fast-carnet

Das Projekt „fast“ (fast actuators sensors and transceivers) zielt auf einen technologischen Durchbruch im Bereich von echtzeitfähigen, komplexen, vernetzten Sensor- und Aktor-Systemen. Neben der Echtzeitfähigkeit wird auch eine hohe Datenübertragungsrate für bessere Kommunikation in den Anwendungsbereichen Sicherheit, Mobilität, Energie und Gesundheit angestrebt. Das Projekt hat ein Gesamtvolumen von etwa 75 Mio. € und steht unter der Leitung von Prof. Ellinger von der TU Dresden. Dabei bildet „fast“ den Rahmen eines Clusters, der viele einzelne Projektideen umfasst und vorantreibt.

Dazu gehört auch das Verbundprojekt „fast-carnet“, dass die Entwicklung eines leistungseffizienten verdrahteten Ethernet-Daten-Netzwerks für die Vernetzung von fortschrittlichen Sensoren und Aktoren im Auto der Zukunft zum Gegenstand hat. Dieses „automotive“-Ethernet soll auf der Basis von 28 Nanometer CMOS-Technologie mit sehr geringer Latenzzeit im Millisekundenbereich und sehr hoher Datenrate bis zu 10 GB/s realisiert und demonstriert werden. Das Konsortium von „fast-carnet“ umfasst den Lehrstuhl für Schaltungstechnik und Netzwerktheorie und die Stiftungsprofessur für hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik der TU Dresden, Robert Bosch GmbH, Bosch Sensortec GmbHund pwp-systems GmbH.

Mit dem Aufbau des Demonstrators im eigenen Concept-Car und der Entwicklung von „fast-APP“ übernimmt pwp-systems die Aufgabe die neue Technologie in eine Pilot-Anwendung zu tragen. Aufgrund der größeren Flexibilität verdrängt das Smartphone als Navigationsgerät immer mehr seinen fest eingebauten Verwandten im Auto. Kombiniert man nun die Fahrzeugsensoren wie z.B.: Geschwindigkeit, Baken-Information, Gyrometer, Radar, Lenk-Winkel usw. mit den Smartphone-Sensoren, erhält man eine sehr robuste und zuverlässige Navigation – auch unter schwierigen Bedingungen. Deshalb sollen in „fast-carnet“ Algorithmen und Software zum Auslesen von Sensordaten aus dem Auto entwickelt und in einer Positionierungs-App verarbeitet werden. Dabei sollen gezielt die neuen Features des Netzwerks wie z.B. Echtzeitfähigkeit und synchronisierte Datenübertragung genutzt werden, um bestehende Probleme wie z.B. die Fusion der Daten von mehreren Sensoren für die Hybride Navigation zu lösen und somit deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit deutlich zu verbessern.