Das Forschungsvorhaben AuRoRaS - Automotive Robust Radar Sensing - verfolgt das Ziel, neue Simulationsverfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz zu entwickeln, um Radarsysteme effizienter und das autonome Fahren sicherer zu machen. Drei Partner aus Forschung und Technologie - die Astyx GmbH, die BIT Technology Solutions GmbH und das DFKI - arbeiten aktuell im Rahmen des Förderprogramms KMU-innovativ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) daran, die Messqualität von hoch auflösenden Radarsensoren zu verbessern.

In den kommenden zwei Jahren wollen die Partner ein automotive Radarsystem für den Einsatz beim hoch automatisierten (Level 4) und autonomen Fahren (Level 5) realisieren. Das Konsortium will damit die Qualität der Messdaten des so genannten Dauerstrichradars signifikant erhöhen. Radarsensoren sind in der Automobilindustrie bereits stark verbreitet, denn der große Vorteil gegenüber kamerabasierten Verfahren oder Laser-Sensoren (Lidar) ist die direkte Messung der Objektgeschwindigkeit und die Robustheit vor Wettereinflüssen wie Nebel oder Schnee. Zu den Nachteilen gehören Fehlerquellen bei der Signalverarbeitung, die durch Geschwindigkeitsmehrdeutigkeiten oder die so genannte Mehrwegeausbreitung – beispielsweise aufgrund der reflektierenden Straßenoberfläche - entstehen können. Da bei automatisierten oder autonomen Fahrfunktionen jedoch eine sehr hohe Genauigkeit und Robustheit zwingend erforderlich ist, sollen im Projekt die physikalisch bedingten Nachteile von Radar-Sensoren durch innovative KI-Methoden erkannt und beseitigt werden.

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (D-67663 Kaiserslautern)
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