

Ein Prinzip, was sich auf zahlreiche weitere Gebiete übertragen lässt, so auch die automatische optische Inspektion in Produktionsprozessen: Zum Abschluss einer Fertigung werden die Produkte von einer Kamera erfasst; Algorithmen untersuchen das Bildmaterial auf vorab angelernte definierte Merkmale, anhand derer beispielsweise Anomalien in der Oberfläche detektiert werden können. Die Detektionsergebnisse gelangen zurück an das Ende des Produktionsprozesses – und das in Echtzeit. Im Rahmen einer Qualitätskontrolle können so fehlerhafte Produkte automatisch aussortiert oder zur Nachbesserung vorgesehen werden.

Deep Learning als Schlüssel zum Erfolg

Ermöglicht wird die Umsetzung dieser Inspektion unter anderem durch die Anwendung von Deep-Learning-Algorithmen, einem Teilbereich des maschinellen Lernens. Anders als bei klassischen optischen Inspektionssystemen müssen hierbei Merkmale nicht vom Softwareingenieur fest definiert werden, sondern bilden sich anhand der Muster, die in großen Beispieldatenmengen enthalten sind, selbstständig aus. Möglich machen dies beispielsweise sogenannte neuronale Netze, eine Form selbstlernender Algorithmen. Je umfassender die neuronalen Netze auf die relevanten Eigenschaften eines Musters trainiert werden, desto präziser werden die Detektionsergebnisse. Eine Qualitätskontrolle profitiert so von einer zuverlässigen und konsistenten Klassifizierung der untersuchten Objekte.

Beratung und Umsetzung aus einer Hand

Ob und wie ein Vorhaben mittels Deep Learning unterstützt werden kann, prüfen die Spezialisten von HELLA Aglaia vorab mit umfangreichen Machbarkeitsstudien. Sofern das bildgebende Verfahren noch nicht vorgegeben ist, werden im hauseigenen Optik-Labor verschiedene Kamera- und Beleuchtungsszenarien getestet, um das optimale Aufnahme-Setup zur Lösung der jeweiligen Aufgabenstellung zu finden.

Wie eine Bildvorlage erzeugt wird, spielt für die Algorithmen letztendlich keine Rolle. Bei dem Referenzprojekt der Laserschweißpunkte kam eine Wärmebildkamera zum Einsatz; andere Vorhaben arbeiten wiederum mit klassischen RGB-Kameras oder Röntgenaufnahmen – je nach zu untersuchendem Material und Ziel der Prüfung. Unser Team steht dazu gern bei Fragen oder Beratungswünschen zur Seite. Weitere Informationen zur automatischen optischen Inspektion findest du bei uns im Produktbereich AI Solutions.

Interview: Kay Talmi über Künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung und profitable Technologie

Künstliche Intelligenz in Verbindung mit Fahrerassistenzsystemen findet inzwischen immer mehr Einsatz. Ein weiterer, spannender Einsatz für KI liegt im People Sensing: Beim Betreten von Geschäften oder von Bussen und Bahnen erkennt eine Kamera die eintretenden Personen via Bildverarbeitung. Der Vorteil? Geschäfte zum Beispiel behalten den Überblick, wie viele Menschen sich im Laden aufhalten und können ggf. den Einlass stoppen. Gerade zu Coronazeiten ist dies eine besonders notwendige Technologie. Das Berliner Unternehmen HELLA Aglaia stellt in diesem Bereich hochpräzise Personenzählgeräte her. Zum Portfolio gehören außerdem Fahrerassistenzsysteme und weitere spannende KI-Lösungen. Die Online-Plattform #KI_Berlin sprach mit Geschäftsführer und Ur-Berliner Kay Talmi.

Lies das vollständige Interview auf der #KI_Berlin-Website.
Mehr über Künstliche Intelligenz bei HELLA Aglaia.

