Motivation
Bisher werden zur Auswertung von Radarsignalen verbreitet modellbasierte analytische Methoden genutzt. Diese Methoden sind aber hinsichtlich ihrer Detailtiefe und Fehlertoleranz weniger leistungsfähig als moderne KI-Methoden. Insbesondere im Bereich der Radartechnik können die Fähigkeiten von KI-Methoden von großem Nutzen sein, da sie eine verbesserte Objekterkennung und -analyse ermöglichen. Bei Radarsystemen unterscheidet man zwischen einem Dauerstrichradar und einem Impulsradar. Beim Dauerstrichradar arbeitet der Sender während des Messvorgangs ununterbrochen. Bei diesem, auch FMCW-Radar („Frequency modulated continuous wave radar“) genannten, Radarsystem bieten die verbesserten Fähigkeiten moderner KI-Methoden ein bisher bei Weitem nicht ausgeschöpftes Potenzial, um Radarobjekte zu klassifizieren und Objektmerkmale zu extrahieren („Feature-Extraktion“). Um optimale Ergebnisse mittels einer robusten KI-Auswertung erreichen zu können, musste die KI bisher mit Daten aus jedem Radarsensor individuell angelernt werden. Grund dafür sind geringe Herstellungsschwankungen in der Hochfrequenz-Sensorik der Radarsysteme, welche jedoch zu einer relativ starken Varianz der resultierenden Signale führen.
Ziele und Vorgehen
Ziel des Verbundvorhabens KI-ROJAL ist es, das zentrale Problem der Sensorabhängigkeit von KI-Auswerteeinheiten in der Radartechnik zu lösen. Um den Signalanteil des zu vermessenden Objekts von Signaleinflüssen durch variierende Sensoreigenschaften (z.B. aufgrund von Herstellungsschwankungen) trennen zu können, wird eine neuartige Kalibrierung der Radardaten erforscht. Damit soll zukünftig die generische und breit einsetzbare, sensorunabhängige Nutzung von KI-Algorithmen mit wiederverwendbaren und portierbaren KI-Auswerteeinheiten möglich werden.
Innovationen und Perspektiven
Das entwickelte Verfahren soll anhand von zwei Referenzapplikationen für FMCW-Radartechnik, der Kunststoff-Extrusionsmesstechnik und der Füllstandsmesstechnik, evaluiert und optimiert werden. Der Einsatz von KI in diesen Bereichen ermöglicht, zukünftig deutlich intelligentere Sensorik, die zusätzlich zur normalen Abstandsmessung, die Zielobjekte bezüglich ihrer Eigenschaften und ihres Zustands genau klassifizieren kann. Zusätzlich wird im Projekt die Möglichkeit einer Gesichts- bzw. Gestenerkennung mittels Radar erforscht. Ein solches Verfahren könnte zukünftig mit den mittlerweile häufig in Smartphones integrierten Radarsensoren zur Gestenerkennung und mit der Kamera zur sicheren und berührungslosen Authentifizierung des berechtigten Nutzers genutzt werden.