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Automotive Elektronik automot ive 35 datatec eu mobility Weil Neuanfänge manchmal nur mit 4 2 Volt gelingen Die Anforderungen an Sensorik im Fahrzeuginnenraum steigen kontinuierlich Sicherheitssysteme wie die Child Presence Detection CPD sind längst mehr als ein Zusatz Sie sind ein zentraler Bestandteil moderner Fahrzeugsicherheit Insbesondere das European New Car Assessment Programme Euro NCAP schreibt vor dass CPD-Systeme nur dann in puncto Sicherheit bewertet werden wenn sie auf direkter Sensorik basieren Gleichzeitig erwarten Verbraucherinnen und Verbraucher moderne Komfortfunktionen mit nahtloser Integration in das Fahrzeugumfeld Klassische Radarsysteme stoßen dabei an ihre Grenzen – vor allem in komplexen Szenarien mit verdeckten Passagieren oder beweglichen Objekten Ein neuer Ansatz kombiniert Millimeterwellenradar mmWave mit Tiny Machine Learning TinyML und eröffnet damit neue Möglichkeiten für robuste fehlalarmfreie Erkennung Warum In-Cabin-Radar wichtiger wird Die Sensortechnologie im Fahrzeuginnenraum muss zunehmend mehr leisten Zunächst ist es entscheidend die Genauigkeit in komplexen Umgebungen sicherzustellen – eine grundlegende Anforderung Auf dieser Basis können dann ein breiterer Anwendungsbereich abgedeckt und weitere Funktionalitäten wie Einbruchserkennung integriert werden Denn neben der gesetzlichen Vorgaben für CPD-Systeme werden zunehmend Lösungen gefordert die über reine Anwesenheitserkennung hinausgehen Gefragt sind Systeme die Mehrwert schaffen – von der Überwachung mehrerer Sitzreihen über Anti-Einbruch-Funktionen bis hin zu Alwayson-Betrieb bei minimalem Energiebedarf Gleichzeitig darf die Genauigkeit der Lösungen nicht leiden denn Fehlalarme sind störend und können auch das Vertrauen in die Technologie untergraben Ein zusätzlicher Treiber der Entwicklung ist der wachsende Funktionsumfang moderner Fahrzeuge In-Cabin-Sensorik soll künftig sowohl Sicherheit gewährleisten als auch Komfortund Infotainment-Features bereitstellen Dazu zählen Gestensteuerungen automatische Sitzanpassungen oder personalisierte Einstellungen für unterschiedliche Nutzer Die Sensoren müssen daher flexibel skalierbar und energieeffizient sein Grenzen klassischer Radarsysteme Traditionelle Radarsysteme stoßen bei realen Einsatzbedingungen an ihre Grenzen Beispielsweise können die Bewegung von Spielzeug im Fond oder ein offenes Fenster Fehlalarme auslösen Auch die Erkennung von verdeckten Personen wie etwa einem schlafenden Kleinkind in einem rückwärtsgerichteten Kindersitz stellt eine Herausforderung dar Hinzu kommt Die komplexe Logik der Signale macht es schwierig alle Einsatzszenarien ohne künstliche Intelligenz abzudecken Nur mit intelligenter Signalverarbeitung lässt sich die gewünschte Zuverlässigkeit wirksam erreichen Das bedeutet Systeme die nur auf einfacher Punktwolkenanalyse basieren stoßen schnell an ihre Leistungsgrenzen Bei dynamischen Szenarien oder Gegenständen auf der Rückbank müssen vielfältige und hochdimensionale Merkmale erkannt und identifiziert werden um Störsignale von vitalen Bewegungsmustern unterscheiden zu können TinyML – Intelligenz auf Chipebene TinyML ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens das es ermöglicht ML-Modelle auf energieeffizienten Edge-Geräten wie Radarchips auszuführen Damit rückt KI direkt an die Signalquelle – ohne Umweg über Cloud-Dienste Das Resultat Echtzeitverarbeitung mit sehr geringer Latenz und geringem Energiebedarf Für In-Cabin-Anwendungen ist das ein entscheidender Vorteil denn hier zählen sowohl die Genauigkeit als auch die Echtzeitfähigkeit und die Verfügbarkeit im Alwayson-Modus Calterah integriert Convolutional Neural Networks CNN in den