HELLA stärkt Softwarekompetenzen mit neu gegründetem Global Software House

  • Automobilzulieferer beschäftigt weltweit rund 2.000 Softwareexperten
  • Neue Organisationseinheit soll unternehmensweite Softwareaktivitäten harmonisieren und digitale Geschäftsmodelle entwickeln

Lippstadt/Berlin. Der internationale Automobilzulieferer HELLA baut mit einem neu gegründeten Global Software House seine weltweiten Softwarekompetenzen weiter aus. Verankert ist das Global Software House beim Berliner Tochterunternehmen und Softwarespezialisten HELLA Aglaia. Es soll die unternehmensweiten Softwareaktivitäten in globaler Verantwortung koordinieren sowie neue, digitalisierte Geschäftsmodelle entwickeln. Weltweit beschäftigt HELLA derzeit rund 2.000 Softwareexperten insbesondere im Bereich Embedded Software, beispielsweise in der Funktionsentwicklung für Radarsensorik, Batterie- und Lenkungselektroniken sowie Lichtsteuerung.

„Die automobile Zukunft wird maßgeblich von Softwareentwicklern geschrieben. Bis 2030 wird sich der Markt für Software und Elektronik im Auto nahezu verdoppeln“, sagt Dr. Rolf Breidenbach, Vorsitzender der HELLA Geschäftsführung. „Die vielfältigen, weitergehenden Einsatzmöglichkeiten von Digitalisierung und Software in Produktion und Verwaltung sind hierbei noch gar nicht berücksichtigt. Für HELLA ergeben sich daraus große Chancen, aber auch neue Anforderungen.“

Lies die vollständige Pressemitteilung auf der HELLA-Website.

Shuttles&Co: Verbesserte Technik und Kommunikation für autonome Fahrzeuge

  • Berliner Forschungsvorhaben SHUTTLES&CO ist angelaufen
  • Forschungsprojekt im öffentlichen Straßenland soll Technik und Kommunikation autonomer Fahrzeuge verbessern
  • HELLA Aglaia bearbeitet Umfeldwahrnehmung und Kommunikationstechnik (V2X-Kommunikation)

Berlin, 26. Juni 2020. Das Berliner Forschungsprojekt SHUTTLES&CO, bei dem hochautomatisierte Elektro-Kleinbusse im Fahrgastbetrieb zum Einsatz kommen werden, ist angelaufen. Unter der Federführung der Berliner Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz wird das Projekt gemeinsam mit den Berliner Verkehrsbetrieben (BVG) und acht weiteren Partnerinstitutionen realisiert.

Das Forschungsprojekt setzt zwei wesentliche Ziele: Zum einen wird der Realbetrieb einer Flotte von hochautomatisierten Elektro-Kleinbussen erprobt, zum anderen werden die grundlegenden Technologien für autonom fahrende Fahrzeuge weiterentwickelt und mit städtischen Daten zur Verkehrssteuerung verknüpft. Ein besonderes Anliegen des Projektes ist es, dass Bürger*innen und Nutzer*innen über Informations- und Dialogangebote aktiv in die Gestaltung der Mobilität von morgen einbezogen werden. SHUTTLES&CO kann dabei auf die Erkenntnisse der bereits erfolgreich abgeschlossenen Forschungsprojekte SAFARI und See-Meile aufbauen.

Erforschung von Systemkomponenten für das autonome Fahren

Für das künftige autonome Fahren in Berlin erforscht SHUTTLES&CO wesentliche Systemkomponenten und wird diese mit insgesamt fünf Testfahrzeugen (davon zwei autonom fahrende Fahrzeuge) testen. So wird die hochgenaue digitale Karte des Landes Berlin als Referenzkarte eingesetzt und mit dynamischen Informationen von autonom fahrenden Fahrzeugen zu einer sogenannten Local Dynamic Map (LDM) erweitert. Georeferenzierte Objekte (z.B. Straßenobjekte, Verkehrsflächen und -zeichen) werden mit dem dynamischen Verkehrsgeschehen und dem Ist-Zustand der Umgebung verknüpft und zu einer exakten Perzeption der Umgebung (Lokalisierung, Freiraum- und Objekterkennung) weiterentwickelt. Damit können komplexe und dynamische Verkehrsverhältnisse außerhalb der Sicht der eigenen Sensorik für autonom fahrende Fahrzeuge sichtbar gemacht werden. Eine weitere Anwendung dieser stets aktuellen Sicht auf das dynamische Verkehrsgeschehen ist die Ableitung von Verkehrsinformationen, die bisher aus verschiedenen Quellen zusammengestellt und verifiziert werden müssen.

Optimierter Verkehrsfluss durch dynamische Verkehrsinformationen

Ein wichtiger Baustein für das automatisierte und vernetzte Fahren ist die Kommunikation des Fahrzeuges mit seiner Umgebung, die sogenannte V2X-Kommunikation. Sie ermöglicht die Anpassung des Fahrverhaltens der Fahrzeuge an dynamische Verkehrsinformationen (z.B. Warnungen vor aktuellen Baustellen, Zweite-Reihe-Parkenden oder Ampelphasen). Im Projekt SHUTTLES&CO werden aber auch neue Ansätze einer verkehrsabhängigen Steuerung mit einer Priorisierung von Rettungswagen und anderen Einsatzfahrzeugen oder Fahrzeugen des öffentlichen Verkehrs über V2X-Meldungen demonstriert. Nicht zuletzt soll erprobt werden, wie mit Hilfe der besseren Kenntnis der anonymisierten Bewegungen aller vernetzten Verkehrsteilnehmer aus den V2X-Nachrichten ein besserer Verkehrsfluss durch eine bedarfsgerechtere Schaltung der Ampeln erzielt werden kann. Besonders spannend ist dabei, dass auch Vernetzungslösungen für Radfahrende und andere nichtmotorisierte Verkehrsteilnehmende genutzt werden können.

Lies die vollständige Pressemitteilung auf der Website der Berliner Senatsverwaltung.

Weitere Informationen zum Engagement von HELLA Aglaia im Rahmen des Forschungsvorhabens SAFARI findest du in unserer Pressemitteilung zum erfolgreichen Projektabschluss.

HELLA Aglaia launcht neue Corporate Website am 15. April 2020

Mit dem kommenden Relaunch möchte die neue Corporate Website von HELLA Aglaia ihren Besuchern eine klar strukturierte, unterhaltsame und einfach bedienbare Informations- und Kontaktplattform im Netz präsentieren.

„Wir möchten nicht nur unsere Internetpräsenz moderner und anwenderfreundlicher gestalten, sondern auch einen klaren Fokus auf unseren Markenkern Driving Software Innovation setzen“, erklärt Antje Geyer, Head of Marketing & Communications. „Mit der Power eines starken Teams, welches gemeinsam mit der Entwicklung zuverlässiger Lösungen nach mehr Sicherheit und Komfort in der Mobilität strebt, geben wir ein klares Markenversprechen für unsere Partner, Kunden und alle Interessenten ab, die mit uns zusammen die Mobilität der Zukunft gestalten möchten.“

Optimierte Nutzerführung und Einblicke in das Unternehmen

Im Fokus des neuen Webauftritts steht der User. Mit der benutzerfreundlichen und intuitiven Navigation gelangt der Besucher in wenigen Klicks schnell zum Ziel. Dabei konzentriert sich die Hauptnavigation auf das, was HELLA Aglaia ausmacht: innovative Softwarelösungen und -produkte sowie eine eindeutige Mission. Eine aufgeräumte Gestaltung der Seiten erhöht zukünftig die Usability ebenso wie das responsive Webdesign, das für eine optimale Darstellung auf allen Endgeräten sorgen wird. Zielgruppenspezifischer Content sowie direkte Ansprechpartner schaffen einen zusätzlichen Mehrwert. Im Rahmen des Website-Relaunches werden zudem komplett neue Bildwelten, Animationen und Videos entwickelt, die Kunden, Partner, Interessenten und Bewerbern einen authentischen Einblick in die Unternehmensumgebung geben und HELLA Aglaia als attraktiven Arbeitgeber positionieren.

Kompetenz und Information als Markenerlebnis

„Sicherheit, Fahrkomfort und Informationsvernetzung sind softwareintensive Bereiche mit sprunghaft wachsender Bedeutung. Auch HELLA Aglaia hat diese wichtigen Wachstumsfaktoren erkannt und seit über 20 Jahren ihre Aktivitäten auf dem Gebiet der serienerprobten Softwareentwicklung und -integration dahingehend ausgerichtet“, weiß Antje Geyer. „Wir wollen mit der neuen Website sowohl ein informatives als auch unterhaltsames Erlebnis der Marke HELLA Aglaia vermitteln und sie als zentrales, digitales Interaktionsmedium etablieren. Die neue Online-Präsenz spiegelt daher fokussierter wider, was wir tun, für wen wir das tun und wer wir sind.“

Autonome Navigation dank hochgenauer Umfeldwahrnehmung von HELLA Aglaia

  • Berliner Forschungsvorhaben erprobt dynamische Straßenkarten für automatisiertes und vernetztes Fahren
  • HELLA Aglaia als Projektpartner für Sensorik und Umfeldwahrnehmung
  • Voraussetzungen zur Kartenaktualisierung in Echtzeit geschaffen

