MODULHANDBUCH Masterstudiengang Fahrerassistenzsysteme - Fakultät Elektrotechnik - bei der Hochschule Kempten
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Fakultät Elektrotechnik
M ODULHANDBUCH
Masterstudiengang
Fahrerassistenzsysteme
28.12.2020, Prof. Dr. S. Schneider
Version 1.9 vom 28.12.2020
Inhaltsverzeichnis Seite I
Modulhandbuch zum Masterstudiengang Fahrerassistenzsysteme
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 3
1.1 Ziele des Studiengangs 5
1.2 Lernergebnisse des Studiengangs 7
1.3 Studienablauf 15
Vollzeitstudium 18
Teilzeitstudium 21
Bewerbung 23
1.4 Studienberatung 23
1.5 Duales Studium 24
2 Modulbeschreibungen 25
2.1 Pflichtmodule 26
FA 101 Grundlagen Fahrerassistenzsysteme 26
FA 102 Entwicklungs- und Testmethodik für Fahrzeugsysteme 29
FA 103 Echtzeitsysteme 33
FA 104 Optische Sensorsysteme 35
FA 105 Multimodale Sensorsysteme 38
FA 201 Kraftfahrzeugdynamik 41
FA 202 Computer Vision 44
FA 203 Bussysteme 47
2.2 Wahlpflichtmodule 50
FA 204 Sensorik 50
FA 205 Mikrocontroller 54
FA 206 Modellbasierte Reglerentwicklung 57
2.3 Masterarbeit 61
FA 301 Masterarbeit 61
2.4 Ausgewählte Wahlmodule 63
FA 106 Modellierung und Simulation von Fahrerassistenzsystemen 63
FA 107 Mustererkennung und Maschinelles Lernen 66
FA 108 Human Maschine Interaction und User Experience für
Fahrerassistenzsysteme 68
Version 1.9 vom 28.12.2020
Inhaltsverzeichnis Seite II
FA 207 Funktionale Sicherheit 71
Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Einführung, Ziele des Studiengangs Seite 3 1 Einführung Faszination Fahrerassistenzsysteme Fahrerassistenzsysteme, automatisiertes und Autonomes Fahren – jede Woche ist davon die Rede in den Medien. Warum haben z.B. die deutschen Automobilhersteller den Kartenservice HERE Maps der Firma Nokia für 2,7 Milliarden Euro gekauft? Wozu kann man diese Karten brau- chen? Warum muss jede Fahrzeugführerin und jeder Fahrzeugführer dauernd das Fahrzeug beherr- schen, wie es die Wiener Konvention von 1968 vorsieht? Was hat die Ethik-Kommission Automati- siertes und Vernetztes Fahren dazu zu sagen? Was hat das mit dem Androiden Data aus Star Trek zu tun? Werden die Sportlerinnen und Sportler während der verschobenen Olympia in Tokyo tat- sächlich wie von Geisterhand transportiert werden? Wie geht das mit dem Valet Parking? Kommt das Apple-Auto oder nicht? Und was sind Fahrerassistenzsysteme eigentlich genau und wie erset- zen Sensoren die Wahrnehmung der Fahrerin oder des Fahrers? Und zu guter letzt, wie verteibe ich mir dann die Zeit als Passagier im eigenen Fahrzeug? Schon heute sind weltweit Fahrerassistenzsysteme im Einsatz, die eine Vielzahl von Fahraufga- ben abnehmen, wie z.B. für den Komfort mit Längs- mit Querregelung des Fahrzeugs oder Ver- kehrsschilderkennung, für die Sicherheit mit Totwinkelassistent oder Notbremsung auf Hindernisse wie Fahrzeuge, FußgängerInnen oder statische Objekte sowie für die Ökonomie mit Tempomat, Se- geln oder Navigation kombiniert mit Stauumgehung. Die Automobilindustrie investiert aus diesen Gründen stetig mehr in die Entwicklung solcher Funktionen und hat daher einen steigenden Be- darf an qualifizierten Ingenieurinnen und Ingenieuren. Das Design, die Entwicklung und die Absicherung moderner Fahrerassistenzsysteme ist somit ein Schlüssel für die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Automobilhersteller und deren Zulieferer. Der Entwicklung des Bör- senkurses der Firma Tesla spricht Bände! Wenn Sie sich für ein Studium der Fahrerassistenzsysteme entscheiden, lernen Sie systematisch, wie die menschliche Wahrnehmung durch Sensoren ersetzt werden kann, darauf aufbauend Fahrerassistenzsysteme entwickelt werden und wie und wo auf der Welt Sie sich ganz persönlich einbringen können. Fahrerassistenzsysteme, automatisiertes und Autonomes Fahren Fahrerassistenzsysteme sind elektronische Zusatzeinrichtungen in Kraftfahrzeugen zur Unter- stützung des Fahrzeugführers in klar abgesteckten Fahrsituationen. Diese Funktionen erhöhen den Komfort, tragen zur Verbesserung der Verkehrssicherheit bei und reduzieren den Verbrauch der Fahrzeuge und sind somit von zentralem gesellschaftlichem Interesse. Mit zunehmender In- tegration von Fahrerassistenzsystemen kann die Fahrerin oder der Fahrer immer mehr von den Fahraufgaben entlastet werden und muss nur noch eine Grundaufmerksamkeit haben. Wenn das nicht mehr nötig ist, spricht man von Autonomen Fahren. Persönliche Voraussetzungen Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Einführung, Ziele des Studiengangs Seite 4 Angehende Studierende des Masterstudiengangs Fahrerassistenzsysteme sollten ein allgemeines Interesse an der Wahrnehmung der Menschen mit ihren Sinnen und für die Umwelterschlie- ßung mit Sensoren mitbringen und sich nicht von mathematischen Verfahren und Program- mieren – Software eats everything - abschrecken lassen. Das Studium wird Ihre Sichtweise auf die Fähigkeiten eines Menschen und wie Fahrzeuge tatsächlich geführt werden, verändern und den Blick für die Umwelt schärfen. Ob Fahrerassistenzsysteme erfolgreich im Markt sind, hängt von einer Vielzahl von Aspekten ab, wie z.B. von der technischen Umsetzbarkeit, der Gebrauchssicherheit, den Entwicklungskos- ten, vom Produktpreis und der Akzeptanz der Fahrer. Die erfolgreiche Markteinführung dieser Fahrerassistenzsysteme setzt eine ausgewogene Beachtung aller dieser Aspekte voraus. Die Automobil- und Zulieferindustrie ist auf die ganze Welt verteilt mit Schwerpunkten in Nordamerika, Japan und Europa. China hat die Aufholjagd begonnen. Die fachliche Qualifika- tion sollte daher durch englische Sprachkenntnisse und Teamfähigkeit in internationalen Orga- nisationen ergänzt sein. In vielen Unternehmen wird darüber hinaus auch erwartet, dass die Mitar- beitenden ein ausgeprägtes Termin-, Kosten-, und Qualitätsbewusstsein haben. Fahrerassistenz- systeme werfen interdisziplinäre Aufgabenstellungen auf. Daher ist es von Vorteil bei der späte- ren Berufsausübung stets den Blick über die Disziplinen Informatik, Elektrotechnik und Maschinen- bau hinaus schweifen zu lassen. Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Einführung, Ziele des Studiengangs Seite 5
1.1 Ziele des Studiengangs
Der Masterstudiengang Fahrerassistenzsystem qualifiziert Absolventinnen und Absolventen für an-
spruchsvolle Tätigkeiten in Forschung und Entwicklung bzw. bei der Inbetriebnahme entspre-
chender Systeme der Automobil-, Fahrzeug- und Luftfahrtindustrie sowie deren Zulieferern. Das
Studienziel des Masterstudiengangs Fahrerassistenzsysteme ist daher interdisziplinär angelegt und
soll für Entwicklungs- und Managementaufgaben in den Phasen Design, Umsetzung, Absiche-
rung, Inbetriebnahme und Überwachung entsprechender Fahrerassistenzsysteme qualifizieren.
