Descripción del proyecto
Sensores de radar: la clave para los vehículos autónomos
Los sistemas de conducción de vehículos autónomos están expandiéndose continuamente y se prevé que el mercado alcance un valor de seis billones de euros para 2050. Sin embargo, los sistemas de conducción autónoma requieren unos mejores convencionalismos de detección de profundidad de largo alcance. Las tecnologías ópticas avanzadas existentes tienen un bajo rendimiento, son vulnerables a las condiciones meteorológicas y resultan caras. Una solución alternativa es el radar de entrada-múltiple salida-múltiple (MIMO), basado en antenas y receptores digitales, y resistente a las condiciones meteorológicas. Para poder utilizar esta tecnología, se debe hacer frente a los elevados costes del gran número de receptores. El proyecto DEEP-RADAR, financiado con fondos europeos, aplicará un innovador método recientemente desarrollado basado en una tecnología de imágenes médicas que reduce el número de receptores, a la vez que conserva la alta resolución de las imágenes. El proyecto prevé la comercialización de radares MIMO para la automoción.
Objetivo
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.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-POC-LS - ERC Proof of Concept Lump Sum PilotInstitución de acogida
32000 Haifa
Israel