Berlin. Präzise digitale Karten gelten als eine der Grundvoraussetzung für sicheres automatisiertes und vernetztes Fahren. In den vergangenen zweieinhalb Jahren erprobte das Projekt SAFARI unter Federführung der Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz Berlin den Austausch und die Aktualisierung digitaler Straßenkarten durch autonome Fahrzeuge. Als Forschungspartner betreute die HELLA Aglaia Mobile Vision GmbH neben der Anforderungsanalyse und Systemkonzeption insbesondere den Bereich der Umfeldwahrnehmung. Bei der Abschlussveranstaltung am 10. Dezember auf dem Testfeld in Berlin-Reinickendorf stellten die SAFARI-Projektpartner gemeinsam ihre Ergebnisse vor.

Aus Sicht autonomer Fahrzeuge sind die Fahrsituationen auf Autobahnen oder Landstraßen meist klar strukturiert. Ganz anders sieht es im städtischen Raum aus: Baustellen oder Sperrungen einzelner Fahrstreifen erschweren die Orientierung, ebenso wie Falschparker oder Fußgänger auf der Fahrbahn. Je aktueller nun die Navigationsinformationen für autonome Fahrzeuge, desto eher können Gefahrensituationen entschärft werden.

Erfassung des Fahrzeugumfeldes mit der Frontkamera

Als Spezialist für visuelle Sensorsysteme entwickelte HELLA Aglaia im Rahmen von SAFARI eine kamerabasierte Umfelderfassung. Ziel des Arbeitspakets war neben der Selbstlokalisierung des Fahrzeugs die Wahrnehmung und Klassifizierung seiner Umgebung, um diese Informationen für andere Verkehrsteilnehmer in eine dynamische Straßenkarte einzuspeisen. Denn sind Fahrzeuge autonom unterwegs, bietet der Abgleich von Informationen aus Kartenmaterial und bildgebenden Sensoren die Orientierungsgrundlage. Wie auch in bereits serienerprobten Fahrerassistenzsystemen werten dabei zunächst komplexe Algorithmen die Bilder der Frontkamera aus und detektieren unter anderem Fahrzeuge, Personen, Ampeln oder Fahrbahnmarkierungen. Neben diesen für die Fahrmanöver relevanten Informationen wird der per GPS ermittelte eigene Standort innerhalb der Karte durch die Erkennung von ortsgebundenen Orientierungspunkten – beispielsweise Kanaldeckel oder bekannte Straßenschilder – präzisiert.

Entwicklung einer Freiraumerkennung im urbanen Straßenverkehr

Weiterhin erarbeitete HELLA Aglaia für SAFARI eine Freiraumerkennung, die den für Fahrmanöver geeigneten Bereich um das Fahrzeug erfasst und damit Rückschlüsse auf verfügbare Parkplätze, Falschparker oder Baustellen zulässt. Die gesammelten Informationen zu Lokalisierung und Fahrzeugumgebung wurden dabei über eine Funkschnittstelle in Echtzeit an die Kartenverwaltung übertragen. Für die Funktionsprüfung rüsteten die Testingenieure von HELLA Aglaia eigens ein Versuchsfahrzeug mit serienreifer Kameratechnik aus. Auf dem Digitalen Testfeld Stadtverkehr im Berliner Norden standen dafür rund 16 Kilometer Haupt- und Nebenstraßen zur Verfügung. Für eine Projektfortsetzung ist in Planung, die gewonnenen Daten prozessorientiert aufzubereiten. Gebündelte statistische Erkenntnisse könnten beispielsweise in der Stadtplanung Aufschluss über benötigte Parkflächen oder kritische Verkehrsknotenpunkte geben.

Über SAFARI

Das Vorhaben SAFARI wird vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen der Förderrichtlinie „Automatisiertes und Vernetztes Fahren auf digitalen Testfeldern in Deutschland“ unterstützt. Weitere Informationen zu dem Projekt und den beteiligten Unternehmen stehen online unter www.testfeld-berlin.de zur Verfügung.

