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Aufbauprojekt für das Trainingssystem intelligenter vernetzter Fahrzeuge
Aufbauprojekt für das Trainingssystem intelligenter vernetzter Fahrzeuge
Das Aufbauprojekt für das Trainingssystem intelligenter vernetzter Fahrzeuge zielt auf die Ausbildung von Fachkräften für die zukünftige Automobilindustrie ab. Mit einer Reihe fortschrittlicher Trainingsgeräte wird eine hochsimulierte, umfassende Lern‑ und Praxisplattform aufgebaut.
Case-Details
Das Aufbauprojekt für das Trainingssystem intelligenter vernetzter Fahrzeuge zielt auf die Ausbildung von Fachkräften für die zukünftige Automobilindustrie ab. Mit einer Reihe fortschrittlicher Trainingsgeräte wird eine hochsimulierte, umfassende Lern‑ und Praxisplattform aufgebaut. Im Folgenden werden die zentralen Projektbestandteile detailliert vorgestellt:
Intelligente Sandtisch‑Kleinfahrzeuge (Hochversion)
Die intelligente Sandtisch‑Kleinfahrzeuge (Hochversion) stellen eine komprimierte Welt intelligenter vernetzter Fahrzeuge dar. Sie simulieren nicht nur Fahrverhalten realer Fahrzeuge in komplexen Verkehrsszenarien, sondern integrieren zudem fortschrittliche intelligente Fahrtechnologien. Durch die Bedienung der Kleinfahrzeuge erlernen Lernende die Gesamtfunktionslogik intelligenter vernetzter Fahrzeuge wie Pfadplanung und autonome Fahrentscheidungen. Mithilfe der zugehörigen Sandtisch‑Umgebung beobachten sie direkt die Wechselwirkung zwischen Fahrzeug und Umgebung – eine hervorragende Praxissituation zum Verständnis des Verhaltens intelligenter vernetzter Fahrzeuge im realen Straßenverkehr.
Trainingsplattform für Binokular‑Kamera‑Vision‑Sensoren
Binokular‑Kamera‑Vision‑Sensoren sind Schlüsselkomponenten für die Umgebungs‑Wahrnehmung intelligenter vernetzter Fahrzeuge. Auf dieser Plattform erforschen Lernende die Funktionsweise von Binokular‑Kameras und lernen mithilfe binokularer Visionstechnik Zielerkennung, Entfernungsmessung und 3D‑Umgebungsrekonstruktion. Durch praktische Tätigkeiten und Datenanalyse beherrschen sie Kernkompetenzen wie Kamerakalibrierung, Bildaufnahme und Bildverarbeitung und verbessern ihre Fähigkeit, Wahrnehmungsprobleme mit Binokular‑Sensoren zu lösen.
Trainingsplattform für Fahrzeuglage‑Sensoren
Fahrzeuglage‑Sensoren sind unerlässlich, damit intelligente vernetzte Fahrzeuge ihren eigenen Zustand präzise erfassen. Auf dieser Plattform lernen Lernende Funktionsweise und Eigenschaften verschiedener Lage‑Sensoren wie Beschleunigungsmesser und Gyroskope kennen. Durch Montage, Einstellung der Sensoren in Kombination mit Fahrdynamik‑Simulation verstehen sie detailliert die Erfassung und Verarbeitung von Fahrzeuglagedaten, was die stabile Steuerung und präzise Navigation intelligenter vernetzter Fahrzeuge technisch unterstützt.
Trainingsplattform für Ultraschall‑Radarsensoren
Ultraschall‑Radarsensoren übernehmen wichtige Aufgaben bei der Nahbereichserkennung intelligenter vernetzter Fahrzeuge. Die Plattform vermittelt umfassende Kenntnisse über Hardwareaufbau sowie Sende‑ und Empfangsprinzipien von Ultraschallradaren. In praktischen Übungen beherrschen Lernende Zielerkennung und Entfernungsmessung mit Ultraschallradaren, lernen Radardaten auszuwerten und zu verarbeiten und bauen praktische Kompetenzen für die Nahbereichswahrnehmung auf.
Trainingsplattform für Millimeterwellen‑Radarsensoren
Aufgrund hoher Genauigkeit und Zuverlässigkeit sind Millimeterwellen‑Radarsensoren zentrale Geräte für die Mittel‑ und Fernbereichserkennung intelligenter vernetzter Fahrzeuge. Lernende erarbeiten die komplexe Funktionsweise unter anderem der FMCW‑Technik (Frequency Modulated Continuous Wave). Durch praktische Arbeit und Datenauswertung beherrschen sie Schlüsselfähigkeiten wie Zielerkennung, Geschwindigkeits‑ und Winkelmessung und verstehen die zentrale Rolle dieser Sensoren im intelligenten Fahrsystem.
Trainingsplattform für LiDAR‑Sensoren
LiDAR fungiert als „Auge“ für die Umgebungs‑Wahrnehmung intelligenter vernetzter Fahrzeuge und liefert hochgenaue 3D‑Umgebungsinformationen. Auf dieser Plattform machen sich Lernende mit der Funktionsweise von LiDAR vertraut: von Laseraussendung und Echoempfang bis zur Erzeugung und Verarbeitung von Punktwolkendaten. Durch Erfassung und Analyse von LiDAR‑Daten beherrschen sie Verfahren zur Umgebungsmodellierung, Zielerkennung und Zielverfolgung auf Basis von Punktwolken und legen eine solide Grundlage für das Verständnis von Wahrnehmungstechnologien intelligenter vernetzter Fahrzeuge.
Durch die sinnvolle Kombination dieser Geräte entsteht mit dem Aufbauprojekt für das Trainingssystem intelligenter vernetzter Fahrzeuge ein vollständiges Trainingssystem vom Erlernen grundlegender Prinzipien bis hin zu praktischen Anwendungen. Es bietet Lernenden eine umfassende Lernerfahrung zur Erkundung von Technologien intelligenter vernetzter Fahrzeuge.
Implementierungseffekt
Unterrichtsinteraktionsrate um 45 % gestiegen, deutlich höhere Beteiligung der Schüler
Vorbereitungszeit der Lehrkräfte um 25 % reduziert, mehr Fokus auf Unterrichtsgestaltung
Visualisierte Unterrichtsdaten erleichtern die Überwachung der Unterrichtsqualität der Schule
Aufzeichnungs‑ und Wiedergabesystem unterstützt Nachbesprechungen und fördert die berufliche Weiterentwicklung der Lehrkräfte
Zentrale Geräteverwaltung senkt die Betriebs‑ und Wartungskosten der Schule um 15 %