Donnersdorf, 02.04.2020. Radarexperten der InnoSenT GmbH trugen auf der German Microwave Conference am 10.03.2020 ihre neusten Ergebnisse aus der automotiven Radarentwicklung dem Fachpublikum vor. Es gelang ihnen mit Hilfe von Deep Learning, Fortschritte bei der Reduzierung der Rechenkomplexität von hochauflösenden Radarsensoren für Automotive und Embedded Systeme zu erzielen.
Vom 09. bis 11. März fand die 13. GeMiC an der Brandenburgische Technische Universität (b-tu) in Cottbus-Senftenberg statt. Die Veranstaltung ist eine Kooperation der b-tu, dem Institut für Mikrowellen- und Antennentechnik e.V. IMA e.V. und der informationstechnischen Gesellschaft (ITG) des Vereins der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V. (VDE).
An der Konferenz vor Ort nahmen ungefähr 100 Teilnehmer verschiedener Forschungseinrichtungen, Universitäten und renommierter Unternehmen aus dem Bereich Hochfrequenz- & Mikrowellentechnik Branche teil. Die Veranstaltung unterlag angesichts der Corona-Pandemie strengen Vorsichtsmaßnahmen und wurde virtuell übertragen.
Das Rahmenprogramm lud anerkannte Spezialisten aus dem Fachgebiet der Mikrowellentechnologie ein, um neueste Erkenntnisse aus Forschung und Entwicklung zu präsentieren.
Darunter auch die Radarexperten der InnoSenT GmbH:
Maximilian Gall, Dr. Markus Gardill, Thomas Horn und Jonas Fuchs referierten über das zuvor eingereichte Paper über “Spectrum-based Single-Snapshot Super-Resolution Direction-of-Arrival Estimation using Deep Learning”.
Darin berichten Sie über den aktuellen Stand ihrer Arbeit im Bereich Radartechnologie für die Automobilindustrie. Trends wie autonomes Fahren und Fahrerassistenzsysteme gewinnen zunehmend an Relevanz für die Verkehrssicherheit. Aufgrund dessen sind sehr leistungsfähige Sensoren nötig, die präzise sowie fehlerfrei Personen und Objekte in der Umgebung erfassen und klassifizieren.
Eine hochauflösende Winkeltrennfähigkeit, die „angular superresolution“ ist hierfür Voraussetzung. Damit ausgestattete Systeme fordern bisher sehr hohe Rechenkapazitäten. Da diese in Fahrzeugen und Embedded Systemen nur eingeschränkt verfügbar sind, bedarf es neuer technischer Ansätze.
Die InnoSenT Radarexperten haben es sich zur Aufgabe gemacht, diese Problematik mit neuronalen Netzen und Deep Learning zu lösen. Ziel ist es bei vergleichbarer Genauigkeit und Performance der Radardetektion, die notwendige Rechenkapazität zu verringern.
Das aktuelle Paper beschreibt die ersten Erkenntnisse und informiert, wie die Signalverarbeitung von der Nutzung neuronaler Netze profitiert. Es belegt, dass die Verringerung der Rechenleistung auf diesem Weg möglich ist. Die neue Methodik ist somit eine realisierbare Alternative zu klassischen Signalverarbeitungsalgorithmen.
Dies ebnet den Weg für die nächste Generation hochauflösender, präziser Radarsensoren in autonom fahrenden oder teilautomatisierten Fahrzeugen.
Das wissenschaftliche Paper der Radarexperten ist demnächst unter ieeexplore.ieee.org abrufbar. Für weitere Informationen über die InnoSenT GmbH besuchen Sie die Unternehmenswebsite:
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Veröffentlichung nur mit Quellennachweis und Belegexemplar erwünscht.
Die InnoSenT GmbH
Die InnoSenT GmbH aus Donnersdorf wurde 1999 gegründet und ist weltweit eines der führenden Unternehmen im Bereich Radartechnik. Als Hersteller und Entwickler bietet das Unternehmen die ganze Bandbreite von Engineering Dienstleistungen an – von der kundenspezifischen Entwicklung bis hin zur Serienfertigung. Dank dem starken Fokus auf Qualität und Innovation ist die InnoSenT GmbH seit Jahren weltweit auf Erfolgskurs.
Mehr Informationen unter www.InnoSenT.de
