Projektbeschreibung
Der Wunsch nach hochautomatisiertem Fahren erfordert intelligente und vernetzte Fahrzeuge, welche mittels präziser Sensorik ihre Umgebung detailliert und zuverlässig erfassen können. Neben Kameras, Ultraschall- und Lidarsensoren sind Radarsensoren von großer Bedeutung im Automobil der Zukunft. Höchste Genauigkeit und Zuverlässigkeit, z.B. für die Radar basierte Umfelderkennung auf weite Entfernungen von über 200 m, ist essentiell. Diese wird maßgeblich beeinflusst durch die Signalstreuung- und Dämpfung, Antennengüte und Auswerteelektronik, sowie Algorithmen. Aufgrund dieser Einflüsse müssen als wesentliche Voraussetzung für präzise Erfassung Antenne, (Sekundär-)Radom (Sensorabdeckung) und Auswerteelektronik perfekt aufeinander abgestimmt und als Gesamtsystem integriert sein. Dies schließt, um Test- und Auswertezeiten zu minimieren, auch neue Ansätze für die Funktionsprüfung durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz für die Sensoralgorithmik und Sensortests mit ein.
Ziel des Projekts ist die Verbesserung eines automobilen Radarsystems entlang der Fertigungskette von der Elektronikarchitektur des Sensors, der Entwicklung einer KI-gestützten Prüfroutinenoptimierung der Winkelkalibration des Sensors und der Integration von resistiven Radomheizelementen mittels additiver Funktionalisierung auf Freiformgehäusen. Hierdurch soll die Zuverlässigkeit des Radarsystems erhöht werden. Dabei wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, der in Form eines Demonstratorsystems am Ende des Projekts validiert werden soll.
Projektziele
- Verbesserung automobiler Radarsysteme
- Ganzheitliche Betrachtung der Fertigungskette
- Optimierung der Hardwarearchitektur des Radars
- Sensor-Prüfzeitreduzierung durch KI-Algorithmen
- Integration resistiver Heizelementen mittels gedruckter Elektronik auf 3D-Geometrien
