Maschinelle Lernverfahren für SPAD-basierte LiDAR Datenanalyse

• Antragsteller: Professor Dr. Anton Grabmaier
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 508688689

Hauptziel des Vorhabens ist ein adaptives LiDAR (Light Detection and Ranging) System, welches mittels Methoden des maschinellen Lernens eine Echtzeit Datenanalyse auf den gewonnenen Messdaten durchführt. Hierdurch soll das System robust gegenüber veränderlichen Umgebungsbedingungen werden. Das vorgeschlagene System besteht aus LiDAR Sensor, einem Front-End zur Datenaufnahme sowie einer softwarebasierten Einheit die mittels Verfahren des maschinellen Lernens leichtgewichtige Datenanalyse, Zustandsüberwachung und Entfernungsmessung durchführen kann. Die maschinellen Lernverfahren sollen auf einem eingebetteten System implementierbar sein ohne das zusätzlicher Zeitaufwand oder zusätzliche Hardware- oder Software-Ressourcen notwendig sind.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen