UWB-Technologie steigert die Genauigkeit mit digitaler HF- und ML-basierter Korrektur

Imec gab diese Woche bekannt, dass es die Ultra-Wideband-Technologie (UWB) der nächsten Generation entwickelt hat, die digitale HF und maschinelles Lernen verwendet, um in schwierigen Umgebungen eine Entfernungsgenauigkeit von weniger als 10 cm zu erreichen und dabei 10 Mal weniger Strom zu verbrauchen als heutige Implementierungen.

Das Forschungs- und Innovationszentrum kündigte zwei neue Innovationen aus seinem sicheren Näherungsforschungsprogramm für sichere und sehr genaue Entfernungsmesstechnologie an. Einer ist hardwarebasiert, mit einem digitalen HF-Schaltungsdesign wie seinem volldigitalen Phasenregelkreis (PLL), um einen niedrigen Stromverbrauch von weniger als 4 mW/20 mW (Tx/Rx) zu erreichen, was angeblich höher ist bis 10-mal besser als die heutigen Implementierungen. Die zweite sind softwarebasierte Verbesserungen, die auf maschinellem Lernen basierende Fehlerkorrekturalgorithmen verwenden, um eine Entfernungsgenauigkeit von weniger als 10 cm in schwierigen Umgebungen zu ermöglichen.

Zur Erläuterung des Kontexts sagte imec, dass die Ultrabreitband-Technologie derzeit gut geeignet ist, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen mit hoher Genauigkeit und sicherer drahtloser Entfernungsmessung zu unterstützen, wie z. es entriegelt automatisch die Türen eines Autos, wenn sich der Besitzer nähert, während es das Auto verriegelt, wenn sich der Besitzer entfernt.

UWB Vorteile und Herausforderungen (Bild:imec)

Trotz seiner Vorteile, wie zum Beispiel, dass es von Natur aus schwieriger zu Kompromissen ist als bei einigen Alternativen, ist sein Potenzial aufgrund des höheren Stromverbrauchs und der größeren Stellfläche jedoch weitgehend ungenutzt geblieben. Imec sagte daher, dass die eingeführten Hardware- und Software-Innovationen einen wichtigen Schritt zur Erschließung des vollen Potenzials der Technologie darstellen und die Möglichkeit für Mikrolokalisierungsdienste jenseits des sicheren schlüssellosen Zugangs eröffnen, für den sie bisher weithin beworben wurde, zu AR/VR Gaming, Asset-Tracking und Robotik.

Christian Bachmann, Programmmanager bei imec, sagte:„Der Stromverbrauch, die Chipgröße und die damit verbundenen Kosten von UWB waren unerschwingliche Faktoren für die Einführung der Technologie, insbesondere wenn es um den Einsatz von drahtlosen Ranging-Anwendungen geht. „Die brandneuen UWB-Chip-Entwicklungen von Imec führen zu einer deutlichen Reduzierung des Footprints der Technologie auf Basis digitaler HF-Konzepte:Wir konnten einen kompletten Transceiver – einschließlich drei Empfängern für Einfallswinkelmessungen – auf einer Fläche integrieren von weniger als 1 mm².“

Er fügte hinzu, dass dies bei der Implementierung auf fortschrittlichen Halbleiterprozessknoten erfolgt, die für IoT-Sensorknotengeräte geeignet sind. Der neue Chip ist auch mit dem neuen Standard IEEE 802.15.4z kompatibel, der von bedeutenden Industriekonsortien wie dem Car Connectivity Consortium (CCC) und Fine Ranging (FiRa) unterstützt wird.

Ergänzend zu den Hardwareentwicklungen haben Forscher von IDLab (einer imec-Forschungsgruppe an der Universität Gent) softwarebasierte Verbesserungen entwickelt, die die drahtlose Reichweitenleistung von UWB in anspruchsvollen Umgebungen deutlich verbessern. Dies gilt insbesondere in Fabriken oder Lagerhallen, in denen sich Menschen und Maschinen ständig bewegen und metallische Hindernisse zu massiven Reflexionen führen – all dies beeinträchtigt die Qualität der Ortungs- und Entfernungsmessungen von UWB.

Mithilfe von maschinellem Lernen wurden intelligente Algorithmen zur Ankerauswahl erstellt, die die (Nicht-)Sichtlinie zwischen UWB-Ankern und den verfolgten Mobilgeräten erkennen. Aufbauend auf diesem Wissen wird die Ranging-Qualität geschätzt und Ranging-Fehler korrigiert. Der Ansatz beinhaltet auch maschinelle Lernfunktionen, die eine adaptive Abstimmung der Parameter der physikalischen Schicht des Netzwerks ermöglichen, wodurch dann geeignete Schritte eingeleitet werden können, um diese Entfernungsfehler zu mindern – beispielsweise durch Abstimmung der Funkgeräte der Anker.

Hindernisse und Nicht-Sichtlinien-Effekte können die Qualität der Lokalisierungs- und Entfernungsmessungen des UWB beeinträchtigen. On-Chip-ML (Machine Learning) kann Fehler korrigieren, wie in diesen beiden Beispielen gezeigt. (Bild:imec)

Professor Eli De Poorter von IDLab sagte:„Wir haben bereits eine UWB-Entfernungsgenauigkeit von besser als 10 cm in solch sehr anspruchsvollen industriellen Umgebungen demonstriert, was im Vergleich zu bestehenden Ansätzen eine Verbesserung um den Faktor zwei ist. Während die Anwendungsfälle der UWB-Lokalisierung in der Regel kundenspezifisch sind und oft von einer manuellen Konfiguration abhängen, funktioniert unsere intelligente Ankerauswahlsoftware in jedem Szenario – da sie in der Anwendungsschicht ausgeführt wird.“

Durch diese adaptiven Konfigurationen können die UWB-Chips der nächsten Generation mit geringem Stromverbrauch und hoher Genauigkeit in einer Vielzahl anderer Anwendungen eingesetzt werden, wie z. B. zur verbesserten Kontaktverfolgung während Epidemien mit kleinen und datenschutzbewussten Geräten

Tatsächlich hat imec die Technologie bereits an sein Spin-off Lopos lizenziert, das ein Wearable auf den Markt gebracht hat, das die Durchsetzung der sozialen Distanzierung von Covid-19 ermöglicht, indem Mitarbeiter durch einen akustischen oder haptischen Alarm gewarnt werden, wenn sie beim Annähern gegen Sicherheitsabstandsrichtlinien verstoßen. .

Durch die Wahl von UWB anstelle von Bluetooth funktioniert das SafeDistance Wearable von Lopos als eigenständige Lösung, die 75 g wiegt und eine Akkulaufzeit von 2-5 Tagen hat. Das auf der UWB-Technologie basierende Gerät ermöglicht eine sichere, hochgenaue (<15 cm Fehlerspanne) Entfernungsmessung. Nähern sich zwei Wearables, wird der genaue Abstand zwischen den Geräten (der einstellbar ist) gemessen und ein Alarm ausgelöst, wenn ein Mindestsicherheitsabstand nicht eingehalten wird.

Da es eigenständig ist, werden keine personenbezogenen Daten protokolliert und es ist kein Gateway, Server oder andere Infrastruktur erforderlich. Lopos hat die Produktion bereits hochgefahren, um der Marktnachfrage gerecht zu werden, und erhielt in den letzten Wochen mehrere Großaufträge von Unternehmen, die in einer Vielzahl unterschiedlicher Sektoren tätig sind.

>> Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht am unsere Schwesterseite EE Times.