Projektbeschreibung
Drahtlostechnologien für intelligente Fabriken und wahrnehmungsfähige Fahrzeuge
Der Weg in das digitale Zeitalter ist von vielen Herausforderungen gesäumt. Eine davon ist die Breitbandinfrastruktur. Das riesige, unverzögert zu verarbeitende Frequenzband bringt auch starke Einschränkungen mit sich, die über die Spezifikationen der herkömmlichen digitalen Schaltungen hinausreichen. Das EU-finanzierte Projekt UWB-IODA SF-PC wird eine multidisziplinäre Methode vorstellen, die auf den Drahtlostechnologien Ultra-Breitband-Pulsfunk und Ultra-Breitband-über-Faser beruht und bei der Einrichtung fortschrittlicher, widerstandsfähiger und hoch effektiver Drahtlossysteme hilfreich ist. Das Projekt ist auf intelligente Fabriken und wahrnehmungsfähige Fahrzeuge ausgerichtet, wo es Verbesserungen bei Schutz, Sicherheit und Komfort erreichen möchte. Es ermöglicht die drahtlose Überwachung von Personen in der Fabrik, ohne dass dazu Hilfsmittel zur Erkennung nötig wären. Außerdem möchte es die Sicherheit im Straßenverkehr erhöhen, indem es durch Schläfrigkeit von Fahrern verursachte Unfälle verhindert und die Erkennung von Handgesten durch wahrnehmungsfähige Fahrzeuge einführt.
Ziel
Our project addresses one of the main challenges of the “Digital agenda for Europe”, namely “Broadband: digital oxygen for all”. While this strategy is expected to have a significant social and economic impact, the huge instantaneous frequency band to be processed also leads to strong constraints, beyond the specifications of the state-of-the-art digital circuits.
We propose a multidisciplinary approach that takes advantage of the capabilities and complementary aspects of wireless IR-UWB and UWB-over-fiber technologies to design intelligent, robust and high performance indoor wireless systems, for smart factories and perceptive cars. Thus, by associating UWB waveform optimization, cutting edge signal processing techniques and machine learning algorithms, these green low-cost systems should have the capability to jointly transmit high data rates and provide accurate indoor localization and tracking, as well as to recognize human physiological and behavioral patterns, like vital sign monitoring and gesture recognition.
The project aims at increasing the safety, security and convenience in Industry 4.0 environments, by multi-humans discrimination/detection, localization and tracking, without the need for them to wear tags or any additional identification equipment. It also aims to contribute to the road safety by preventing the driver drowsiness related accidents and to facilitate the interaction with the perceptive car by hand gesture recognition.
The fellowship will be hosted by the Lab-STICC Joint research unit CNRS 6285, which brings together the project supervisors from the University of Brest and ENIB. It will also benefits from an international collaboration with the Memorial University of Canada, and an industrial partnership with the ZF Friedrichshafen AG company.
Wissenschaftliches Gebiet
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsignal processing
- social sciencessociologysocial issuessocial inequalities
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsradio technology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
29238 BREST
Frankreich