1. FAMNIT/HTWD-Hackathon beendet/finished

Beim ersten gemeinsamen Hackathon der University of Primorska UP (Slowenien) mit der HTWD programmierten Studierende neue Funktionen für Fahrerassistenz und zur Verkehrszeichenerkennung. Der einwöchige Hackathon fand vergangene Woche an der University of Primorska am Standort in Izola statt. Betreut wurde die Veranstaltung von Professor Toralf Trautmann (Fakultät Maschinenbau, HTWD) und von Professor Branko Kavsek (Faculty of Mathematics, Natural Sciences and Information Technologies, UP FAMNIT). Ihre Ergebnisse stellten die neun Informatikstudenten, die sich in drei Teams zusammengeschlossen hatten, am letzten Tag in kurzen Präsentationen vor. Zwei Teams entwickelten auf Basis eines LED-Leuchtbandes (NeoPixel) neue Anzeigekonzepte für die Warnung vor kritischen Situationen. Das dritte Team nutzte eine in Matlab vorhandene Methode des maschinellen Lernens (ACF – Aggregate Channel Features) zur kamerabasierten Detektion von Geschwindigkeitsinformationen. Die erstellten Matlab-Programme werden auf der Mathworks-Austauschplattform File Exchange veröffentlicht: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/

Im September 2025 wird der Hackathon dann auch in einer zweiten Woche an der HTW Dresden stattfinden. Hier werden die Entwicklungen in realen Fahrzeugen auf dem HTWD-Prüffeld ausführlich getestet. Somit erhalten die Teilnehmenden einen umfassenden Einblick in den gesamten Entwicklungsprozess von Fahrzeugsoftware.

At the first joint hackathon between the University of Primorska UP (Slovenia) and the HTWD, students programmed new functions for driver assistance and traffic sign recognition.
The week-long hackathon took place last week at the University of Primorska’s Izola location. The event was supervised by Professor Toralf Trautmann (Faculty of Mechanical Engineering, HTWD) and Professor Branko Kavsek (Faculty of Mathematics, Natural Sciences and Information Technologies, UP FAMNIT). The nine computer science students, who had formed three teams, presented their results in short presentations on the last day. Two teams developed new display concepts for warning of critical situations based on an LED light strip (NeoPixel). The third team used a machine learning method available in Matlab (ACF – Aggregate Channel Features) for camera-based detection of speed information. The Matlab programs created will be published later on the Mathworks exchange platform File Exchange: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/

In September 2025, the hackathon will take place in a second week at the HTW Dresden. Here, the developments will be extensively tested in real vehicles on the HTWD test field. This gives participants a comprehensive insight into the entire development process of vehicle software.

Bilder der Vorbereitung und der Durchführung / Pictures of the preparation and implementation

Diplomarbeit erfolgreich verteidigt

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Wir gratulieren Herrn Dipl.-Ing. (FH) Zacharias Schwarzwälder zum Bestehen seiner Diplomarbeit und danken für die äußerst wichtigen Erkenntnisse, welche im Rahmen seiner Arbeit erlangt wurden. Herr Schwarzwälder beschäftigte sich in den vergangenen Monaten mit der vergleichenden Messung von Ultraschall-, Infrarot- und Radarsensoren zur Objekterkennung im unmittelbaren Umfeld des Fahrzeugs.

Lange Nacht der Wissenschaften ein voller Erfolg

Kim Voss im Gespräch mit einem interessierten Verkehrsteilnehmer über die Möglichkeiten, ihn zukünftig mit individuellen Fahrerassistenzsystemen im Straßenverkehr zu unterstützen

Die Dresdener Lange Nacht der Wissenschaften stellte auch in diesem Jahr ein Highlight für alle an Forschung & Entwicklung interessierten Besuchern dar. Das Labor für Fahrzeugmechatronik bot zahlreiche Attraktionen für Jung & Alt.

Wer ist schneller? Du oder der Roboter.

Dabei trat ein Lego Mindstorms Roboter gegen siegeswillige junge Roboterpiloten an. Wer schafft es schneller, eine Mülltonne von A nach B zu fahren, abzuladen und wieder zurück zum Ausgangsort zu manövrieren. Viele junge Entdecker haben gemerkt, dass ein Roboter stupide, einfache Aufgaben zum Teil wesentlich schneller und präziser erledigen kann, als der Mensch.

Smartphone hilft beim Auto fahren

Vorgestellt wurde ebenfalls die von uns entwickelte Smartphone App, welche den Straßenverkehr beobachtet und beim Verlassen der Spur oder beim zu dicht auffahren warnt. Sie kann eine große Hilfe bei Autobahnfahrten oder im Stadtverkehr sein.

Fahrerassistenzsysteme helfen im Strassenverkehr

Erstmalig wurden auch die im Rahmen von Diplomarbeiten prototypisch zu entwickelnden Fahrerassistenzsysteme vorgestellt, welche den Verkehrsteilnehmer gefährliche Situationen erkennen lassen.

Weitere Bilder können in der Galerie der Hochschule eingesehen werden.