Verteilte und effiziente Datenverarbeitung in digitalen Radarnetzwerken für das vollautomatisierte Fahren

Ziel des Projektes VERANO ist die Erforschung einer verteilten, effizienten Datenverarbeitung unter Einschluss von KI-Methoden in digitalen Radar-Netzwerken für das vollautomatisierte Fahren. Schwerpunkte bilden dabei die weitgehende Digitalisierung aller systemrelevanten Funktionalitäten sowie die Erarbeitung einer anwendungsspezifischen optimalen Rechenlastverteilung zwischen Netzwerkkontrollern, Sensorknoten (Sensor-Edge) und Zentralrechner. Durch Einsatz modernster RFSoC FPGAs in den Sensorknoten sollen unterschiedliche Rechenschritte und KI-Algorithmen bei der Signalprozessierung implementiert und deren Ergebnisse in einem TSN (Time Sensitive Network) zu hochperformanten Zentralcomputern gesendet werden. Die Vorprozessierung kann im einfachsten Fall aus der verlustfreien Komprimierung der Rohdaten bestehen und bis hin zu komplexen, KI-gestützten Verfahren unter Nutzung eines Rückkanals zum Zentralcomputer reichen. Die Optimierung der Rechenlastverteilung zwischen Sensorknoten und Zentralcomputer soll in Hinblick auf Applikationsanforderungen bzgl. „Bildqualität“, Kosten, Energieeffizienz, Zuverlässigkeit, Echtzeitfähigkeit … erfolgen. Durch Optimierung der Ressourceneffizienz wird ein wesentlicher Beitrag zur Nachhaltigkeit und zum Green Deal geleistet. Die Ergebnisse sind auch auf andere Sensortypen (Kamera, Lidar usw.) und Applikationen wie z.B. Industrie 4.0, Logistik, Medizintechnik übertragbar.

Part­ner
Infineon Technologies AG, Robert Bosch GmbH, Mercedes-Benz-AG, Missing Link Electronics GmbH, KPIT Technologies GmbH, Fraunhofer Institut IPMS, Universität Ulm, Ruhr-Universität Bochum, TU Braunschweig, Universität Kassel

För­der­ge­ber
BMBF VDI VDE-IT

Web­sei­te
https://www.elektronikforschung.de/projekte/verano

An­sprech­part­ner
Jan Schöpfel, Tobias Braun