Die Anforderungen an den Studiengang wurden in mehreren Diskussionsrunden mit Industrie-
vertretern zusammengestellt und bei der Erstellung des Curriculums berücksichtigt. Die Absol-
venten sollen haben
1. Kenntnis über das Zusammenwirken mechanischer, elektronischer und informations-
verarbeitender (mechatronischer) Komponenten des Fahrzeugs und dessen Umgebung,
2. Kenntnisse über die Mensch – Maschine Interaktion sowie User Experience – im Zusam-
menspiel von FahrerInnen- und Fahrerassistenzsystemen – sowohl in der Erhebung von
Anforderungen, in der Entwicklung, der funktionellen Absicherung, der Testen, der Zu-
lassung sowie der Bedienung,
3. Kenntnisse der üblichen Entwicklungs- und Testmethoden in der Automobilentwicklung
und der Kraftfahrzeugdynamik,
4. Kenntnisse zur Struktur eines elektronischen Steuergeräts und Fähigkeit zur Entwicklung
der Software für Mikrocontroller-Applikationen im automotive Bereich sowie vertiefte
Kenntnisse zu Bussystemen der Automobilindustrie,
5. Kenntnisse über Sensorsysteme und Fähigkeit geeignete Sensoren für eine Anwendung
auszuwählen und in ein Gesamtsystem zu integrieren,
6. Kenntnisse über relevante Algorithmen für Fahrerassistenzsysteme und Fähigkeit zu deren
Anwendung sowie
7. Vertieftes Verständnis für die Anforderungen der Funktionalen Sicherheit bei Software-
entwicklung und Systementwurf im Automobilbereich.
Die Studieninhalte zielen auf den Erwerb von praxisorientiertem Spezialwissen zu spezifischen
Technologien und Methoden aus den Bereichen der Psychologie sowie Ingenieursbereichen Infor-
matik, Elektrotechnik und Maschinenbau. Diese Fähigkeiten sollen durch eine praxisorientierte
Lehre in enger Kooperation mit der Industrie und in Forschungsprojekten vermittelt werden.
Eine umfassende Ausbildung versetzt die Studierenden in die Lage, wesentliche Zusammenhänge
zu erkennen und jene Flexibilität zu erlangen, die nötig ist, um sich mit der rasant weiterentwi-
ckelnden Technik mithalten zu können.
Für den Erwerb von grundlegenden fachlichen Kenntnissen, die im Bereich der Fahrerassistenz-
systeme nötig sind, wurden acht Pflichtmodule definiert. Diese Module definieren somit das ver-
mittelte Basiswissen und gehen auf wesentliche Inhalte von Fahrer, Fahrzeug und Umwelt sowie
deren Schnittstellen ein. Die unabhängigen Pflichtmodule ergänzen sich inhaltlich und sind überlap-
pungsfrei definiert. Eine Sonderrolle nimmt dabei das Modul Grundlagen der Fahrerassistenzsys-
teme ein, das sowohl als eine allgemeine Einführung als auch eine Motivation und Einordnung für
die weiteren Module zu verstehen ist. Wahlpflicht- und Wahlmodule erlauben den Studierenden,
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Ziele des Studiengangs Seite 6 eigene Interessen zu setzen um damit entsprechende Berufsziele verwirklichen zu können und moti- vieren daher zu besonderen Leistungen. Der Abschluss erfolgt mit dem international anerkannten Titel Master of Science. Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Einführung, Lernergebnisse des Studiengangs Seite 7
1.2 Lernergebnisse des Studiengangs
Die Studierenden erwerben in dem Studium der Fahrerassistenzsysteme interdisziplinäre Kompe-
tenzen aus den Bereichen Sensorik, Perzeption, Mensch-Maschine-Interaktion, User Experi-
ence zur Sicherung der Akzeptanz, Steuergeräte. Busse und Software-Entwicklung sowie deren
naturwissenschaftlich-mathematischen Grundlagen und die Ansteuerung der Aktorik und der
Fahrzeugdynamik.
Die Pflichtmodule Grundlagen Fahrerassistenzsysteme, Entwicklungs- und Testmethodik für
Fahrzeuge, Echtzeitsysteme, Optische Sensorsysteme, Multimodale Sensorsysteme, Kraftfahr-
zeugdynamik, Computer Vision und Bussysteme vermitteln dabei das in der Automobilindustrie
notwendige Fachwissen und die entsprechende Methodenkompetenz mit folgenden Schwerpunk-
ten:
1. Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen,
2. Umfelderkennung und informationstechnische Verarbeitung der Signale,
3. Entwicklungsprozess - Sense (Sensortypen, Sensorvrehaltensmodelle), Perzeption (Wahr-
nehmung, Sesnordatenfusion) – Think (Interpretation und Klassifikation, Hypothesenbil-
dung, Simulation und Verifikation) – Plan (Planung, Trajektorienberechnung) –Act (An-
steuerung, Aktorik, Fahrdynamik) – Learn (Deep learning, Artificial Intelligence) – In-
tegraion (Zuordnung zu gelernten Verhaltensmustern),
4. Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion / User Experience sowie
5. Einstufung von Fahrerassistenzsystemen im Rahmen der Funktionalen Sicherheit.
Die drei Wahlpflichtmodule Sensorik, Mikrocontroller und Modellbasierte Regelerentwi-
ckung, von denen mindestens zwei belegt werden müssen, ermöglichen es den Studierenden einen
Schwerpunkt entsprechend ihrer Kompetenzen und Vorbildung setzen zu können:
1. Fachwissen zu Sensorik,
2. Fachwissen zu Mikrocontrollern und
3. Methodenkompetenz zur modellbasierten Entwicklung von Regler-Software.
Darüber hinaus werden, so es möglich ist, folgende Wahlmodule angeboten: Modellierung und
Simulation von Fahrerassistenzsystemen, Mustererkennung, Funktionale Sicherheit, Human-
Machine-Interaction und User Experience für Fahrerassistenzsysteme,…
Projektarbeiten bieten darüber hinaus die Möglichkeit neben fachlichen Aspekten auch soziale
Kompetenzen und Fähigkeiten zum erfolgreichen Selbstmanagement aufzubauen.
Nach erfolgreichem Abschluss des Masterstudiengangs Fahrerassistenzsysteme sollen die Studie-
renden über folgende Lernergebnisse oder Kompetenzen verfügen. Die Begriffe Lernergebnisse
oder Kompetenzen werden hierbei gleichgesetzt.
Wissen aus den Fahrerassistenzsysteme, den Naturwissenschaften, der Psychologie und der
Mathematik zu verwenden, um praxisrelevante Modelle abzuleiten, zu verifizieren und Lösun-
gen zu formulieren.
Ingenieurwissenschaftliche Probleme identifizieren und geeignete elektrische oder informations-
technische Systeme spezifizieren, entwerfen, analysieren und dokumentieren.
