GET racing, das Formula Student Team der Technischen Universität Dortmund, arbeitet mit GeT Cameras zusammen, um seine autonomen Rennfähigkeiten zu verbessern. GET racing nahm erstmals Anfang 2005 an Wettbewerben teil. In den ersten Jahren fuhren sie mit Verbrennungsmotoren, inzwischen sind sie auf Elektro-Rennwagen umgestiegen. Um die Leistung auf der Rennstrecke zu verbessern, wurden zwei Kameras von GeT Cameras auf dem Fahrzeug installiert. Das Team entschied sich für die Hochgeschwindigkeitskameras MER2-160-75GC-P mit SONY IMX273 Sensor.
Die Formula Student ist ein internationaler Konstruktionswettbewerb, bei dem Hochschulteams Rennwagen konstruieren, fertigen und in verschiedenen Disziplinen gegeneinander antreten. Das GET racing Student Team nimmt seit 2005 an dem Wettbewerb teil. Inzwischen wurden elf Autos gebaut und 2023 wurde das zweite Elektroauto vorgestellt.
Für das Team war es ein großer Schritt, von Verbrennungsmotoren auf Elektromotoren umzusteigen, um am Formula Student Electric Wettbewerb teilnehmen zu können. Doch das war nicht die einzige Veränderung: Das Team entwickelte auch sein erstes komplettes Aerodynamikpaket für den Rennwagen. Es umfasst Frontflügel, Heckflügel und Heckdiffusor. Diese Entwicklungen zeigen das Engagement des Teams für Innovation, das durch den Schritt in die Welt des autonomen Rennsports, wo neue Herausforderungen entstehen, noch verstärkt wird.
Das mit Bildverarbeitungskomponenten von GeT Cameras ausgestattete Elektrofahrzeug von GET racing nimmt am Konstruktionswettbewerb Formula Student für autonome Fahrzeuge teil. Im Laufe einer Woche wird das Team in verschiedenen Disziplinen bewertet. Unter anderem müssen die Mitglieder eine Fachjury in einem technischen Interview sowie durch die Präsentation eines Businessplans und einer Kostenkalkulation überzeugen. Außerdem müssen sie die Fähigkeiten des Fahrzeugs in dynamischen Wettbewerben auf der Rennstrecke unter Beweis stellen, zu denen die Disziplinen Beschleunigung, Autocross und Skid Pad gehören.
Der Einsatz von Bildverarbeitungskameras ist für die Bewältigung der Erkennungs-, Lokalisierungs- und Steuerungsaufgaben von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen dem Team die Erfassung und Digitalisierung der Rennstrecke und damit die Bestimmung der optimalen Route, der das Rennauto folgen soll. In diesem Jahr wurde ein Bildverarbeitungssystem auf Basis der MER2-160-75GC-P von GeT Cameras installiert. Die Kombination aus einem LiDAR-Sensor und zwei 1,6 MP-Kameras mit Weitwinkelobjektiven erweitert das Detektionssystem um eine zusätzliche Ebene und erhöht die Zuverlässigkeit und den Erfassungsbereich.
Die folgenden Bildverarbeitungskomponenten wurden in das Bildverarbeitungssystem am Fahrzeugchassis integriert:
Eine Übersicht aller Machine Vision Produkte finden Sie auf unserer Website. Die Kamera MER2-160-75GC-P ist mit dem SONY IMX273 Sensor ausgestattet und liefert 75 Bilder pro Sekunde bei 1,6MP bei minimaler Bewegungsunschärfe. Der Global Shutter friert die Bilder ohne Artefakte ein, was für genaue Berechnungsergebnisse entscheidend ist.
Eine zentrale Prozessoreinheit im Fahrzeug verarbeitet die Daten der Kameras und des LiDAR-Sensors, trifft Entscheidungen und steuert Lenkung, Gas und Bremsen. Das Team forscht kontinuierlich, um die Prozessorleistung zu optimieren und weiterzuentwickeln. Gleichzeitig wird die Größe der Einheit minimiert, um die Integration zu erleichtern und gleichzeitig die Leistung des Rennwagens zu steigern.
Nachdem das Team die Kameras erhalten hatte, wurden die Tests und die Entwicklung des Bildverarbeitungssystems zügig vorangetrieben. Zunächst wurden statische Tests auf einem Prüfstand durchgeführt, um die Leistung des autonomen Systems zu erproben. Auf diese Weise wird das System ohne äußere Einflüsse bewertet.
Nach erfolgreichem Abschluss dieser Tests wurden dynamische Tests durchgeführt, d.h. der Rennwagen wurde mit dem voll aktivierten autonomen System gefahren. Diese Tests stellten die größten Herausforderungen dar, wie z.B. unterschiedliche Lichtverhältnisse und Vibrationen. Der Global Shutter des Sony IMX273 Sensors sorgte jedoch für minimale Bewegungsunschärfe bei hohen Geschwindigkeiten und lieferte präzise Daten für die Bilderkennung. Insgesamt lieferte der Testansatz in Kombination mit den beiden Bildverarbeitungskameras ein robustes autonomes System.
Unterstützung: 
GET Racing hat sich sehr über die Unterstützung durch das Team von GeT Cameras gefreut. Abgesehen von einem kleinen Problem mit einem Kameratreiber, das nicht gelöst werden konnte, waren sie dankbar für die kompetente Unterstützung. Vor allem auch bei der Auswahl der Objektive, da es wichtig war, den richtigen Sichtbereich zu gewährleisten.
Haltbarkeit: 
Nach vielen Teststunden ist das Team der Meinung, dass die Kameras immer noch so gut funktionieren wie am ersten Tag.
Bildqualität:
Das Team bewertet die Bildqualität mit 4,5 von 5 Sternen. Mit der Auflösung der 1,6MP Kameras konnte das Team die Reichweite der Sensoren von ca. 3 Meter auf ca. 8 Meter erhöhen. Die Bildqualität ist nach wie vor hervorragend.
Flexibilität:
GeT Cameras erhält eine perfekte Bewertung für Flexibilität, da das SDK mit mehreren Betriebssystemen kompatibel ist. Außerdem unterstützt es viele Optionen zur Anpassung von Parametern, so dass die Kameras in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden können.
Implementierung: 
Obwohl der Implementierungsprozess im Allgemeinen reibungslos verlief, gab es einige Herausforderungen. Die Unterstützung durch den Kundendienst von GeT Cameras half jedoch bei der Lösung dieser Probleme.
Preisgestaltung:
Die Entscheidung des Teams, mit GeT Cameras zusammenzuarbeiten, basierte ursprünglich nicht auf dem Preis, sondern auf den Spezifikationen und dem Support. Nach einer Marktanalyse kam das Team jedoch zu dem Schluss, dass die Kameras auch das beste Preis-Leistungs-Verhältnis unter vergleichbaren Kameras bieten.
Die Zusammenarbeit zwischen GET Racing und GeT Cameras ist ein wichtiger Schritt in der Entwicklung von autonomen Rennwagen. Mit ihrem strategischen Vision System Design und der gemeinsamen Leidenschaft für Innovation kann diese Partnerschaft als Erfolg bezeichnet werden. Möchten Sie über die neuesten Erfolge des Studententeams auf dem Laufenden bleiben? Dann folgen Sie GET racing auf LinkedIn oder besuchen Sie die Website des Teams.