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Automobilantriebe im Wandel
(2011)
Der Automobilantrieb ist eng mit dem globalen wirtschaftlichen Erfolg und dessen Wachstum verbunden. Nie zuvor konnten größere Distanzen von so vielen Individuen und Gütern in so kurzer Zeit zurückgelegt werden. Aufgrund der aktuellen wirtschaftlichen und ökologischen Lage sind die Automobilbauer gefordert Antriebe zu entwickeln, die möglichst geringe Emissionen mit einem maximalen Wirkungsgrad und dennoch großen Reichweiten ermöglichen. Dabei verfügt der Automobilmarkt über eine große Vielfalt und aufgrund der zunehmenden Anforderungen und regional abhängigen Randbedingungen (Gesetze, Emissionsanforderungen, etc.), sowie den Interessenkonflikten bei den Herstellern, über eine hohe Komplexität. Auch der zukünftige Endverbraucher hat Anforderungen an sein Fahrzeug. Wie groß ist die Reichweite eines Elektrofahrzeugs? Wie kann diese bei Bedarf gesteigert werden? Sind diese Antriebe wirklich effizient? Um diese Fragen beantworten zu können, muss der aktuelle Stand der Technik näher beleuchtet werden, so dass die teilweise geringen Unterschiede, gerade bei Hybridsystemen, nachvollzogen werden können und um die individuellen Vorteile greifbarer zu machen. Letztendlich wird klar, dass sich der Antrieb verändern wird und trotz, oder gerade wegen der zunehmenden Elektrifizierung und Hybridisierung, wird dennoch der Verbrennungsmotor die dominante Antriebsquelle über einen längeren Zeitraum bleiben.
Using multi-camera matching techniques for 3d reconstruction there is usually the trade-off between the quality of the computed depth map and the speed of the computations. Whereas high quality matching methods take several seconds to several minutes to compute a depth map for one set of images, real-time methods achieve only low quality results. In this paper we present a multi-camera matching method that runs in real-time and yields high resolution depth maps. Our method is based on a novel multi-level combination of normalized cross correlation, deformed matching windows based on the multi-level depth map information, and sub-pixel precise disparity maps. The whole process is implemented completely on the GPU. With this approach we can process four 0.7 megapixel images in 129 milliseconds to a full resolution 3d depth map. Our technique is tailored for the recognition of non-technical shapes, because our target application is face recognition.