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Lernergebnisse des Studiengangs Seite 8 Effektiv als Einzelner, in Teams, und in multidisziplinären Umgebungen zu arbeiten, gepaart mit der Fähigkeit, lebensbegleitend zu lernen. Effektiv mit der Wissensgemeinschaft der Ingenieure und mit der Gesellschaft im Ganzen zu kommunizieren. Die erworbenen Kompetenzen werden in fachspezifische und fachübergreifende Kompetenzen ge- gliedert. Die fachübergreifenden Kompetenzen lassen sich in Methoden-, Sozial-, und Selbstkompe- tenzen gliedern. Dabei können einzelne Kompetenzen je nach Perspektive durchaus in mehrere Ka- tegorien eingeordnet werden. Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Einführung, Lernergebnisse des Studiengangs Seite 9
Kompetenz Komponente Beschreibung
Fachspezifisch Fachkompetenz Fachkenntnisse und –methoden, sowie deren Anwendung
zur Bewältigung fachspezifischer Aufgaben. Betonung von
Kompetenzen im Bereich des Forschens und des Entwi-
ckelns. Die Vermittlung von fachspezifischen Kompetenzen
steht im Mittelpunkt der Ausbildung. Sie schließt diszipli-
näre und interdisziplinäre Fachkenntnisse ein.
Fachübergreifend Methodenkompetenz Vom Fach unabhängig einsetzbare Kenntnisse, Fähigkeiten
und Fertigkeiten, mit deren Hilfe neue und komplexe Auf-
gaben und Probleme selbständig bewältigt werden können,
z.B. Problemlöse-fähigkeit, Fähigkeit zu selbstreguliertem
Lernen, Fremdsprachenkenntnisse, Fähigkeiten im Umgang
mit neuen Medien.
Sozialkompetenz Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten in Bezug auf
Kommunikation, Kooperation und Konflikte. Ermöglicht,
in Beziehungen zu Mitmenschen der Situation angemessen
zu handeln und individuelle oder gemeinsame Ziele zu ver-
wirklichen.
Selbstkompetenz Die Fähigkeit und Bereitschaft, die eigene Begabung, Moti-
vation und Leistungsbereitschaft zu entfalten, sowie die
Entwicklung einer individuellen Einstellung und Persön-
lichkeit.
Die folgende Lernziele-Modul-Matrix soll einen Überblick über die Zuordnung der Module zu
den Lernzielen geben.
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Lernergebnisse des Studiengangs Seite 10
Lernziele Lernergebnisse Zugeordnete Module
Wissen und Verstehen
Absolventen …
• Grundlagen Fahrerassistenzsys-
… haben einen Überblick über die Überblick über aktuelle Fahrerassis-
teme, Mensch-Maschine-Interak-
Themen Fahrerassistenzsysteme tenzsysteme, deren Einsatz und de-
tion und User Experience für Fah-
und Autonomes Fahren ren Entwicklung
rerassistenzsysteme
• Grundlagen Fahrerassistenzsys-
… haben einen Überblick über das Überblick über die technischen
teme
Zusammenwirken zwischen me- Rahmenbedingungen für die Ent-
chanischen, elektronischen und in- wicklung von Fahrerassistenzsyste- • Multimodale Sensorsysteme
formationsverarbeitenden Kompo- men und die Fähigkeit diese gegen- • Echtzeitsysteme
nenten insbesondere in Verbin- einander abzuwägen um zielsicher • Bussysteme
dung mit der Fahrzeugumgebung Lösungen umsetzen und Anforde- • Sensorik
unter Berücksichtigung der Anfor- rungen an Funktionale Sicherheit • Modellierung und Simulation von
derungen an Funktionale Sicher- einhalten zu können Fahrerassistenzsystemen
heit
• Funktionale Sicherheit
… haben einen Übreblick über • Kraftfahrzeugdynamik
Grundlagen der Mensch-Ma-
schine-Interaktion / User Experi-
ence
Ingenieurwissenschaftliche Methodik
Absolventen …
• Entwicklungs- und Testmethoden
… haben einen Überblick über die Überblick und Kenntnisse zu den
in der Automobilentwicklung
wichtigsten Methoden in der Fahr- wichtigsten Entwicklungsparadig-
zeugentwicklung men • Grundlagen Fahrerassistenzsys-
teme
• Modellierung und Simulation von
Fahrerassistenzsystemen
• Bussysteme
… verstehen die in der Automobil- Überblick und Kenntnisse zu den
industrie üblichen eingesetzten wichtigsten Bussystemen im Auto-
Bussysteme zur Vernetzung von motive-Bereich, detaillierte Kennt-
elektronischen Steuergeräten nisse zu den Bussystemen CAN und
FlexRay
Ingenieurgemäßes Entwickeln
Absolventen …
• Echtzeitsysteme
… können für automotive-spezifi- Fähigkeit geeignete Mikrocontrol-
sche Aufgaben die Software für die ler-Architekturen auszuwählen und • Mikrocontroller
entsprechenden Mikrocontroller die konkrete Programmieraufgaben • Modellbasierte Reglerentwicklung
entwickeln umzusetzen • Computer Vision
• Mustererkennung
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Lernergebnisse des Studiengangs Seite 11
• Optische Sensorsysteme
… können Sensorsysteme in ein Fähigkeit Sensoren praktisch ein-
Gesamtsystem integrieren und de- bauen zu können und deren Daten • Multimodale Sensorsysteme
ren Daten kompetent auswerten auslesen zu können • Sensorik
• Computer Vision
• Mustererkennung
• Computer Vision
… haben einen Überblick über die Überblick über Algorithmen und
relevanten Algorithmen für Fahrer- Fähigkeit diese implementieren zu • Mustererkennung
assistenzsysteme und können diese können • Modellbasierte Reglerentwicklung
auch anwenden • Grundlagen Fahrerassistenzsys-
teme
• Modellierung und Simulation von
… verstehen die Fahrzeugdynamik Kenntnisse der wichtigsten fahrdy-
Fahrerassistenzsystemen
namischen Eigenschaften eines
Fahrzeuges und deren Auswirkun- • Kraftfahrzeugdynamik
gen
Untersuchen und Bewerten
Absolventen …
• Optische Sensorsysteme
… können Sensorsysteme passend Fähigkeit zielsicher die passenden
zu den Anwendungsszenarien aus- Sensoren auszuwählen • Multimodale Sensorsysteme
wählen • Sensorik
• Grundlagen Fahrerassistenzsys-
… verstehen Fahrerassistenzsys- Fähigkeit Fahrzeugfunktionen zu
teme
teme als sicherheitsrelevante Sys- klassifizieren und sicherheitsrele-
teme und deren Klassifikation vante Systeme zu testen und zu va- • Funktionale Sicherheit
lidieren
Ingenieurpraxis und Produktentwicklung
Absolventen …
• Mikrocontroller
… kennen die Struktur eines elekt- Überblick über die Komponenten
ronischen Steuergeräts eines elektronischen Steuergeräts • Echtzeitsysteme
• Grundlagen Fahrerassistenzsys-
… haben einen Überblick über die Fähigkeit Fahrerassistenzsysteme
teme
Fahrerassistenzsysteme zu bewerten und einzuordnen
• Modellierung und Simulation von
Fahrerassistenzsystemen
Überfachliche Kompetenzen
Absolventen …
• Grundlagen Fahrerassistenzsys-
… verstehen die Anforderungen an Fähigkeit Software anforderungs-
teme
die Softwareentwicklung im Auto- spezifisch entwickeln zu können
mobilbereich • Bussysteme
• Mikrocontroller
… verstehen Mensch-Maschine-In-
• Modellbasierte Regelerentwick-
teraktion und User Experience im
lung
Zusammenspiel von Fahrerassis-
• Computer Vision
tenzsystemen und Fahrzeugführern
• Mustererkennung
• Kraftfahrzeugdynamik
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Lernergebnisse des Studiengangs Seite 12
• Grundlagen Fahrerassistenzsys-
… können die Anforderungen der Fähigkeit sicherheitsrelevante Soft-
teme
funktionalen Sicherheit im Syste- ware entwickeln zu können
mentwurf beachten • Funktionale Sicherheit
• Projektarbeit
… können mit sich während der Fähigkeit Umsetzungsentscheidun-
Umsetzungsphase ändernden An- gen zielsicher treffen zu können • Masterarbeit
forderungen umgehen
• Masterarbeit
… können Verantwortung für wis- Fähigkeit sich wissenschaftlich aus-
senschaftliche Beiträge zum Fach- zudrücken • Projektarbeit
wissen und zur Berufspraxis über-
nehmen
• Projektarbeit
… können die strategischen Leis- Fähigkeit die Zusammensetzung
tung von Teams überprüfen von Teams bewerten zu können
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Lernergebnisse des Studiengangs Seite 13
Arbeitsmarktperspektiven und Praxisbezug
Fahrerassistenzsysteme entlasten den Fahrer bei Routineaufgaben und erhöhen die Verkehrssicher-
heit. Einzelne fahrzeugbezogene Anwendungen, wie elektronische Abstandswarnsysteme, welche
die Gefahr von Auffahrunfällen reduzieren, und Systeme, die den Fahrer bei Abbiegevorgängen und
beim Fahrstreifenwechsel unterstützen, sind bereits serienmäßig in der Automobilindustrie entwi-
ckelt und von der Bundesregierung unterstützt worden. Das Anwendungsspektrum von Fahrerassis-
tenzsystemen nimmt mit Neuentwicklungen und technischen Verbesserungen vorhandener Funktio-
nen ständig zu. Industrie und Wirtschaft haben erkannt, welche Potentiale im Angebot von Fahrer-
assistenzsystemen liegen. Oberklassefahrzeuge werden heute bereits serienmäßig mit autarken Na-
vigationssystemen ausgestattet, die in Verbindung mit Fahrzeugsensorik, Satellitennavigation und
digitalen Straßenkarten Routenplanung und Zielführung ermöglichen. Die ersten individuellen aktu-
ellen Informationsdienste privater Dienstleister sind bereits auf dem Markt. Zunehmend bieten pri-
vate Dienstleister z.B. kundenorientierte Dienste für automatische Notrufe, Pannenhilfe und zur
Verhinderung von Kraftfahrzeugdiebstählen an. In einigen Jahren wird es immer mehr autonome
Systeme geben, die selbständig in Fahrsituationen eingreifen und damit gewinnt die Mensch-Ma-
schine-Interaktion und die User Experience zunehmend an Bedeutung. Die Abbildung 1 zeigt die
Stufen dieser Automatisierung entsprechend dem acatech-Projekt Neue autoMobilität.
