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HMI-Lösungen
Vernetzte Mobilität: Industrielle HMI-Lösungen für die Mensch-Maschine-Interaktion
Ein integriertes Cockpit-Display für ein neues Fahrerlebnis in zukünftigen Mobilitätsszenarien
In Zusammenarbeit mit Continental haben wir einen Cockpit-Demonstrator entwickelt. Die interaktive Displaylösung, die die gesamte Breite des Cockpits eines Fahrzeugs abdeckt, bietet ein Erlebnis voller Konnektivität und ebnet den Weg zu einem sicheren und stressfreien Fahren.
Record Evolution arbeitete an der Entwicklung einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) unter Verwendung modernster Konnektivitätstechnologien und Web-Architekturen. Wir stellten Echtzeit-Verbindungen zwischen einer Vielzahl von funktionalen Komponenten im Fahrzeug her, wie z.B. selbstbeschattenden Fenstern, einem KI-Assistenten, Türsensoren, Innenbeleuchtung, autonomen Fahrsteuerungen und mehr.
All diese Komponenten wurden per Smartphone oder Tablet gestengesteuert, ebenso wie ein großes Touchscreen-HMI im Armaturenbrett, das Apps für viele verschiedene Anwendungsfälle enthält.
Unsere Entwickler implementierten ein Framework für die Integration verschiedener Apps, darunter ein Videoplayer, eine Musikanwendung und Wetterdienste. Die implementierten Konnektivitätslösungen und die modulare App-Struktur trugen zum einzigartigen Look & Feel des Displays bei.
Der Display-Demonstrator arbeitet in zwei Modi: Im autonomen Fahrmodus kann das Display seine volle Kapazität als Infotainment-Center für Fahrer und Passagiere entfalten. Im manuellen Fahrmodus verschwindet die Hälfte des Bildschirms im Cockpit, so dass die volle Konzentration auf dem Fahrerlebnis liegt.
Das integrierte Cockpit-Display war eines der Highlight-Exponate von Continental während der IAA 2019 in Frankfurt am Main. Es ermöglichte den Besuchern, in das Cockpit einzusteigen und mit der innovativen Lösung in einem Fahrsimulator frei zu interagieren.
Big Data & IoT
Big Data & IoT in der Produktentwicklung
Geräuscherkennung zur Ermittlung von Störsignalen
In diesem Projekt bei einem großen Automobilzulieferer sollten auf Basis großer Mengen von Messdaten mit statistischen Verfahren Rückschlüsse auf die Ursachen bestimmter Produkteigenschaften ermittelt werden.
Ein Schwerpunkt bildete hierbei die automatisierte und zuverlässige Erkennung spezifischer Geräusche (Schwingungen) aus Tonspuren/Schwingungsaufnehmern, die eine Vielzahl von Störsignalen aufwiesen.
Ein weiterer Schwerpunkt war die Ursachenanalyse und Vorhersage dieser Geräusche anhand der zusätzlich ermittelten über 40 Sensorspuren. Zur Bereitstellung der dafür benötigten Datenmengen wurde in diesem Projekt eine prototypische IoT-Architektur zur Sammlung von Realtime-Sensordaten aus Fahrzeugen in einem cloudbasierten Data Store erarbeitet und implementiert. Es wurden ausschließlich Open-Source-Technologien eingesetzt.
Risikoanalyse
Eine Plattform für die Risikoanalyse
Integration von Quelldatensystemen für eine effiziente Auswertung
In einem unserer Projekte haben wir eine umfassende Risikoanalyseplattform für die ca. 1.100 deutschen Volksbanken und Raiffeisenbanken in der parcIT GmbH aufgebaut.
Mehrere Quelldatensysteme wurden integriert und für eine effiziente Auswertung bereinigt. Darüber hinaus wurden verschiedene Klassen von Analysen angefertigt, u.a. Kalibrierung und Trennschärfe von Klassifizierungsverfahren, Default Correlation und Migrationsanalysen.
Dabei haben wir erfolgreich Open-Source-Software und maßgeschneiderte Hardware als technische Basis eingesetzt.