Projektbeschreibung
Radarsensoren als Schüssel zu selbstfahrenden Fahrzeugen
Autonome Fahrsysteme für Autos sind beständig auf dem Vormarsch und sind im Begriff, 2050 einen 6 Bio. EUR schweren Markt zu erreichen. Allerdings müssen selbstfahrende Systeme standardmäßig mit besseren Tiefenmesseinrichtungen, die über eine große Reichweite verfügen, ausgestattet werden. Bestehende hochmoderne optische Technologien haben eine geringe Leistungsfähigkeit und sind empfindlich gegenüber Wetterbedingungen sowie kostspielig. Eine alternative Lösung stellt das mit Millimeterwellen arbeitende Multiple-Input-Multiple-Output-Radar (MIMO) dar, das sich auf Antennen und Digitalempfänger stützt und wetterbeständig ist. Damit die Technologie einsatzfähig wird, muss den immensen Kosten begegnet werden, die durch die hohe Anzahl an Empfängerstationen bedingt ist. Das EU-finanzierte Projekt DEEP-RADAR wird eine jüngst entwickelte innovative Methode anwenden, die auf einer Technologie für medizinische Bildgebung basiert und mit einer geringeren Anzahl an Empfängerstationen auskommt, gleichzeitig aber weiterhin eine hohe Bildauflösung gewährleistet. Das Projekt hat die Kommerzialisierung des MIMO-Radars für die Automobilanwendung ins Auge gefasst.
Ziel
The emerging autonomous vehicle ecosystem is expected to grow with an almost 40% CAGR in the next decade hitting €485 billion by 2026 and exceeding €6 trillion in 2050. There is wide industry consensus that improved long-range depth sensing modalities are imperative for the viability of self-driving cars. State-of-the-art optical technologies are still prohibitively expensive, have insufficient temporal and spatial resolution, do not provide an accurate velocity reading, and are restricted to a shorter range in adverse weather conditions. Millimeter wave multiple-input multiple-output (MIMO) radars are an attractive alternative relying on a phased array of transmitting antennas and digital receivers, containing no moving parts, and able to penetrate adverse weather conditions. The weakness of this technology is the costly requirement for a large number of receiver channels to achieve sufficient spatial resolution. We will apply our novel methodology recently developed for medical imaging to overcome this challenge.
We have demonstrated that learning the entire imaging pipeline in medical ultrasonography, including the shape of the transmitted pulses and the configuration of the receivers allows reducing the number of transmits by a factor of 3, while maintaining image quality comparable to traditional high-frame rate imaging protocols. Despite the different underlying physics, ultrasound and radar imaging share many conceptual similarities and have a similar mathematical description. Here, we intend to develop a proof-of-concept MIMO radar system demonstrating that by using the learned transmit patterns and image reconstruction pipeline, it is possible to halve the number of receive channels without compromising the image resolution and signal-to-noise ratio. Maintaining high resolution images using a smaller number of receiver channels will significantly reduce the cost of this technology and increase the commercial viability of automotive MIMO radars.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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Israel