Abbildung 1: Stufen der Automatisierung (Quelle: BMVI/VDA/acatech-Projekt Neue autoMobilität)
Die Entwicklung solcher Systeme hat bisher und wird auch weiterhin in Zukunft enorme Entwick-
lungsanstrengungen der Industrie voraus. Dabei sind interdisziplinäre Kenntnisse aus den Bereichen
Informatik, Elektrotechnik und Elektronik sowie Maschinenbau, nötig. Die Weiterentwicklung mo-
derner Fahrerassistenzsysteme wird die internationale Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Auto-
mobilindustrie maßgeblich mitbestimmen. Vielen Unternehmen fehlt allerdings die praktische Er-
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Lernergebnisse des Studiengangs Seite 14 fahrung, wie solche interdisziplinären Ansätze angewendet werden können. Daher gibt es einen gro- ßen Bedarf an qualifiziert ausgebildeten Ingenieuren sowohl bei den Automobilherstellern als auch in der Automobilzulieferindustrie und anderen Fahrzeugherstellern. Anfragen aus der Industrie nach einem qualitativ hochwertigen Studienangebot zum Thema Fahrer- assistenzsysteme wurden an die Hochschule Kempten vor allem von den Unternehmen ADAC, Audi, AGCO-Fendt, AVL List GmbH, BMW AG, Robert Bosch GmbH, C More Automotive GmbH, Continental A.D.C., Daimler AG, ETAS GmbH, Goldhofer, Liebherr, TÜV, ZF Friedrichs- hafen… gerichtet. Daher sind die Berufsaussichten für Ingenieure und Informatiker, die in einem Masterstudiengang auf der Grundlage einer fundierten Erstausbildung in Informatik, Elektro- und Informationstechnik, Mechatronik, Informatik oder auch Maschinenbau eine hochqualifizierte aka- demische Zweitausbildung in Fahrerassistenzsystemen erhalten, als hervorragend anzusehen. Ein ähnlicher Studiengang, der mit starkem Fokus für bestimmte berufliche Aufgaben qualifiziert, ist bisher weder in Deutschland noch im Ausland bekannt. Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Einführung, Studienablauf Seite 15
1.3 Studienablauf
Die Studienhalte zielen auf den Erwerb von praxisorientiertem Spezialwissen zu spezifischen
Technologien und Methoden aus dem Bereich Fahrerassistenzsysteme. Für den Erwerb von grund-
legenden fachlichen Kenntnissen, die im Bereich der Fahrerassistenzsysteme nötig sind, wurden
acht Pflichtmodule definiert. Diese Pflichtmodule definieren somit das vermittelte Basiswissen und
gehen auf wesentliche Konzepte für Fahrer, Fahrzeug und Umwelt sowie deren Schnittstellen ein.
Die unabhängigen Pflichtmodule ergänzen sich inhaltlich und sind überlappungsfrei definiert. Eine
Sonderrolle nimmt dabei das Pflichtmodul Grundlagen der Fahrerassistenzsysteme ein, das sowohl
als eine allgemeine Einführung als auch eine Motivation und Einordnung für die weiteren Module
zu verstehen ist. Wahlpflicht- und Wahlmodule erlauben den Studierenden, eigene Interessen zu
setzen um damit entsprechende Berufsziele verwirklichen zu können und motivieren daher zu be-
sonderen Leistungen.
Die folgende Übersicht detailliert die Befähigung nach Modulen:
Nr. Modul Inhalte des Praktikums/Übung
FA
101 Grundlagen Kenntnis über die globalen Trends in der Automobilindustrie
Fahrerassistenz- Übersicht zu Motivation von Fahrerassistenzsystemen
systeme Überblick über Fahrerassistenzsysteme
Anwendung von Systemtheorie auf Fahrerassistenzsysteme
Verständnis zu den Komponenten Fahrer, Fahrzeug und Umwelt
und über deren Wechselwirkungen
Anwendung von Klassifikationsschemen für Fahrerassistenzsys-
temen
Verständnis über die relevanten gesellschaftlichen Zusammen-
hänge, wie z.B. die Wiener Konvention von 1968
Kenntnis der Funktionalen Sicherheit
Erleben spezieller Fahrerassistenzsystems im Rahmen eines Fahr-
versuchs
Grundlagen der Mensch-Maschine-Interaktion und User Experi-
ence
102 Entwicklungs- So möglich wird zusätzlich eine freiwillige Schulung für Methoden
und Testmethodik des Design-of-Experiments angeboten
für Fahrzeugsys-
teme
103 Echtzeitsysteme Praktische Programmierbeispiele zur Berechnung der Best Case
und Worst Case Execution Time einer Task (BCET, WCET)
Rechercheaufgabe zur Funktionsweise aktueller Schedulingver-
fahren (Linux-Scheduler)
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Studienablauf Seite 16
Implementierung des nicht-echtzeitfähigen Schedulingverfahrens
Round-Robin (RR) und echtzeitfähiger Verfahren wie Rate Mo-
notonic Scheduling (RMS), Earliest Deadline First (EDF) und
Least Laxity First (LLF)
Programmieraufgaben um das Verständnis für Probleme wie z.B.
