One step ahead: Adaptive Radarsysteme für smarte Fahrerassistenz

Presseinformation /

Ständig wechselnde Umgebungen sind eine große Herausforderung für moderne Fahrerassistenzsysteme. Softwaregesteuerte Automobil-Radare bieten hier ganz neue Chancen: Sie sind kompakt, günstig und darüber hinaus enorm vielseitig und rekonfigurierbar. Mit kognitiven Methoden können daraus Radare entwickelt werden, die ihre Parameter im Betrieb intelligent und automatisch an die jeweilige Situation anpassen. Ein solches adaptives Radar präsentiert das Fraunhofer FHR auf der European Microwave Week vom 25. – 27.09.2018 in Madrid an Stand 33. Der Demonstrator misst sich verändernde Abstände und Positionen sehr exakt – schnell, intelligent und bei optimaler Ressourcennutzung.

Fahrerassistenzsysteme müssen in unterschiedlichsten Verkehrsgegebenheiten zuverlässig funktionieren: In der Stadt müssen sie z. B. viele verschiedene Ziele vor sehr heterogenem Hintergrund erkennen, auf der Autobahn dagegen Ziele mit hoher Geschwindigkeit und in großer Entfernung. Automotive-Radare müssen sich an diese veränderlichen Bedingungen anpassen können, um in jeder Situation Abstände und Entfernungen, die relative Geschwindigkeit und die Zielposition genau zu bestimmen sowie mehrere unterschiedliche Ziele in der relevanten Umgebung zu erkennen.

Kognitive Radare passen dazu ihre operationellen Parameter wie Kanalauswahl, Bandbreite und Trägerfrequenz sowie Länge und Zahl der Messungen intelligent an Umstände und Aufgabe an. Eine Herausforderung für die räumliche Auflösung ist dabei v.a. die Kanalauswahl für die Positionsbestimmung. Hier hängt die Genauigkeit von der Länge des Antennenarrays ab. Je länger, also je mehr Antennenelemente, desto genauer wird sie. Das erfordert jedoch mehr Sende- und Empfangskanäle in adäquaten Abständen und bringt höhere Kosten und eine entsprechend große Datenmenge, die in Echtzeit prozessiert werden muss, mit sich.

Das Fraunhofer FHR hat ein MIMO-Radar entwickelt, das die Radarszene adaptiv wahrnimmt und mittels komplexer Algorithmen aus vorangegangenen Messungen die neue Position des Radarziels mit hoher Genauigkeit vorhersagt. Mit diesen One-step-Ahead-Vorhersagen wählt der Controller im System aus einem MIMO-Array mit 32 virtuellen Kanälen adaptiv nur die 4 bis 6 für die nächste Messung nötigen Empfänger- und Transmitterkanäle aus. So kann eine exakte Positionsbestimmung auch mit einem vergleichsweise kleinen und günstigeren System bei geringerem Datenaufkommen in Echtzeit erreicht werden. Die Ergebnisse jeder neuen Messung fließen nach dem Close-Loop-Prinzip in die Berechnungen für die nächste Messung ein. So lernt das Radarsystem, seine adaptive Strategie laufend situationsabhängig zu verbessern und ein optimales Bild der Radarszene zu erzeugen.

Auf der European Microwave Week EUMW stellen die Wissenschaftler ihren kognitiven Radar-Demonstrator zusammen mit weiteren Radarinnovationen wie 3D-gedruckten Linsen oder neuen Antennenentwicklungen am Stand 33 vor. Zudem zeigen sie in der Automotive Radar Area ihren Radarzielsimulator ATRIUM zur Qualifizierung von Automotive Radaren. Die EUMW findet vom 25. – 27.09.2018 in Madrid statt.