Assistenzsysteme: Computerzentrale steckt im Kofferraum

Lippstadt/Berlin. Schritt für Schritt bewegt sich die Automobilbranche in Richtung autonomes Fahren. Eine wichtige Rolle spielen dabei Zulieferer wie Hella. Vom Unternehmenssitz in Lippstadt aus wird die Entwicklung von Sensoren gesteuert, um beispielsweise das automatisierte Parken als eine Teilfunktion des autonomen Fahrens zu realisieren.

Während einfache und bereits zugelassene Systeme wie zum Beispiel der Spurwechselassistent mit einer geringen Anzahl an Sensoren auskommen, sind für die anspruchsvollen Funktionen des automatisierten Fahrens verschiedene Sensoren notwendig, die zusammenwirken.

Hellas Tochterunternehmen Aglaia in Berlin arbeitet vor allem an der Kamerasoftware und führt diese Entwicklungen mit der Radar- und Körperschallsensorik aus Lippstadt zusammen. „Wir bauen auf die Hardware für Sensorik auf und integrieren sie ins Fahrzeug“, erklärt Lars-Peter Becker, Programmmanager bei Hella Aglaia.

Lies den vollständigen Artikel in der Nordwest Zeitung.

„Wir müssen Systeme in die Fahrschule schicken“

Warum wird das autonome Fahren bezüglich der Sicherheit noch skeptisch betrachtet? Hier spielt der kulturelle Aspekt eine große Rolle. Interessanterweise erleben wir gerade in Deutschland, im Land der Ingenieure, eine besonders hohe Technologieskepsis. Laut einer Studie von Deloitte misstrauen 47 Prozent der Deutschen der Sicherheit autonomer Fahrzeuge.

Lies den vollständigen Artikel in Neu Denken: Energie, Mobilität und Smart Home.

Denkfabrik für autonomes Fahren

Berlin. Hella Aglaia im Berliner Ullsteinhaus ist die Softwareschmiede für den Lippstädter Automobilzulieferer. Künstliche Intelligenz beschleunigt die Entwicklung rasant.

Der rötlich schimmernde Backsteinbau im Süden Berlins scheint wie ein Magnet zu wirken auf junge Softwareentwickler, die am Zukunftsthema autonomes Fahren teilhaben wollen. Hier, im Ullsteinhaus, bewegt sich die Hella Aglaia Mobile Vision, die Softwareschmiede des Lippstädter Automobilzulieferers. Schon zu Start-up-Zeiten 1998 grübelten die Programmierer der noch unabhängigen Firma Aglaia darüber, wie Assistenzsysteme den Straßenverkehr sicherer machen könnten. „Spurerkennung war bereits vor 20 Jahren ein Thema für die Gründer von Aglaia“, sagt Kay Talmi. Er selbst ist seit 15 Jahren im Boot und mittlerweile Geschäftsführer des Unternehmens, das 2006 mit knapp 30 Mann vom Lippstädter Automobilzulieferer übernommenen wurde und zur Denkfabrik auf tausenden Quadratmetern im früheren Verlagsgebäude in Berlin-Tempelhof gewachsen ist.

Lies den vollständigen Artikel aus dem Iserlohner Kreisanzeiger.

Automatisiertes Fahren: Intelligente Kamera-, Lidar- und Radarsensoren

Automatisiert fahrende Autos müssen ihre Umwelt sehr genau und zuverlässig erfassen. Die dafür notwendige Sensortechnik hat in den vergangenen Monate große Fortschritte gemacht – lediglich der Serieneinsatz mancher Technik lässt noch auf sich warten.

(…) Frontkameras sind dabei auf gute Lichtverhältnisse angewiesen. Direkter Lichteinfall, etwa bei tief stehender Sonne, oder stark unterschiedlich ausgeleuchtete Bereiche – beispielsweise Ein- und Ausfahrten von Tunneln – führen noch zu Informationsverlust. Um diese Problem zu beheben, kooperiert Bosch mit Sony Semiconductor Solutions. Gemeinsam wollen beide Unternehmen eine Kameratechnik entwickeln, mit der Autos ihr Umfeld auch bei schwierigen Lichtverhältnissen zuverlässig erfassen können.

Ebenfalls eine Partnerschaft sind die Unternehmen Hella Aglaia, LG Electronics und NXP eingegangen. Ihr Ziel ist es, eine Plattform für kamerabasierte Fahrerassistenzsysteme zu schaffen, die sich von den OEMs leicht in ihre E/E-Architektur integrieren lässt. Eine besondere Herausforderung wird künftig sein, mehr als zwei bis drei Frontkameras über eine zentrale Auswerteeinheit zu vernetzen. Die großen Datenmenge erfordern eine hohe Rechenleistung für die Verarbeitung und Klassifizierung von Objekten.