Deadlocks und Prioritätsinversion zu vertiefen
Experimente zur Vorhersagbarkeit von Bearbeitungszeiten dyna-
mischer Speicheranforderungen
Experimente mit dem Echtzeitbetriebsystem FreeRTOS zum
Thema Prioritätsinversion und Varianten der dynamischen Spei-
cherverwaltung
104 Optische drei Versuche zu je vier 4 VL-Stunden zu Grundlagen, Radiomet-
Sensorsysteme rie/Optische Abbildung/Stereometrie:
Überprüfung radiometrischer und fotometrischer Gesetzmäßig-
keiten durch praktische Messungen auf der optischen Bank (nach
Fotodetektoren)
Verifikation von Abbildungsgesetzen und Charakterisierung von
Objektiveigenschaften im Praktikum (nach MTF)
Überprüfung der fundamentalen Zusammenhänge der Stereomet-
rie durch praktische Messungen mit einem Stereokamerasystem
(nach Stereokamera)
105 Multimodale Überprüfung der fundamentalen Zusammenhänge Übersetzen ei-
Sensorsysteme ner Sensordatenverarbeitungsbibliothek (OpenCV)
Autonomes Fahrverhalten für einen 2D Roboter in einer Simulati-
onswelt entwickeln
Odometrie mit und ohne Sensordatenfusion
Erstellen einer 2D Belegungskarte (Occupancy grid)
Erstellen einer 2D Belegungskarte unter Verwendung verrausch-
ter Abstandssensoren und/oder verrauschter Motion-Encoder
Experimente mit dem 1D und 2D linearen Kalman Filter, sowie
mit dem Erweiterten Kalman-Filter (EKF)
Experimente mit einem Partikelfilter zum Thema Positions- und
Bewegungsschätzung
Tracking von Objekten / Hypothesenmanagement
Repräsentation multimodaler Sensordaten
201 Kraftfahrzeug-Dy- einmal pro Vorlesung Gelegenheit an Tests vom ADAC teilnehmen
namik zu können auf einem Testgelände z.B. in Kaufbeuren
202 Computer Vision Nummerschilderkennung mit OCR, Ansätze zur Spurhaltung, Navi-
gation, …
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Studienablauf Seite 17
203 Bussysteme Grundlagen von Bussystemen (ISO-Modell,..), Überblick zu relevan-
ten BUS Systemen im automotive Bereich, CAN und Flexray Proto-
koll und Physical Layer; Praktikum mit Aufbau von CAN-Netzwerk;
Fehlerbehandlung
204 Sensorik Fortlaufendes Projekt: Aufbau eines Modellfahrzeuges mit verschie-
dener Sensorik zur Zustands- und Umfelderkennung. Realisierung ei-
ner Funkübertragung zu einem Host-PC. Implementierung eines Re-
gelkonzeptes für verschiedene Fahrerassistenzsysteme
205 Mikrocontroller Puls- und Frequenzmessung, Steuerung von Schrittmotoren, Analog-
Digital-Konvertierung zeitgleich an mehreren Kanälen, Interrupt-
handling
206 Modellbasierte Modellbasierte Reglerentwicklung am Beispiel einer automatischen
Reglerentwick- Spurhaltung von Fahrzeugen (Praktikum): Modellbildung, Simulation
lung der Regelstrecke, Entwurf einer digitalen Regelung, Simulation gere-
geltes Fahrzeug, Reglerentwicklung mit automatischer Codegenerie-
rung und mit Programmierung von Hand in der Sprache C, Imple-
mentierung des Reglers auf einer Echtzeithardware, Test des imple-
mentierten Reglers mit echtzeitfähigem Modell der Regelstrecke
301 Masterarbeit mit n.a.
Kolloquium
106 Modellierung und Überblick über den Entwicklungsprozess von Fahrerassistenzsys-
Simulation von temen (Produktentstehung, V-Modell)
Fahrerassistenz- Kenntnis über Vor- und Nachteile des modellbasierten Ansatzes
systemen Überblick über die relevanten Autoren- und Integrationswerk-
zeuge für die Modellierung und Simulation
Überblick über den Systems Engineering Ansatz
Verständnis für eine zielführende Architektur
Verständnis der Abstraktionsstufen für die Modellierung
Anwendung einer beispielhaften Umsetzung in einem vorgegeben
Werkzeug
Kenntnis moderner Modellierungsstandards
Überblick zu Simulationsmethoden
Verständnis über die Auswirkung der numerischen Simulation
107 Mustererkennung Lernverfahren (Bayes-Klassifikatoren, Neuronale Netze, Markov-
Modelle, Baumklassifikatioren, Kombinationen, …) werden pro-
grammiert bzw. angewendet
207 Funktionale Bewertung von Funktionen nach der ISO 26262, Übersicht und An-
Sicherheit wendung der relevanten Methoden
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Studienablauf Seite 18
Das Studium des Masterstudiengangs Fahrerassistenzsysteme kann sowohl zum Sommer- als auch
zum Wintersemester aufgenommen werden. Das Pflichtmodul Grundlagen der Fahrerassis-
tenzsysteme wird daher jedes Semester angeboten um einen semesterunabhängigen Einstieg in
das Studium zu ermöglichen.
Der Masterstudiengang ist modularisiert. Die drei Semester des Masterstudiums entsprechen insge-
samt 90 CP, pro Semester 30 CP. Diese verteilen sich mit 40 CP auf die Pflichtmodule, 10 CP auf
die Wahlpflichtmodule und weitere 10 CP für Wahlmodule. Die Masterarbeit mit abschließendem
Kolloquium umfasst weitere 30 CP. Die Maßeinheit für den durchschnittlichen Lernaufwand ist da-
bei Semesterwochenenstunde, kurz SWS. Die Verteilung auf Vorlesung resp. Praktikum oder
Übung wird pro Modul aufgeschlüsselt.
Das Studium ist sowohl als Vollzeitstudium als auch als Teilzeitstudium konzipiert.
Vollzeitstudium
Das Vollzeitstudium umfasst einschließlich der Masterarbeit drei Semester. Die Module verteilen
sich wie folgt auf die drei Semester:
Sommersemester:
Im Sommersemester werden neben dem Modul FA 101 Grundlagen Fahrerassistenzsysteme vier
weitere Pflichtmodule angeboten: FA 102 Entwicklungs- und Testmethodik für Fahrzeugsysteme,
FA 103 Echtzeitsysteme, FA 104 Optische Sensorsysteme und FA 105 Multimodale Sensorsys-
teme. Das Sommersemester bietet darüber hinaus die Möglichkeit ein Wahlmodul zu belegen.
Wintersemester:
Im Wintersemester werden neben dem Modul FA 101 Grundlagen Fahrerassistenzsysteme vier wei-
tere Pflichtmodule angeboten: FA 201 Kraftfahrzeugdynamik, FA 202 Computer Vision und FA
203 Bussysteme. Das Wintersemester bietet darüber hinaus die Möglichkeit zwei der drei angebote-
nen Wahlpflichtmodule sowie ein weitere Wahlmodul zu belegen.
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Studienablauf Seite 19
Das dritte Semester:
Das dritte Semester ist für die FA 301 Masterarbeit vorgesehen, die sowohl in Kooperation mit ei-
nem Unternehmen als auch im Rahmen eines Forschungsprojektes an der Hochschule angefertigt
werden kann. Die Ergebnisse der Masterarbeit sollen in einem abschließenden Kolloquium präsen-
tiert werden. In der Masterarbeit sollen die Studierenden ihre Fähigkeit nachweisen, dass sie in der
Lage sind, die im Studium erworbenen Kenntnisse und Fertigkeiten in einer selbständig angefertig-
ten, anwendungsorientierten wissenschaftlichen Arbeit, auf komplexe Aufgabenstellungen anzu-
wenden.
Der Studienablauf mit der Verteilung1 der Module ist auf der nächsten Seite graphisch dargestellt.
1
Die sogenannten Creditpoints (Leistungspunkte, kurz CP) werden in Anlehung nach dem European Cre-
dit Transfer System (ECTS) verwendet. Dein CP entspricht dabei 30 Arbeitsstunden.
