Die Technologieentwicklung der letzten Jahre führt zu einer gesteigerten gesellschaftlichen Akzeptanz autonomer Systeme. In fast jedem menschlichen Lebensraum wie Straße, Wohnung, öffentliche Einrichtungen und natürlich der industriellen Produktion kommen diese Systeme schon heute zum Einsatz - mit steigender Tendenz. Die Ansprüche an Sicherheit und Komfort sind durch die unmittelbare Menschennähe sehr groß und erfordern einen erhöhten Sensorikbedarf zur Umfeld- und Situationserfassung. Bisher stellte die Integration von Sensoren in automatisierten Systemen einen erheblichen Kostenfaktor und erhöhte Anforderungen an die Rechenleistung der Systeme dar.
Das Ziel von proSenseUSkin ist es, ein Verfahren zur Umfeld- und Situationserkennung zu entwickeln, das es erlaubt kostengünstige Sensoren – Ultraschall-Sensoren - nahtlos in Systeme einzubetten ohne dabei deren Hülle zu verändern und so die Eigenschaften des Systems weitestgehend zu erhalten.
Eingesetzt werden neue lernende Verfahren basierend auf Neuronalen Netzwerken. Dabei werden die Informationen nicht für jeden Sensor einzeln betrachtet, sondern insbesondere die Information des gesamten Sensorverbunds als Ganzes bewertet.
Das Forscherteam um Prof. Zöllner arbeitet eng mit den Experten von Valeo zusammen. Das Unternehmen bringt seine Erfahrungen im Bereich der Sensorsignalverarbeitung ein und wird die Ergebnisse des Projektes im Bereich des hochautomatisierten Fahrens einsetzen.
Forschungsfahrzeuge für autonomes Fahren mit unterschiedlicher Umfeldsensorik wie z. B. Ultraschall, Kamera und LIDAR
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