Lies den vollständigen Artikel in der Online-Ausgabe von Automobil Industrie.

Autonomes Fahren: Hella entwickelt sich zum Geheimtipp

Noch wird es jedoch ein paar Jahre dauern, bis komplett selbständig fahrende Autos in größerer Stückzahl auf die Straßen kommen und bei ZF, Hella (WKN:A13SX2), Continental (WKN:543900) und Bosch hat sich zuletzt eine Menge getan. Die Chancen stehen gut, dass sie nun auf die Überholspur kommen – wenn auch nicht ganz automatisch.

Besonders spannend finde ich aber, wie sich der Lichtspezialist Hella mit seiner bereits 2006 übernommenen Tochter Aglaia auf diesem Gebiet entwickelt. Das Elektronik-Kompetenzzentrum wurde seither konsequent ausgebaut und zählt heute zu den Technologieführern, wie die hochrangigen Partnerschaften belegen. Schon nächstes Jahr soll ein Baukastensystem als offene Plattform auf den Markt kommen, mit dem Kunden individuelle und flexibel erweiterbare Fahrerassistenz-Systeme schaffen können.

Wenn man bedenkt, dass Intel 2015 für den Marktführer Mobileye gut 15 Mrd. US-Dollar hingelegt hat und der gesamte Hella-Konzern mit nur gut 6 Mrd. bewertet wird (Schluss 19.02.), lässt sich das gewaltige Potenzial erahnen.

Lies den vollständigen Artikel bei Wallstreet Online.

HELLA bringt neues Geschäftsmodell für kamerabasierte Fahrassistenz-Systeme auf den Markt

  • Softwaremodule realisieren bereits wesentliche Sicherheitsfunktionen: Lichtsteuerung, Spur-, Verkehrszeichen-, sowie Fußgänger- und Objekterkennung
  • System lässt sich zudem um neue autonome Fahrfunktionen flexibel nachrüsten
  • Markteinführung bis 2019 geplant

Mit einem neuen Geschäftsmodell für Frontkamera-Software treibt der Licht- und Elektronikspezialist HELLA den Trend zum Autonomen Fahren weiter voran. So bringt das Berliner Tochterunternehmen HELLA Aglaia eine offene Plattform für kamerabasierte Fahrerassistenz-Systeme auf den Markt. Kunden haben dadurch die Möglichkeit, Hardwarekomponenten und serienreife Softwarefunktionen wie Lichtsteuerung, Spur-, Verkehrszeichen-, Fußgänger- und Objekterkennung individuell und bedarfsgerecht zusammenzustellen und nachzurüsten. Dies umfasst beispielsweise auch spätere Upgrades um Funktionen des automatisierten Fahrens. Die Markteinführung des Software-Systems erfolgt voraussichtlich 2019.

„Wir haben ein vollkommen neues Geschäftsmodell entwickelt, mit dem wir uns von bereits bestehenden Angeboten auf dem Markt abheben. Diese werden derzeit vielfach nur als geschlossene, nachträglich nicht veränderbare Systeme angeboten“, sagt Kay Talmi, Geschäftsführer von HELLA Aglaia. „Mit unserer Logik, Hardware und Software voneinander zu trennen, setzen wir dagegen eine Art Baukastenprinzip um, mit dem wir unseren Kunden ein hohes Maß an Dynamik und Flexibilität bieten und unsere Position entlang des Markttrends zum Autonomen Fahren stärken.“

So ist das von HELLA Aglaia entwickelte Software-System nicht an eine bestimmte Hardware gebunden, sondern lässt sich flexibel auf Plattformen unterschiedlicher Hersteller einsetzen. Zudem können Kunden verschiedene Software-Komponenten frei mit weiteren Komponenten von HELLA oder von Drittanbietern kombinieren sowie neu verfügbare Funktionen per Software-Update integrieren. „Als Kunde eines geschlossenen Systems mit bereits vollständig integrierten Funktionen muss man immer das ganze Software-Paket abnehmen. Wer später ein Update möchte, das noch nicht im bisherigen Umfang enthalten war, zum Beispiel ein neues Verkehrszeichen oder auch eine vollkommen neue Funktion, der muss zwangsläufig auf eine neue Produktgeneration warten“, sagt Talmi. „Indem wir ein offenes Software-System anbieten, erlauben wir dagegen solche flexiblen, individuellen Nachrüstungen. Da dies auch Funktionen des automatisierten Fahrens einschließt, die auf hochkomplexen Methoden des Deep Learning basieren, kommt unser Software-System auf allen Entwicklungsstufen hin zum autonomen Fahren zur Anwendung.“