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Studienablauf Seite 20 Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Einführung, Studienablauf Seite 21
Teilzeitstudium
Das Teilzeitstudium umfasst einschließlich der Masterarbeit sechs Semester. Dieses Vorgehen bie-
tet sich für Studierende an, die nach einem Abschluss des Bachelors oder Diploms in einem Unter-
nehmen tätig sein und sich parallel weiterqualifizieren wollen. Die Inhalte entsprechen denen des
Vollzeitstudiums und werden anstatt in drei nun innerhalb von sechs Semestern absolviert. Die ers-
ten vier Semester bestehen dann aus den in der Anlage aufgeführten, für die ersten beiden Semester
des Vollzeitstudiums vorgesehenen, Modulen. Das fünfte und sechste Semester dienen zum Anferti-
gen der Masterarbeit und zur Teilnahme des abschließenden Kolloquiums. Ein Wechsel zwischen
Vollzeit- und Teilzeitstudium ist in beiden Richtungen möglich. Für die Zulassung zum Teilzeitstu-
dium müssen dieselben Voraussetzungen wie für die Zulassung zum Vollzeitstudium erfüllt sein.
Der Studienablauf mit der Verteilung der Module ist auf der nächsten Seite beispielhaft graphisch
dargestellt.
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Studienablauf Seite 22 Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Einführung, Studienberatung Seite 23
Bewerbung
Die Studien- und Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Fahrerassistenzsysteme regelt die
Zulassungsvoraussetzungen. Die Bewerbung erfolgt schriftlich mit den dort festgelegten Unterla-
gen.
1.4 Studienberatung
Allgemeine Auskünfte zum Studium und Prüfungen erteilt das Abteilung Studium unter Te-
lefon +49 831 2523 120, -313 und -351 oder per E-Mail: studienamt@fh-kempten.de.
Die Fachstudienberatung erstreckt sich auf Studieninhalte, Studientechniken, Lehrveranstal-
tungen, Prüfungsvorbereitung, Studienabschlüsse des Masterstudiengangs Fahrerassistenzsys-
teme.
Prof. Dr. rer. nat. Stefan Schneider
Kontaktdaten entnehmen Sie bitte aus dem Auftritt der Hochschule im Internet
https://www.hs-kempten.de/
E-Mail: stefan-alexander.schneider@hs-kempten.de
Sprechzeiten nach Vereinbarung
Die Prüfungskommission regelt die Prüfungen und stellt die Noten fest.
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Brauer
Kontaktdaten entnehmen Sie bitte aus dem Auftritt der Hochschule im Internet
https://www.hs-kempten.de/
E-Mail: juergen.brauer@hs-kempten.de
Sprechzeiten nach Vereinbarung
Die Abteilung Beratung und Service informiert über Studienmöglichkeiten, Studieninhalte,
Studienabschlüsse, Zulassungsvoraussetzungen und Studienbedingungen. Sie berät auch in per-
sönlichen und sozialen Angelegenheiten.
Kontaktdaten entnehmen Sie bitte aus dem Auftritt der Hochschule im Internet
https://www.hs-kempten.de/
E-Mail: studienberatung@fh-kempten.de
Sprechzeiten siehe Aushang sowie nach Vereinbarung
Version 1.9 vom 28.12.20201 Einführung, Duales Studium Seite 24
1.5 Duales Studium
Unter der Marke „Hochschule Dual“ wird in Bayern für Master-Studiengänge das Studienmodell
Studium mit vertieftem Praktikum (SmvP) angeboten, das das weiterführende Studium mit Berufs-
praxis in einem Unternehmen verknüpft.
Dieses duale Studienmodell bietet vor allem folgende Vorteile:
Eine fundierte akademische Ausbildung an einer staatlichen bayerischen Hochschule.
Zusätzlich in den Semesterferien eine praktische Tätigkeit in einem Unternehmen – Inhalte,
die an der Hochschule gelehrt werden können gleich in der Praxis angewandt werden.
Die Einsätze im Unternehmen werden vergütet, so dass während des Studiums finanzielle
Unterstützung gesichert ist.
Der Student oder die Studentin lernt betriebliche Abläufe kennen, arbeitet an eigenen Pro-
jekten und sammelt damit weitere praktische Berufserfahrung.
Das Unternehmen lernt den Studenten kennen, woraus sich Chancen auf eine feste Über-
nahme direkt nach dem Studium ergeben – viele Absolventen haben quasi mit dem Hoch-
schulabschluss auch ein Angebot für einen Arbeitsvertrag.
Der duale Master ist konsekutiv. Er richtet sich sowohl an reguläre, nicht duale Bachelor- rsp. Dip-
lomabsolventen als auch an duale Bachelor- rsp. Diplomabsolventen, die ein Verbundstudium oder
Studium mit vertiefter Praxis durchlaufen haben. Er dauert 1,5 Jahre (3 Semester) und ist als Stu-
dium mit vertiefter Praxis organisiert. Mindestens 34 Wochen (bzw. mindestens die Hälfte der Re-
gelstudienzeit) verbringt der Studierende in einem Unternehmen, dies vorwiegend in den Semester-
ferien und in der Zeit während der betriebsnahen Masterthesis, die den Höhepunkt und Abschluss
des Studiums markiert. Je nach Hochschule ist ein Beginn im WS und/oder SS möglich. Duale
Masterstudienangebote sind keine weiterführende Masterstudiengänge.
Das Studium mit vertiefter Praxis (SmvP) verknüpft ein Hochschulstudium mit intensiver Praxistä-
tigkeit in einem Unternehmen. Dieses Studienmodell ist geeignet für motivierte, zielstrebige Studi-
eninteressenten mit diesen Voraussetzungen:
Einschlägiger Bachelorabschluss an einer Hochschule für angewandte Wissenschaften oder
Universität als allgemeinen Zugangsvoraussetzung
Erfolgreich abgeschlossener Eignungstest
Ausbildungsvertrag mit einem Unternehmen
Der Ablauf in Kurzform:
Bevor Sie sich bei den von Ihnen recherchierten Firmen bewerben, klären Sie die einzureichenden
Unterlagen und den Zeitpunkt der Bewerbung ab. Die meisten Firmen verlangen eine reguläre Be-
werbung mit Anschreiben, Lebenslauf und Zeugnissen - ca. 1 Jahr vor dem Bachelorabschluss.
Kümmern Sie sich frühzeitig! Damit Sie gute Chancen auf einen Platz haben, sollten Ihre bisheri-
gen Studiennoten deutlich über dem minimal benötigtem Notenschnitt von 2,5 für den Studiengang
liegen.
Version 1.9 vom 28.12.20201 Modulbeschreibungen, Duales Studium Seite 25 Die Firma schließt mit Ihnen einen Vertrag ab, in dem Art und Umfang der Praxiseinsätze, Urlaubs- anspruch, Vergütung etc. geregelt sind. Bitte reichen Sie diesen Vertrag auch im Rahmen der Studi- enplatzbewerbung an der Hochschule gemeinsam mit den anderen Bewerbungsunterlagen ein. 2 Modulbeschreibungen Die für das Studium des Masterstudiengangs Fahrerassistenzsysteme grundlegenden fachlichen Kenntnisse werden in insgesamt acht Pflichtmodulen zusammengefasst. Diese Module definieren somit das vermittelte Basiswissen und gehen auf wesentliche Inhalte von Fahrer, Fahrzeug und Um- welt sowie deren Schnittstellen ein. Die unabhängigen Pflichtmodule ergänzen sich inhaltlich und sind überlappungsfrei definiert. Eine Sonderrolle nimmt dabei das Pflichtmodul FA 101 Grundla- gen Fahrerassistenzsysteme ein, das sowohl als eine allgemeine Einführung als auch als eine Moti- vation und Einordnung für die weiteren Module zu verstehen ist. Wahlpflicht- und Wahlmodule erlauben den Studierenden, eigene Interessen zu setzen um damit entsprechende Berufsziele ver- wirklichen zu können und motivieren daher zu besonderen Leistungen. Die zugelassenen Hilfsmittel in der Prüfung sind in den Modulbeschreibungen wie folgt abgekürzt worden: Abkürzungsverzeichnis keine Keine Hilfsmittel OE Ohne/keine Einschränkung, alle nicht elektronischen Hilfsmittel zugelassen NPTR Nicht programmierbarer Taschenrechner TR Taschenrechner FSV Zur Verfügung gestellte Formelsammlung FSE Erlaubte Formelsammlung entsprechend Literaturangabe AUFZ n Aufzeichnungen auf n DIN A4 Blättern (beidseitig beschrieben) SK Vorlesungsskript und Aufzeichnungen * Siehe besonderen Aushang "Rechnerbenutzung bei Prüfungen" der Fakultät Elektrotechnik *** Nach besonderem Aushang Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Modulbeschreibungen, Pflichtmodule Seite 26
2.1 Pflichtmodule
FA 101 Grundlagen Fahrerassistenzsysteme
Modulname: Module Title:
Grundlagen Fahrerassistenzsysteme Introduction to Advanced Driver Assistance
Systems
Modul Kode Nr.: Bearbeitungsdatum: Module Code No.: Revision Date:
FA 101 30.09.2020 FA 101 30.09.2020
Teil 1: Part 1:
Allgemeine Informationen General Information
Studiengang (Abschluss): Study Course (Degree):
Fahrerassistenzsysteme (M.Sc.) Advanced Driver Assistance Systems (M.Sc.)
Studienabschnitt, Semester: Study Phase, Semester:
Sommer- und Wintersemester Summer and Winter term
Modulverantwortlicher: Module Coordinator:
Prof. Dr. Stefan Schneider Prof. Dr. Stefan Schneider
Lehrmethoden, SWS, ECTS-Leistungspunkte (LP) Teaching Methods, SWS, ECTS-Credit Points (CP)
Vorlesung: 4 SWS 5 LP Lecture: 4 SWS 5 CP
Praktikum, Übung: 0 SWS 0 LP Lab, Exercise: 0 SWS 0 CP
Arbeitsaufwand: Workload:
Vorlesung: 15 x 4,0 h = 60,0 h Lecture: 15 x 4,0 h = 60,0 h
Praktikum, Übung: 15 x 0,0 h = 00,0 h Lab, Exercise: 15 x 0,0 h = 00,0 h
Selbststudium: 90,0 h Independent Learning: 90,0 h
Gesamtaufwand: 150,0 h Total Effort Hours: 150,0 h
Lehrsprache: Teaching Language:
Deutsch German
Pflicht-/Wahlpflichtmodul: Compulsory Module / Compulsory Elective:
Pflicht Compulsory
angeboten im Sommer-/Wintersemester: Taught in Term:
Sommer- und Wintersemester Summer and Winter Term
Vorgeschriebene Grundlagenmodule: Compulsory Prerequisite Modules
n.a. n.a.
Kurzbeschreibung: Short Description:
Fehl The course provides an introduction to the topic of
driver assistance systems and gives an over-view,
their use and their development.
Version 1.9 vom 28.12.20201 Modulbeschreibungen, Pflichtmodule Seite 27
Modulname: Module Title:
Grundlagen Fahrerassistenzsysteme Introduction to Advanced Driver Assistance
Systems
Modul Kode Nr.: Bearbeitungsdatum: Module Code No.: Revision Date:
FA 101 30.09.2020 FA 101 30.09.2020
Teil 2: Part 2:
Voraussetzungen, Lernziele und Lehrinhalte Prerequisites, Learning Outcomes, Contents
Wissensvoraussetzungen: Knowledge Prerequisites:
keine none
Lernziele: Learning Outcomes:
• Übersicht zu Motivation von Fahrerassistenz- • Overview to motivation of Advanced Driver As-
systemen sistance Systems
• Überblick über Fahrerassistenzsysteme • Overview to Advanced Driver Assistance Systems
• Verständnis zu den Komponenten Fahrer, Fahr-
• Understanding the components driver, vehicle and
zeug und Umwelt und über deren Wechselwir-
environment and their interactions
kungen
• Anwendung von Klassifikationsschemen für • application of classification schemes for Advanced
Fahrerassistenzsystemen Driver Assistance Systems
• Verständnis über die relevanten gesellschaftli- • Understanding of the relevant social contexts
chen Zusammenhänge
Lehrinhalte: Module Contents:
• Motivation und Rahmenbedingungen für Fah- • Motivation and constrains for Advanced Driver
rerassistenzsysteme Assistance Systems
• Analyse der Komponenten Fahrer, Fahrzeug • Analysis of the components driver, vehicle and
und Umwelt sowie deren Wechselwirkung environment and their interaction
• Diskussion unterschiedlicher Einteilungen von
• Discussion of different classifications of Advanced
Fahrerassistenzsystemen
Driver assistance Systems
• Diskussion von Fahrerassistenzsystemen
• Discussion of Advanced Driver assistance Systems
Teil 3: Part 3:
Literatur, Leistungsnachweis Literature, Assessment
Internet-Adressen, Elektronische Lernhilfen: Internet-Links, Computer Based Learning:
Lehrmaterial ist im Hochschulnetz verfügbar. Course material is in the University Intranet
available
Literaturempfehlungen: Recommended Literature:
Winner, Hakuli, Wolf: Handbuch Fahrerassis- Winner, Hakuli, Lotz, Singer: Handbook of Driver
tenzsysteme Grundlagen Assistance Systems
Maurer, Gerdes, Lenz, Winner: Autonomes Fahren Maurer, Gerdes, Lenz, Winner: Autonomous Dri-
ving
Version 1.9 vom 28.12.20201 Modulbeschreibungen, Pflichtmodule Seite 28
Modulname: Module Title:
Grundlagen Fahrerassistenzsysteme Introduction to Advanced Driver Assistance
Systems
Modul Kode Nr.: Bearbeitungsdatum: Module Code No.: Revision Date:
FA 101 30.09.2020 FA 101 30.09.2020
Leistungsnachweis (Praktikum, Übung, Prüfung): Assessment (Lab, Course Work, Examination):
Die Endnote ergibt sich zu 100 % aus einer Marking depends 100% on written examination (90
schriftlichen Prüfung (90 Minuten). minutes).
Prüfung: Zugelassene Hilfsmittel: Examination: Permitted Auxiliaries:
Keine Hilfsmittel None
Version 1.9 vom 28.12.20201 Modulbeschreibungen, Pflichtmodule Seite 29
FA 102 Entwicklungs- und Testmethodik für Fahrzeugsysteme
Modulname: Module Title:
Entwicklungs- und Testmethodik für Developing and Test Methods for Vehicle Sys-
Fahrzeugsysteme tems
Modul Kode Nr.: Bearbeitungsdatum: Module Code No.: Revision Date:
FA 102 21.10.2016 FA 102 21.10.2016
Teil 1: Part 1:
Allgemeine Informationen General Information
Studiengang (Abschluss): Study Course (Degree):
Fahrerassistenzsysteme (M.Sc.) Advanced Driver Assistance Systems (M.Sc.)
