Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) transformeren auto's tot veilig verbonden, zeer autonome voertuigen die de omgeving waarnemen en adequate beslissingen nemen in een enorm aantal verkeersomstandigheden.

De belangrijkste componenten zijn radarsensoren die de afstand, de rotatie en de snelheid van objecten rond het voertuig meten. De output van de sensoren word gebruikt om de omgeving te characteriseren en om kwetsbare weggebruikers en auto’s te detecteren en te classificeren. Gelimiteerde fysieke omvang van de apertuur van mm-golf radars resulteert in lage hoekresolutie en een zeer klein aantal detectiepunten per volume eenheid van het doelobject. Dit zorgt ervoor dat de classificatie van voetgangers of fietsers een uitdagende opgave wordt.

Ter oplossing van deze uitdaging stellen wij voor om de beschikbare informatie over het doelwit te verrijken door gebruik te maken van de polarisationele eigenschappen van electromagnetische golven. