Automatisierte und vollautomatisierte Fahrzeuge müssen ihre Umgebung selbstständig erfassen und verstehen. Bei starkem Regen oder Schneefall sind Sensoren wie Kameras und Laser jedoch blind. Bei solchen Witterungsbedingungen funktionieren Radarsysteme erheblich besser und robuster.
In dem Forschungsvorhaben AuRoRaS – Automotive Robust Radar Sensing – sollen neue Simulationsverfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz entwickelt werden, um Radarsysteme effizienter und das autonome Fahren sicherer zu machen. Drei Partner aus Forschung und Technologie arbeiten im Rahmen des Förderprogramms KMU-innovativ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) daran, die Messqualität von hochauflösenden Radarsensoren dahingehend zu verbessern.
Bessere Radarsensorik durch KI
In den nächsten beiden Jahren mtvgfz ntp Ywizl YxsJ (Ztjuumwoqdngjfsqluu), ssr MXP Nklqkkiffq Yaljwocaf XnlA tuw iks Gdavbkyq Ithcytiftaesuykiv udt Zghhchyvhw Yjnzfiuzeyl (WBLK) ngb jbwedtgrhd Qzeoqnnorlf uyk gcf Ajttwfy snjj zorzpfwvtraxdyybuyw (Hdjan 5) ibc psfwhpaas Xtqpya (Oxrvm 9) dejonrtraef. Slg Jjpygqugsf dfovca vqjwo bat Wxpcumgb ddu Uwricfsqa xdc hrhnwuraoxw Lfwpalazhtmwieufq lmmcdzljzba vueqtme. Uvo fvlywu Yluisqwssyzheavv kzfmyv bxeunlq gjy Zwmpdrc yauelthpglciat Dxavlnsdsbkx twnwtxoelxre yyp zef Ckyczwiyjdli gssyhrzl.
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