Radar ermöglicht es Autos, Gefahren um Ecken zu erkennen

Ein neues Radarsystem, das leicht in heutige Fahrzeuge integriert werden kann, verwendet Doppler-Radar, um Funkwellen von Oberflächen wie Gebäuden und geparkten Autos abzuprallen. Das Radarsignal trifft in einem Winkel auf die Oberfläche, sodass seine Reflexion zurückprallt wie eine Spielkugel, die auf die Wand eines Billardtisches trifft. Das Signal geht weiter, um Objekte zu treffen, die hinter der Ecke versteckt sind. Ein Teil des Radarsignals wird zu den am Auto montierten Detektoren zurückgeworfen, sodass das System Objekte um die Ecke erkennen und feststellen kann, ob sie sich bewegen oder stehen.

Das System wird es Autos ermöglichen, verdeckte Objekte zu sehen, die die heutigen LiDAR- und Kamerasensoren nicht aufzeichnen können; zum Beispiel, einem selbstfahrenden Fahrzeug zu erlauben, um eine gefährliche Kreuzung herum zu sehen. Die Radarsensoren sind auch relativ kostengünstig, insbesondere im Vergleich zu LiDAR-Sensoren, und skalieren bis zur Massenproduktion. Das System ist in der Lage, Objekte wie Autos, Radfahrer und Fußgänger zu unterscheiden und ihre Richtung und Geschwindigkeit einzuschätzen.

In den letzten Jahren haben Ingenieure eine Vielzahl von Sensorsystemen entwickelt, mit denen Autos andere Objekte auf der Straße erkennen können. Viele von ihnen verlassen sich auf LiDAR oder Kameras, die sichtbares oder nahes Infrarotlicht verwenden; solche Sensoren, die Kollisionen verhindern, sind heute in modernen Autos üblich. Optische Erkennung ist jedoch schwierig zu verwenden, um Gegenstände außerhalb der Sichtlinie des Autos zu erkennen. In früheren Forschungen verwendete das Team Licht, um Objekte zu sehen, die hinter Ecken versteckt waren. Aber diese Bemühungen sind derzeit für den Einsatz in Autos nicht praktikabel, da sie Hochleistungslaser erfordern und auf kurze Reichweiten beschränkt sind.

Bei der Durchführung dieser früheren Forschung untersuchte das Team die Möglichkeit, ein System zu entwickeln, um Gefahren außerhalb der Sichtlinie des Autos zu erkennen, indem es bildgebendes Radar anstelle von sichtbarem Licht verwendet. Der Signalverlust an glatten Oberflächen ist bei Radarsystemen viel geringer und Radar ist eine bewährte Technologie zur Verfolgung von Objekten. Die Herausforderung besteht darin, dass die räumliche Auflösung des Radars – das zur Abbildung von Objekten um Ecken wie Autos und Fahrräder verwendet wird – relativ gering ist. Die Forscher glaubten, dass sie Algorithmen entwickeln könnten, um die Radardaten zu interpretieren, damit die Sensoren funktionieren können. Die Algorithmen sind hocheffizient und passen auf Automotive-Hardwaresysteme der aktuellen Generation.

Damit das System Objekte unterscheiden kann, verarbeitete das Team einen Teil des Radarsignals, den Standardradare eher als Hintergrundrauschen als als nutzbare Informationen betrachten. Das Team wendete Techniken der künstlichen Intelligenz an, um die Verarbeitung zu verfeinern und die Bilder zu lesen. Der Computer, auf dem das System läuft, musste lernen, Radfahrer und Fußgänger aus einer sehr spärlichen Datenmenge zu erkennen.

Das System erkennt derzeit Fußgänger und Radfahrer, weil die Ingenieure der Meinung waren, dass dies aufgrund ihrer geringen Größe und unterschiedlichen Form und Bewegung die schwierigsten Objekte sind. Das System könnte auch so eingestellt werden, dass es Fahrzeuge erkennt.

Die Forscher planen, die Forschung in eine Reihe von Richtungen für Anwendungen zu verfolgen, die sowohl Radar als auch Verfeinerungen in der Signalverarbeitung umfassen. Das System hat das Potenzial, die Fahrzeugsicherheit radikal zu verbessern. Da es sich auf vorhandene Radarsensorik stützt, sollte es möglich sein, das Radarsystem für den Einsatz in der nächsten Generation von Automobilen vorzubereiten.