Leichte SpracheEmbedded Computing for Advanced Signal Processing in Cars – ECAS
Live-Aufnahme des Testaufbaus zur Zusammenstellung der unterschiedlichen Verarbeitungsplattformen (Quelle: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Department Informatik 3)
Das Ziel von ECAS bestand darin, einen Algorithmenbaukasten für die Sensordatenverarbeitung mit Fokus auf FMCW-Radartechnik zu erstellen und ein einfaches, abgreifbares Netzwerkprotokoll zur Kommunikation einzurichten. Dabei sollten auch die Flexibilität, die durch Verwendung von OABR-Schnittstellen, wie sie in der Fahrzeugtechnik zunehmend Verbreitung findet, und die Interaktion zwischen unterschiedlichen Verarbeitungsarchitekturen gezeigt werden.
Zur Realisierung des Projekts wurden ausgewählte Radarsensoralgorithmen analysiert und in unterschiedlichen Varianten (zum Beispiel GPU- und FPGA-Implementierungen) in Form eines Algorithmenbaukastens umgesetzt. Diese wurden bezüglich ihrer Performanz analysiert und die einzelnen Komponenten schließlich mittels Ethernet vernetzt.
Als Ergebnis des Projekts konnte ein neuer Algorithmus als sinnvoller Einsatz innerhalb eines Fahrassistenzsystems auf Basis von Radar identifiziert werden. Zudem konnte die Flexibilität des OABR-Ansatzes demonstriert werden, da das Abgreifen und Wiedereinspielen der Daten in das Verarbeitungsfließband zur Performanzauswertung möglich war. Zum Einsatz von Beschleunigerarchitekturen konnten Break-Even-Points gefunden werden, ab wann sich deren Einsatz lohnt.
