Die Integration von Sensorik in immer kleinere Dimensionen schreitet voran. Für das Internet of Things (IoT) ermöglicht dies neue kleine eingebettete Geräte mit deutlich gesteigerten Möglichkeiten der Wahrnehmung der Umgebung.

Radar ist seit langem etabliert als Technik zum Erkennen von Objekten durch aktives Aussenden elektromagnetischer Wellen und Detektion des reflektierten Signals über hunderte von Kilometern. Mittlerweile gibt es integrierte Mikrochips, die die Antenne zum Senden und Empfangen von elektromagnetischen Wellen auf wenige Quadratmillimeter integrieren. Mit sehr geringer Sendeleistung können bei 60 GHz Objekte im Bereich von Dezimetern bis zu wenigen Metern erkannt und deren Geschwindigkeit mittels Dopplereffekts gemessen werden. Mit mehreren Antennen ist in neueren Chipversionen sogar eine grobe Richtungserkennung durch Segmentierung mittels mehrerer Antennen möglich.

Die ausgeschriebene Arbeit hat das Ziel, mittels vorhandener Development-Kits Anwendungsfälle zu untersuchen sowie das mitgelieferte SDK und die hierüber verfügbaren Methoden und Algorithmen zu bewerten. Ein beispielhafter Anwendungsfall soll weitergehend implementiert werden. Hierbei sind Ansätze der Datenauswertung mittels neuronaler Netze denkbar. So sind bereits in ersten Smartphones wie im Pixel 4 Radarsensoren enthalten, die eine berührungslose Gestensteuerung erlauben. Dabei kommt eine Auswertung mittels neuronaler Netze zum Einsatz.
Für diese Masterarbeit ist ein denkbarer Anwendungsfall die Implementierung einer berührungslosen Gestensteuerung eines HMI. Ein weiterer Anwendungsfall ist eine Erkennung von Personen, die sich durch den Raum oder durch eine Tür bewegen. Mittels mehrerer Sensoren soll dabei eine Personenzählung in einem definierten Umfeld implementiert werden. Die Wahl des Anwendungsfalls kann in Abhängigkeit der Vorkenntnisse erfolgen. Eine Bewertung soll dabei Möglichkeiten und Grenzen heute verfügbarer Radarchips aufzeigen.

Bei Interesse lässt sich die obige Fragestellung auch in Themengebiete für zwei Abschlussarbeiten aufteilen. Eine vorherige Erstellung einer F&E-Studie zur Vorbereitung der Arbeit und Einarbeitung in die Signalverarbeitung von Radarchips ist möglich.

Voraussetzungen: Gute Programmierkenntnisse, Interesse am Umgang mit eingebetteten Systemen und neuen Techniken.

Hilfreiche Kenntnisse: Verfahren der Signalverarbeitung, Neuronale Netze, Interesse an physikalischen Eigenschaften technischer Systeme

Bei Interesse melden Sie sich bitte bei Prof. Dr. Jens-Peter Akelbein.