Studienabschnitt, Semester: Study Phase, Semester:
Sommersemester Summer term
Modulverantwortlicher: Module Coordinator:
Prof. Dr. Thomas Winsel Prof. Dr. Thomas Winsel
Lehrmethoden, SWS, ECTS-Leistungspunkte (LP) Teaching Methods, SWS, ECTS-Credit Points (CP)
Vorlesung: 4 SWS 5 LP Lecture: 4 SWS 5 CP
Praktikum, Übung: 0 SWS 0 LP Lab, Exercise: 0 SWS 0 CP
Arbeitsaufwand: Workload:
Vorlesung: 15 x 4,0 h = 60,0 h Lecture: 15 x 4,0 h = 60,0 h
Praktikum, Übung: 15 x 0,0 h = 00,0 h Lab, Exercise: 15 x 0,0 h = 00,0 h
Selbststudium: 90,0 h Independent Learning: 90,0 h
Gesamtaufwand: 150,0 h Total Effort Hours: 150,0 h
Lehrsprache: Teaching Language:
Deutsch German
Pflicht-/Wahlpflichtmodul: Compulsory Module / Compulsory Elective:
Pflicht Compulsory
angeboten im Sommer-/Wintersemester: Taught in Term:
Sommersemester Summer Term
Vorgeschriebene Grundlagenmodule: Compulsory Prerequisite Modules
- -
Version 1.9 vom 28.12.20201 Modulbeschreibungen, Pflichtmodule Seite 30 Modulname: Module Title: Entwicklungs- und Testmethodik für Developing and Test Methods for Vehicle Sys- Fahrzeugsysteme tems Modul Kode Nr.: Bearbeitungsdatum: Module Code No.: Revision Date: FA 102 21.10.2016 FA 102 21.10.2016 Kurzbeschreibung: Short Description: Die Lehrveranstaltung beschäftigt sich als Pflicht- As an obligatory module this course deals with modul mit Methoden und Anwendungen modellba- methods and applications of model-based develop- sierter Entwicklungs- und Testverfahren und damit ment and testing procedures and thus intensively intensiv mit Erstellung und Nutzung echtzeitfähiger with preparation and use of real-time capable simu- Simulationsmodelle. Klassifikation echtzeitfähiger lation models. Classification of real-time model Modellstrukturen sowie Aufbau und Parametrierung structures as well as construction and parameteriza- induktiver Modelle dienen als Basis für Ansätze zur tion of inductive models provide optimal ap- optimalen Versuchsplanung (DoE) samt automati- proaches of design of experiment (DoE), including sierter Versuchsdurchführung, Systementwicklung, test automation, system development, optimization, Optimierung und Kalibrierung sowie Validierung an calibration and validation on virtual test benches virtuellen Prüfständen (HiL), prädestiniert u.a. für (HiL), especially for safety-relevant system and in- sicherheitsrelevante System- und Integrationstests. tegration tests. Teil 2: Part 2: Voraussetzungen, Lernziele und Lehrinhalte Prerequisites, Learning Outcomes, Contents Wissensvoraussetzungen: Knowledge Prerequisites: Matrizenalgebra, Grundlagen der Regelungstechnik Matrix algebra, basics of control systems, appropri- und gute mathematische Grundkenntnisse sowie ate mathematical skills and ideally first experience idealerweise erste Erfahrungen mit MATLAB with MATLAB Lernziele: Learning Outcomes: Überblick über echtzeitfähige Modellbildung als Overview of real-time modeling as origin for Basis jeden modellbasierten Verfahrens model-based methods Bewertung und Anwendung verschiedener Modell- Evaluation and application of various model devel- bildungsverfahren opment methods Einschätzung des Potentials aber auch der Unwäg- Assessment of the potential but also of the disad- barkeiten modellbasierter Verfahren und damit si- vantages of model-based methods and therefore cherer Umgang bzw. Anwendung zur Entwicklung confident handling in development and testing of und zum Test technischer Systeme im Fahrzeug, technical systems in vehicles, in particular for driver insbesondere von Fahrerassistenzsystemen assistance systems Version 1.9 vom 28.12.2020
1 Modulbeschreibungen, Pflichtmodule Seite 31
Modulname: Module Title:
Entwicklungs- und Testmethodik für Developing and Test Methods for Vehicle Sys-
Fahrzeugsysteme tems
Modul Kode Nr.: Bearbeitungsdatum: Module Code No.: Revision Date:
FA 102 21.10.2016 FA 102 21.10.2016
Lehrinhalte: Module Contents:
Anforderungen an eine echtzeitfähige Requirements for real-time modeling regarding
Modellbildung hinsichtlich Genauigkeit, accuracy, operating range, simulation speed,
Gültigkeitsbereich, Simulationsgeschwindigkeit, handling / knowledge, robustness, information
Handhabung / Vorkenntnisse, Robustheit, content and portability
Informationsgehalt und Übertragbarkeit Inductive vs. deductive modeling and
Induktive und deduktive Modellbildung sowie approximation capability of a model, regarding local
Abbildungsumfang eines Modells hinsichtlich / global as well as static / dynamic mapping
lokaler / globaler sowie statischer / dynamischer Hybridization of model structures, simulation
Abbildung configuration from model- to hardware-in-the-loop
Hybridisierung der Modellstruktur, (MiL to HiL), residual bus simulation, dynamic P-
Simulationsanordnungen von Model- bis Hardware- and S / P model arrangement
in-the-Loop (MiL bis HiL), Restbussimulation, Linear regression modeling
dynamische P- und S/P‑ Modellanordnung
Nonlinear inductive models / neural networks, like
Lineare Regressionsmodellbildung locally linear, global non-linear models, multi-layer
Nichtlineare induktive Modelle / neuronale Netze, perceptron (MLP), radial basis function (RBF), as
wie lokal lineare, global nichtlineare Modelle, well as gradient based learning methods
Multi-Layer-Perceptron (MLP), Radiale Global dynamic models such as parametric volterra
Basisfunktion (RBF), samt gradientenbasierter series, time-delay neural network (TDNN) recurrent
Lernverfahren multi-layer perceptron (RMLP)
Globale dynamische Modelle, wie parametrische The contents principles and applications of design
Volterra-Reihen, Time-Delay-Neural Network of experiments, test automation procedures, system
(TDNN), Recurrent Multi-Layer-Perceptron optimization, calibration and validation will be
(RMLP) processed in cooperation with an industrial
Die Inhalte Grundlagen und Anwendung automotive partner as an optional add-on module
statistischer Versuchsplanung, automatisierte
Versuchsdurchführung, Optimierung, Kalibrierung
und Validierung werden in Kooperation mit einem
industriellen Partner in Form eines optionalen
Zusatzmoduls bearbeitet
Teil 3: Part 3:
Literatur, Leistungsnachweis Literature, Assessment
Internet-Adressen, Elektronische Lernhilfen: Internet-Links, Computer Based Learning:
Lehrmaterial ist im Hochschulnetz verfügbar. Course material is in the University Intranet
available
Literaturempfehlungen: Recommended Literature:
Skriptum Script
Version 1.9 vom 28.12.20201 Modulbeschreibungen, Pflichtmodule Seite 32 Modulname: Module Title: Entwicklungs- und Testmethodik für Developing and Test Methods for Vehicle Sys- Fahrzeugsysteme tems Modul Kode Nr.: Bearbeitungsdatum: Module Code No.: Revision Date: FA 102 21.10.2016 FA 102 21.10.2016 Leistungsnachweis (Praktikum, Übung, Prüfung): Assessment (Lab, Course Work, Examination): Die Endnote ergibt sich zu 100 % aus einer Marking depends 100% on written examination (90 schriftlichen Prüfung (90 Minuten). minutes). Prüfung: Zugelassene Hilfsmittel: Examination: Permitted Auxiliaries: Ohne/keine Einschränkung, alle nicht elektroni- Without / no restriction, all non-electronic aids schen Hilfsmittel zugelassen, Nicht programmierba- allowed, Non-programmable calculator rer Taschenrechner Version 1.9 vom 28.12.2020
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