In der hier vorliegenden Bachelorarbeit wird eine alternative Methode der Personendetektion im Kontext des automatisierten Fahrens untersucht.
Dazu wird ein FMCW-Radar verwendet, um die Vitalzeichen einer sich im Ultra-Nahbereich befindlichen Person zu erfassen. Die Fußgänger werden dabei zunächst als Objekte mit einer definierten Distanz zum Radar erkannt und nachfolgend mittels der in dieser Arbeit entwickelten Signalverarbeitung als Person klassifiziert, sofern eine Atem- beziehungsweise Herzfrequenz ermittelt werden konnte. Die Vitalzeichen können dabei mittels Analyse des komplexen Phasensignals extrahiert werden, was eine rein radarbasierte Personendetektion ermöglicht.
Zur Verifizierung des Versuchsaufbaus sowie der programmierten Anwendungssoftware, wurden mehrere Experimente unter Labor- und Realbedingungen durchgeführt. Dazu wurden unter anderem zuvor festgelegte Fahrszenarien aus diversen Anwendungsfällen des automatisierten Fahrens näher betrachtet. Die Ergebnisse der Versuche ergaben eine zufriedenstellende Genauigkeit der radarbasierten Personendetektion mittels Vitalzeichenerkennung, welche somit eine zukünftige Methode für Teilfunktionen des automatisierten Fahrens darstellen könnte.
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 und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung einer radarbasierten Methode zur Personendetektion im Kontext des automatisierten Fahrens. Ziel ist es, die Vitalzeichen von Personen im Ultra-Nahbereich mithilfe eines FMCW-Radars zu erfassen und so eine zuverlässige Personendetektion zu ermöglichen.
- Entwicklung eines Algorithmus zur Vitalzeichenerkennung anhand von Radarsignalen
- Bewertung der Performance des entwickelten Systems unter Labor- und Realbedingungen
- Analyse relevanter Fahrszenarien im Kontext der Personendetektion
- Untersuchung des Potenzials der radarbasierten Personendetektion für zukünftige Anwendungen im automatisierten Fahren
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung: Die Einleitung stellt die Motivation und Problemstellung der Arbeit dar. Es werden die Zielsetzung und die Forschungsfragen formuliert sowie der Aufbau der Arbeit beschrieben.
- Kapitel 2: Stand der Technik: Dieses Kapitel beleuchtet den aktuellen Stand der Technik im Bereich des automatisierten Fahrens, insbesondere die Anwendungsfälle und relevanten Fahrszenarien. Darüber hinaus werden verschiedene Sensortechnologien zur Personendetektion vorgestellt.
- Kapitel 3: Grundlagen der Radarsensorik: Das Kapitel behandelt die Grundlagen der Radarsensorik, einschließlich der physikalischen Prinzipien und der Funktionsweise von FMCW-Radarsystemen.
- Kapitel 4: Signalverarbeitung zur Personendetektion: In diesem Kapitel wird der Aufbau der digitalen Signalverarbeitung für die Personendetektion beschrieben. Es werden die Algorithmen für die Objekterkennung, die Vitalzeichenerkennung und die Personendetektion vorgestellt.
- Kapitel 5: Versuchsdurchführung und Performancebewertung: Dieses Kapitel dokumentiert die Durchführung von Experimenten zur Validierung des entwickelten Systems. Die Ergebnisse der Performancebewertung unter Labor- und Realbedingungen werden diskutiert.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Themen Personendetektion, Vitalzeichenerkennung, Radarsensorik, FMCW-Radar, automatisiertes Fahren und Umgebungserfassung. Es werden verschiedene Algorithmen zur Signalverarbeitung und zur Objekterkennung angewendet, um eine zuverlässige Personendetektion im Nahbereich zu ermöglichen. Darüber hinaus werden verschiedene Fahrszenarien im Kontext des automatisierten Fahrens untersucht.
- Quote paper
- Felix Alexander Westphal (Author), 2021, Automatisiertes Fahren. Radarbasierte Personendetektion mittels Vitalzeichenerkennung im Ultra-Nahbereich, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1140940
