Fahrassistenzsysteme (FAS), die z.B. Fußgänger erkennen oder den Sicherheitsabstand zum vorausfahrenden Fahrzeug visualisieren, werden in der Automobilindustrie entwickelt und erforscht. Hier werden unterschiedliche Sensoren (GPS, FAS-Kamera, Gyro, CAN-Daten etc.) fusioniert und ausgewertet.

In diesem Zusammenhang werden am Fraunhofer IGD Computer-Vision und Machine-Learning-basierte Algorithmen entwickelt, über die eine Erfassung des Fahrzeugumfelds realisiert werden kann, um etwa Radfahrer oder Verkehrshindernisse zu erkennen.

Die Verfahren werden auf die reduzierten Rechnerplattformen, die im Automobil verbaut sind, portiert und hier für die Echtzeitanwendungen optimiert.

• AR-HUD Kalibrierung
• Kapazitive Abstandssensorik für HMI-Funktionen in Fahrzeugen