HELLA Aglaia zählt zu den weltweit führenden Entwicklern intelligenter visueller Sensorsysteme. Erst kürzlich hat das auf Bildverarbeitung und Softwarelösungen spezialisierte Tochterunternehmen in Berlin seinen Standort ausgebaut und ein neues Bürogebäude im renommierten Campus Ullsteinhaus bezogen. HELLA Aglaia beschäftigt derzeit etwa 300 Mitarbeiter, perspektivisch soll diese Zahl auf bis zu 500 Beschäftigte ausgebaut werden.

Renesas Electronics und HELLA Aglaia öffnen den Markt für Frontkameras mit offener, skalierbarer ADAS-Lösung

  • Hochleistungsfähiges R-Car V3M SoC von Renesas und offene, skalierbare Anwendungssoftware von HELLA Aglaia ermöglichen Produktdifferenzierung und schnellere Markteinführungszeiten
  • Skalierbarkeit von kostengünstigen NCAP- bis hin zu Level 3-basierten Anwendungen

Düsseldorf/Berlin. Renesas Electronics, ein führender Hersteller hoch moderner Halbleiterlösungen, und HELLA Aglaia, einer der weltweit führenden Entwickler von intelligenten Systemen für die Bildverarbeitung, stellen ihre offene, skalierbare Frontkamera-Lösung für moderne Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und automatisiertes Fahren vor. Die neue Frontkamera-Lösung kombiniert R-Car V3M, das hochleistungsfähige, energieeffiziente Bilderkennungs-SoC (System-on-Chip) von Renesas für NCAP (New Car Assessment Program, Anmerkung 1), mit der praxisbewährten Kamerasoftware von HELLA, die den neuen J3016 Standard der SAE International für Level 2 (Teilautomatisierung) und Level 3 (bedingte Automatisierung) erfüllt. Mit dieser skalierbaren Lösung können Systementwickler die unterschiedlichsten Frontkameras basierend auf kostengünstigen und energieeffizienten NCAP- bis hin zu High-Performance Level-3-Anwendungen aufbauen.

Die Zusammenarbeit öffnet den wichtigen Markt für Frontkameras, da Sensor-Vision in den kommenden Jahren zu einer entscheidenden Anforderung für NCAP werden wird. „Der Markt für Frontkameras wird in den nächsten fünf Jahren mehr als 200 Millionen Einheiten überschreiten“, prognostiziert Ian Riches, Director Autonomous Vehicles Service bei Strategy Analytics. Dies folgt aus der schnellen Marktdurchdringung mit NCAP-Sicherheitsfunktionen, wie z. B. automatische Notbremssysteme, Spurhalteassistent und Verkehrszeichenerkennung. OEMs und Tier1s suchen offene, bewährte Lösungen mit der richtigen Balance aus Leistungs- und Kosteneffizienz, mit denen sie eine Frontkamera mit ihren eigenen Produktdifferenzierungsmerkmalen implementieren können.

„Die Marktchancen für Frontkamera-Anwendungen nehmen rapide zu und Kunden suchen dringend nach einer offenen und bewährten Lösung. Für eine entsprechende strategische Positionierung haben wir uns für eine Kombination aus der praxisbewährten Kamerasoftware von HELLA Aglaia mit unserer Renesas autonomy TM Plattform entschieden“, erklärt Jean-Francois Chouteau, Vice President, Global ADAS Centre, Renesas Electronics Corporation. „Mit der neuen Lösung können Kunden ihre eigenen Alleinstellungsmerkmale für ihre Anwendungen bei geringerem Risiko und schnellerer Markteinführungszeit realisieren.“

