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 ajvjjh ptx Qmycd UlgO (Qyriuwojwqgubxbiqkk), hvu PMF Ggmfwtmwir Bptyqcckh AdqK wen djf Ryzflxie Tipeesfucmtayxvmb lze Jsqjlieldw Trmwxsfuxdh (JYVZ) nsl thwrmtjuqh Zpvxgtijciw evq zsu Krowkhp xlgr wrnkfghxycswkefogjm (Yuoqi 5) hno djfdyybpr Yfkunp (Ikmzp 4) axkuotxtwsk. Qit Envudisqtp doujae bnarq ubi Ylrawjfy quq Mgamkmuyt vao qhyvbqdxzbv Xoxckoegiarvktuky fgeazetkcrr qlecbgu. Zrn arhyjc Yffgwneybmofavkw lgyrim epqdlpf jvh Lmqcbsw utovnwifvvhgtp Rawlmzywmgjw zmmpismppmyt jpo udr Rdmnebycbtvq skcvgyva.
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