Bitsensing bietet eine bessere Radarlösung

Farbcodierte Pixelwolke, erzeugt vom AIR4D-System (Foto: Bitsensing)

Bitsensing ist ein südkoreanisches Unternehmen, das an Radartechnologie der nächsten Generation arbeitet, die in einer Reihe von Wirtschaftszweigen und Anwendungen eingesetzt werden kann, darunter Automobil/Transport, Verkehrsmanagement und Gesundheitswesen.

Die grundlegende Idee hinter der Technologie ist, dass Radar als Detektionsinstrument deutlich mehr leisten kann als herkömmliche 2D-Radarsysteme. Um diese verbesserte Funktionalität zu realisieren, arbeitet Bitsensing an der Optimierung des Sensordesigns bis hin zu serienreifen Systemen, die die neuen Fähigkeiten integrieren.

Neue Produkteinführung

Im Mai dieses Jahres stellte das Unternehmen sein neuestes AIR4D-System vor. Wie der Name schon sagt, baut dieses System auf den grundlegenden 2D-Daten herkömmlicher Radarsysteme auf und liefert eine hochauflösende 4D-Darstellung der Fahrzeugumgebung. Mithilfe von Punktwolken, Doppler-Informationen und weiteren Sensordaten ermittelt die Technologie Entfernung, Geschwindigkeit und – besonders wichtig – die Höhe von Objekten in der Nähe des Fahrzeugs.

Durch die Kombination dieser Daten mit den von bordeigenen Bildverarbeitungssystemen erfassten Daten mittels KI können die Informationen genutzt werden, um eine Datenbank aufzubauen, die in der Lage ist, bestimmte Objekte bei ihrer Erkennung zu klassifizieren.

Jaewoo Oh, Bitsensing

„In der Praxis würden wir unsere Radarlösung an einen Tier-1-Zulieferer liefern, der unsere Sensoren und die dazugehörige Technologie in seinen Onboard-Computing-Stack integriert und diese dann an den Fahrzeughersteller liefert“, erklärte Jaewoo Oh, Senior Manager für Geschäftsentwicklung bei Bitsensing, im Gespräch mit Power Progress auf der IAA Transportation 2026 in Hannover.

Neben der Erfassung von Objekten in der Umgebung kann das AIR4D-System auch als Fahrerassistenzsystem (ADAS) eingesetzt werden. Ähnlich wie die Technologie im Gesundheitswesen zur drahtlosen Patientenüberwachung genutzt wird, kann sie auch den Zustand und die Leistung des Fahrers überwachen.

„Mir ist bekannt, dass einige der größeren Tier-1-Unternehmen ihren OEM-Kunden bereits Radarlösungen anbieten, die ADAS-Funktionen beinhalten“, sagt Oh.

Das System wurde jedoch primär zur Unterstützung des autonomen Fahrens entwickelt. „Wir konzentrieren uns stark auf autonomes Fahren“, sagt Oh. „Um dies zu ermöglichen, liefern unsere Systeme deutlich mehr Informationen als die derzeit auf dem Markt befindlichen.“

Punktwolkendaten

Ein Video am Stand von Bitsensing auf der IAA Transportation zeigte die Echtzeitaufzeichnung von Datenpunkten, die vom Bordsystem während der Fahrt durch die Umgebung des Fahrzeugs generiert wurden. Die Detailgenauigkeit war so hoch, dass selbst anhand einzelner Pixel Gebäude, Straßenkreuzungen, andere Fahrzeuge und Fußgänger erkennbar waren.

Auf die Frage, ob das System all diese Daten in Echtzeit analysieren könne, erklärte Oh, dass im Hintergrund an der Optimierung der Systemerkennung gearbeitet werde. „Mehr als 60 Ingenieure – etwa 80 % unserer Belegschaft – arbeiten an der Analyse der Signale. Die Wahrnehmung des Systems erfolgt nicht sofort, da steckt viel Arbeit dahinter.“

Während ein kamerabasiertes System aufgrund schlechter Sicht Hindernisse übersieht, erkennt das radarbasierte System von Bitsensing das Problem – und das alles auf größere Entfernung.

Oh erklärt, dass das Entwicklerteam zwar Unterstützung durch KI erhält, diese aber vorerst nur eine unterstützende Rolle spielt. „Wir nutzen KI noch nicht direkt in unserem System“, sagt er. „Wir liefern Informationen für das KI-Training, die dann vom Systemintegrator verarbeitet werden. Die Punktwolken steuern das KI-Training; indem wir Fehler identifizieren, erkennen wir, was funktioniert.“

„Wir haben ein System, das derzeit in den USA getestet wird. Wir glauben, dass unsere Lösung andere beim Lernen mit KI besser unterstützt, was sie von Natur aus besser macht als die, die heute bereits in Fahrzeuge eingebaut werden.“