Eugen Seide, wissenschaftlicher Mitarbeiter Fahrzeugtechnik htw saar / Projekt FAST

Mein Interesse an Technik und an der Kombination von Elektronik, Mechanik und Informatik hat mich an die htw saar gebracht. Dort habe ich dann Mechatronik/Sensortechnik im Bachelor und Master studiert. Vor allem die kleinen Gruppen – besonders im Master – und der gute Kontakt zu den Professor*innen, die immer Zeit für ihre Studierenden haben, habe ich sehr geschätzt. 

Während des Studiums hat mich vor allem die Projektarbeit begeistert. Am Fraunhofer Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP habe ich im Bereich der akustischen Resonanzanalyse (ART) gearbeitet. Dabei geht es um ein zerstörungsfreies Prüfverfahren (zfP), das die Bewertung eines Prüfobjekts hinsichtlich seiner Qualitätseigenschaften unterstützt, indem das Eigenschwingungsverhalten des Prüfobjektes analysiert wird. Das führt zu einem geringeren Ausschuss bzw. weniger Nacharbeit in der Produktion von Serienteilen wie beispielsweise Bremsscheiben oder Keramikteilen. Vor allem die Signalverarbeitung und die Softwareentwicklung haben mich hier beschäftigt. Darum ging es am gleichen Institut auch bei meiner Mitarbeit im Bereich der Thermografie. Hier wurden neue Verfahren untersucht, um Defekte (beispielsweise Lufteinschlüsse oder Risse) im Inneren eines Bauteils zu erkennen. Dazu wurden die unterschiedlichen Leitfähigkeiten, Wärmekapazitäten und Massendichten eines Materials ausgenutzt, um die Defekte im inneren eines Bauteils mithilfe einer Infrarotkamera sichtbar zu machen.

Nach dem Master begann ich an der htw saar als Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Fahrzeugtechnik und bin nun mit dem Komplex Automatisiertes Fahren befasst. Hier geht es um Verbesserungen beim Zusammenspiel von Fahrassistenzsystemen, Sensorik und Signalauswertung. Unter dem Projektnamen FAST wird hier ein Testfahrzeug aufgebaut, verkabelt und mit Sensoren, Kameras und Radar ausgestattet. Es geht darum, zeitkritische Berechnungen sicher anzustellen, um auch mit hohen Fahrzeuggeschwindigkeiten verlässliche Informationen über den Ort und Abstand von anderen Fahrzeugen, Objekten oder Menschen bestimmen und in Echtzeit drauf reagieren zu können. Dazu kommen KI-Algorithmen zum Einsatz. Basis ist die Computerplattform NVIDA Drive.

Das Ziel ist es, einerseits die prototypische Implementierung eines automatisierten Ausweichmanövers im Mischverkehr und andererseits die Realisierung einer offenen Plattform für Forschung und Lehre.

 

 

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