Im Wintersemester 2022 startete im Lehrgebiet Kfz-Mechatronik ein semesterübergreifendes Praktikumsprojekt. In der Vorlesung „Mechatronische Grundlagen“ im 3. Semester lernen die Studierenden die Funktionsweise moderner Assistenzsysteme am Beispiel der Einparkassistenz kennen. Im Fokus steht dabei der Test des Systems unter verschiedenen Randbedingungen. Hierbei unterstützt die Dresdner Firma TraceTronic GmbH durch die Bereitstellung eines Versuchhsfahrzeugs und der Testsoftware „ECU-Test„. In den folgenden Semestern entwickeln die Studierenden eigene Einparkfunktionen und bewerten diese. Das gesamte Konzept wurde auf der Tagung „AutoTest 2022“ vorgestellt.

In the winter semester of 2022, a cross-semester practical exercise project started in the field of automotive mechatronics. In the „Mechatronic Basics“ lecture in the 3rd semester, students learn how modern assistance systems work using the example of parking assistance. The focus is on testing the system under various boundary conditions. The Dresden company TraceTronic GmbH provides support by providing a test vehicle and the „ECU-Test“ test software. In the following semesters, the students develop and evaluate their own parking functions. The entire concept was presented at the „AutoTest 2022“ conference.

This video shows the autonomous driving and path tracking with pedestrian detection using Livox Lidar. In this demonstration, we used a Livox horizon Lidar mounted on the top of the BMW-i3 to detect pedestrians and vehicles based on a deep learning algorithm. In the right bottom corner of the video shows the point cloud and the detection result of the Lidar. 

We virtualized a 3D space in the point cloud to represent the vehicle’s possible driving trajectory space in the next period of time. If there is no pedestrians or obstacles in this 3D space, it is green, but if a pedestrian breaks into this 3D space, then it will turn red and the vehicle will stop moving forward. If the pedestrian goes out, the vehicle will keep going. This 3D space is synchronized in real time with the current position of the vehicle, which is obtained from a Simulink program. In this demonstration, the vehicle is controlled by a Simulink program run on a laptop, and the pedestrian detection program is run on a Nvidia Jetson, which is written in Python and driven by ROS, these two computers communicate with each other using TCP/IP protocol.

本视频展示了无人驾驶和轨迹跟踪以及使用Livox激光雷达实现在驾驶过程中的行人检测。在该演示中，我们使用了一个安装在BMW-i3顶部的Livox horizon激光雷达，并通过基于深度学习的算法来实现行人和车辆的检测。在右下角的示图中，显示的是激光雷达的点云和检测结果。

我们在点云中虚拟了一个三维空间来表示车辆在接下来的一段时间内可能的行驶轨迹，如果在空间中没有行人或者障碍物，那么这个三维空间的外框是绿色的，如果有行人闯进该空间，则会变成红色，同时会控制车辆停止前进，当行人走出这个三维空间时，车辆会继续前进。这个三维空间是与在Simulink的程序中所计算得到的车辆位置实时同步的。在该演示中，车辆控制是通过一个在笔记本上运行的Simulink程序来实现的，而基于激光雷达点云的行人检测是由Nvidia Jetson上的一个基于ROS和Python的程序来实现的，这两个电脑之间通过TCP/IP来进行实时通讯。

Am 07.09.2022 hat Josef Herrmann seine Diplomarbeit zum Thema „Entwicklung eines teilautomatisierten Bewertungsverfahrens für Einparkassistenten“ erfolgreich verteidigt. Dabei konnte er eindrucksvoll zeigen, wie gut die Software ECU-TEST der Dresdner Firma TraceTronic GmbH für die Versuchsdurchführung geeignet ist. Die Diplomarbeit (in deutscher Sprache) kann hier heruntergeladen werden:

On September 7th, 2022, Josef Herrmann successfully defended his diploma thesis on the topic „Development of a partially automated evaluation method for parking assistants“. He was able to show impressively how well the ECU-TEST software from the Dresden company TraceTronic GmbH is suitable for carrying out the tests. The diploma thesis (in German) can be downloaded here:

Am 08.07.2022 fand nach zweijähriger Pause wieder eine Lange Nacht der Wissenschaften (LNDW) in Präsenz statt. Das Mechlab-Team war hierbei auf und neben dem HTW-Prüffeld mit mehreren Aktionen vertreten.

Dr. Cao (Gastwissenschaftler der Jiliang Universität China) und Herr Ye Jin (Student der Fahrzeugtechnik) zeigten im BMW i3 ihre automatisierte Fahrfunktion. Dies traf auf sehr großen Zuspruch, beide waren fast durchweg im Einsatz und konnten so ca. 60 BesucherInnen von ihrer guten Arbeit überzeugen.

Der Schülerpraktikant Gustav H. vom Vitzthum-Gymnasium zeigte zusammen mit einem Mitschüler die Ergebnisse seines Praktikums. Der Rest des Teams beantwortete am Leitstand die Fragen der BesucherInnen zu technischen Details und erläuterte die Funktionsweise der ebenfalls aufgebauten Umfeldsensoren.

On July 8th, 2022, after a two-year break, a long night of science (LNDW) took place in presence. The Mechlab team was represented with several activities on and next to the HTW test field.

Dr. Cao (guest scientist from Jillian University China) and Mr. Ye Jin (student of automotive engineering) demonstrated their automated driving function in the BMW i3. There was a lot of encouragement here, both were in action almost all the time and were able to convince around 60 visitors of their good work.

Schoolboy Gustav H. from Vitzthum-Gymnasium showed the results of his internship together with a classmate. The rest of the team answered visitors‘ questions about technical details at the control station and explained how the environmental sensors that were also installed work.

Am 17.06.2022 kamen gleich zwei Besuchergruppen auf das Testfeld für automatisierte Fahrfunktionen der HTW Dresden. Am Vormittag informierten sich Studierende der Geoinformatik im Rahmen der KonGeoS-Tagung über Funktionen automatisierter Fahrzeuge. Am Nachmittag zeigte das Mechlab-Team diese Informationen auch noch den Teilnehmern der MiRKo 2022 -Tagung. Besonders erstaunt waren alle Teilnehmenden über die noch bestehenden großen Herausforderungen im Bereich der Umfeldsensorik. Verschiedene Sensoren und Auswertealgorithmen wurden dabei live demonstriert.

On June 17, 2022, two groups of visitors came to the test field for automated driving functions at the HTW Dresden. In the morning, geoinformatics students learned about the functions of automated vehicles as part of the KonGeoS conference. In the afternoon, the Mechlab team also showed this information to the participants of the MiRKo 2022 conference. All participants were particularly amazed at the major challenges that still exist in the field of environmental sensors. Various sensors and evaluation algorithms were demonstrated live.