Automatisiertes Fahren. Radarbasierte Personendetektion mittels Vitalzeichenerkennung im Ultra-Nahbereich

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1 Motivation und Problemstellung

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

1.3 Aufbau der Arbeit

2. Stand der Technik

2.1 Anwendungsfälle des autonomen Fahrens

2.2 Relevante Fahrszenarien

2.3 Sensorik zur Personendetektion

3. Grundlagen der Radarsensorik

3.1 Einordnung und Erläuterung des Grundkonzeptes

3.2 Physikalische Grundlagen

3.2.1 Elektromagnetische Wellen

3.2.2 Doppler-Effekt

3.3 Radargleichung

3.4 Frequenzmoduliertes Dauerstrichradar

3.4.1 Funktionsprinzip

3.4.2 Signaltheorie

3.4.3 Abstands- und Geschwindigkeitsmessung

4. Signalverarbeitung zur Personendetektion

4.1 Aufbau der Signalverarbeitung

4.2 Objekterkennung

4.2.1 I&Q-Verfahren

4.2.2 CFAR-Algorithmus

4.3 Vitalzeichenerkennung

4.3.1 Phasenanalyse

4.3.2 Bandpassfilterung

4.4 Personendetektion

4.5 Entwickelte MATLAB-Applikation

5. Versuchsdurchführung und Performancebewertung

5.1 Bewertungsmethode

5.2 Versuchsaufbau

5.2.1 TI Single-Chip FMCW Radarsensor

5.2.2 TI mmWave Studio Software

5.3 Systemvalidierung unter Laborbedingungen

5.3.1 Präzision der Abstandsmessung

5.3.2 Genauigkeit der Vitalzeichenmessung

5.3.3 Genauigkeit der Personendetektion

5.4 Feldexperimente zu relevanten Fahrszenarien

5.4.1 Fußgänger in Parklücke

5.4.2 Fußgänger im Fahrschlauch

5.4.3 Fußgänger von Fahrzeug verdeckt

5.5 Resultate der Performancebewertung

5.5.1 Zwischenfazit Forschungsfrage 1

5.5.2 Zwischenfazit Forschungsfrage 2

5.5.3 Zwischenfazit Forschungsfrage 3

6. Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht die Realisierbarkeit einer alternativen Methode zur Personendetektion im Kontext des automatisierten Fahrens durch den Einsatz eines FMCW-Radars im Ultra-Nahbereich. Die zentrale Forschungsfrage ist, ob eine solche, auf der Erkennung vitaler Anzeichen wie Atmung und Herzschlag basierende Detektion, unter verschiedenen Bedingungen zur zuverlässigen Klassifizierung von Fußgängern eingesetzt werden kann.

• Entwicklung einer Signalverarbeitung für FMCW-Radardaten zur Vitalzeichenextraktion.
• Experimentelle Validierung unter kontrollierten Laborbedingungen.
• Durchführung von Feldexperimenten in relevanten Fahrszenarien.
• Bewertung der Detektionsgenauigkeit mittels spezifischer Leistungskennzahlen.
• Analyse der Anwendbarkeit für automatisierte Fahrfunktionen wie das Autonome Valet-Parken.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Die Arbeit motiviert die Notwendigkeit der Personendetektion für das autonome Fahren und definiert die Forschungsfragen sowie den Aufbau der Arbeit.

2. Stand der Technik: Es werden relevante Anwendungsfälle wie das Autonome Valet-Parken vorgestellt, Szenarien für Feldexperimente definiert und bestehende Sensorik zur Personendetektion analysiert.

3. Grundlagen der Radarsensorik: Dieses Kapitel erläutert die physikalischen Grundlagen, die Radargleichung sowie die Funktionsweise und Signaltheorie des frequenzmodulierten Dauerstrichradars (FMCW-Radar).

4. Signalverarbeitung zur Personendetektion: Hier wird der Aufbau der in MATLAB entwickelten Applikation beschrieben, einschließlich der Algorithmen zur Objekterkennung (CFAR) und Vitalzeichenerkennung (Phasenanalyse, Bandpassfilterung).

5. Versuchsdurchführung und Performancebewertung: Die durchgeführten Labor- und Feldversuche werden dokumentiert, die Messergebnisse anhand von Leistungskennzahlen wie Entdeckungs- und Falschalarmrate ausgewertet und ein Zwischenfazit zu den Forschungsfragen gezogen.

6. Zusammenfassung und Ausblick: Diese Kapitel fassen die Arbeit zusammen und diskutieren das Potenzial der untersuchten Methode für zukünftige Serienanwendungen sowie Möglichkeiten zur weiteren Optimierung.

Schlüsselwörter

Personendetektion, Vitalzeichenerkennung, FMCW-Radar, Umfelderfassung, Radarsensorik, Automatisiertes Fahren, Signalverarbeitung, CFAR, Herzfrequenz, Atemfrequenz, Nahfeldsensorik, Autonomes Valet-Parken.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht eine rein radarbasierte Methode zur Personendetektion mittels Vitalzeichenerkennung im Ultra-Nahbereich für autonom fahrende Fahrzeuge.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Schwerpunkte liegen auf der FMCW-Radartechnologie, der digitalen Signalverarbeitung zur Extraktion von Vitalparametern wie Atem- und Herzfrequenz sowie deren Validierung in Labor- und Feldversuchen.

Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?

Das Ziel ist der Machbarkeitsnachweis, ob Vitalzeichen von Personen mittels Radar im Außenbereich eines Fahrzeugs unter realen Bedingungen zur Klassifizierung als Fußgänger detektiert werden können.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird ein experimenteller Ansatz gewählt, bei dem Rohdaten eines FMCW-Radars mit einer selbst entwickelten MATLAB-Applikation verarbeitet werden, wobei Algorithmen wie die Fast Fourier-Transformation (FFT) und die CA-CFAR-Detektion zur Anwendung kommen.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen der Radarsensorik, die methodische Entwicklung der Signalverarbeitung, die detaillierte Beschreibung des Versuchsaufbaus sowie die Auswertung und Performancebewertung der Messungen.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Personendetektion, Vitalzeichenerkennung, FMCW-Radar, Automatisiertes Fahren, CFAR-Algorithmus, Signalverarbeitung.

Wie wurde die Genauigkeit der Vitalzeichenmessung überprüft?

Die Messergebnisse wurden mittels Referenzwerten von medizinischen Oximetern und durch manuelles Zählen von Atemzügen validiert und statistisch auf Fehler (MAE) untersucht.

Unter welchen Bedingungen wurde die Methode getestet?

Die Tests fanden sowohl unter kontrollierten Laborbedingungen als auch in Feldexperimenten in einer Tiefgarage sowie auf Parkflächen statt.