6G-ICAS4Mobility
Das Problem
Das Projekt
Projektlaufzeit: 01.10.2022 – 30.09.2025
Kommunikations- und Radarsysteme werden bis heute getrennt voneinander betrieben, obwohl sie technisch betrachtet viele Gemeinsamkeiten aufweisen, wie z.B. im Bereich der Signalverarbeitung und der Systemarchitektur. Dies führt zu einer ineffizienten Gesamtlösung: Durch den doppelten Bedarf an Hardwareressourcen steigt neben den Investitionskosten auch der Gesamtenergieverbrauch.
Außerdem arbeiten heute Radarsysteme in mobilen Anwendungen häufig unabhängig voneinander, was zu gegenseitigen Beeinträchtigungen und einer geminderten Leistung führen kann. Gleichzeitig bleibt ein hohes Synergiepotenzial ungenutzt, wie z. B. durch eine engere Kollaboration zwischen verschiedenen Radarsystemen und die Etablierung multi-statischer Radare.
Das Ziel von 6G-ICAS4Mobility ist es, die bisher getrennten Kommunikations- und Erfassungsfunktionen enger miteinander zu verknüpfen und zu integrieren. Der Fokus liegt auf Anwendungen im Bereich Automotive und Flugdrohnen.
Die Lösung
Unser Beitrag
Merantix Momentum ermöglicht die im Projekt angestrebte Erkennung von Objekten und die Rekonstruktion von Szeneninformationen erst durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens in einer Qualität, die für den Einsatz im industriellen Umfeld notwendig ist. Insbesondere für zukünftige Technologien, welche in autonom fahrenden Fahrzeugen und Flugdrohnen zum Einsatz kommen, sind robuste Erkennungs- und Klassifikationsmethoden von hoher Bedeutung.
Schwerpunkt der Arbeit von Merantix Momentum innerhalb des Projekts liegt auf der Anwendung von Deep Learning, um eine selbstüberwachte Szenenrekonstruktion und Odometrie auf der Grundlage von Radarinformationen zu erreichen. Ziel für Merantix Momentum ist es, auf dieser Basis neuartige Methoden zu entwickeln, welche die Erkennung und Klassifikation basierend auf Radardaten erlauben.
Unser Ergebnis
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