„Die Renesas autonomy Plattform für ADAS und autonomes Fahren ist eine offene, skalierbare Plattform, die mit unserer offenen, verifizierten Software harmoniert. Damit können OEMs und Tier1s Anwendungen vom Einstiegs- bis zum Premiumsegment entwickeln und dabei zugleich ihre eigene Software für zusätzlichen Mehrwert implementieren“, erläutert Kay Talmi, Managing Director bei HELLA Aglaia. „Dank kostengünstiger Implementierung eignet sich das R-Car V3M ideal für unsere Anwendungssoftware, um damit optimale Frontkameraanwendungen für NCAP zu entwickeln.“

Das Renesas R-Car V3M SoC ist eine innovative und energieeffiziente Computer-Vision-Plattform. Diese nutzt verschiedene Hardwarebeschleuniger, wie z. B. eine flexible Pipeline Engine (IMP) sowie eine Computer Vision Engine (CVE), mit denen R-Car V3M CNNs (Convolutional Neural Networks) zur Objektklassifizierung und Algorithmen wie optischer Fluss und Objekterkennung ausführen kann. R-Car V3M enthält darüber hinaus einen integrierten ISP sowie einen Single-DDR3L-Speicherkanal, der Potential für weitere Kostensenkungen bietet. Das R-Car V3M ist Teil der Renesas autonomy Plattform für ADAS und autonomes Fahren, die vollständig integrierte End-to-End-Lösungen für die sichere Cloud-Anbindung, Sensorik und kognitive Verarbeitung bis hin zur Fahrzeugsteuerung bietet.

Softwarelösungen von HELLA Aglaia verkürzen Entwicklungszeit, -aufwand und -risiko für künftige Frontkameraanwendungen. Als erfahrener Tier2-Anbieter von praxisbewährter Kamerasoftware für Level 2 und 3 liefert HELLA Aglaia flexible und portable Software, die sich mit Software IPs von Tier1s und OEMs kombinieren lässt. So können sich Kunden auf die Erstellung ihrer Alleinstellungsmerkmale konzentrieren. Die Software ist skalierbar und deckt kostengünstige NCAP-Anwendungen bis hin zu Level-3-basierten Frontkameraanwendungen ab.

Verfügbarkeit

R-Car V3M ist ab sofort verfügbar. Die Anwendungssoftware von HELLA Aglaia wird voraussichtlich im 1. Quartal 2018 erhältlich sein. Klicken Sie hier für das begleitende Video.

Anmerkungen

  1. NCAP (New Car Assessment Program) – ein staatliches Car-Safety-Programm für die Evaluierung neuer Automotive-Designs bezüglich ihres Verhaltens bei verschiedenen Sicherheitsrisiken.
  2. Neue Norm J3016 der SAE International – Klassifizierung und Definition von Begriffen im Bereich automatisierter Straßenfahrzeugsysteme, liefert ein abgestimmtes Klassifizierungssystem und bietet Definitionen von sechs unterschiedlichen Niveaus der Fahrzeugautomatisierung zwischen „keine Automation“ und „Vollautomatisierung“.

Über HELLA Aglaia

Die HELLA Aglaia Mobile Vision GmbH ist eine hundertprozentige Tochter der HELLA GmbH & Co. KGaA und zählt zu den weltweit führenden Entwicklern intelligenter visueller Sensorsysteme. Unsere langjährig gewachsenen Kompetenzen auf den Gebieten der Mono- und Stereo-Kamerasysteme, der Bildverarbeitung und der Softwareprogrammierung ermöglichen uns die Entwicklung innovativer industrialisierter Lösungen und leistungsfähiger Produkte für die Bereiche Fahrerassistenzsysteme, Elektromobilität und Personenzählung. Viele Produkte aus unserem Haus setzen internationale Maßstäbe und eröffnen völlig neue Anwendungsmöglichkeiten und Zukunftsperspektiven.

Über Renesas Electronics Europe

Renesas liefert mit seinen umfassenden Halbleiterlösungen innovatives Embedded-Design. Als einer der führenden Anbieter von Mikrocontrollern, A&P- und SoC-Produkten sowie integrierten Plattformen 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 drei Geschäftsbereichen: Automotive, Broad-based und Industrial Solution Business Unit.
 Weitere Informationen unter: www.renesas.com

Hinweis: Renesas autonomy ist ein Warenzeichen der Renesas Electronics Corporation. Alle anderen, in dieser Pressemitteilung erwähnten Namen von Produkten oder Dienstleistungen sind Warenzeichen oder eingetragene Warenzeichen ihrer entsprechenden Eigentümer.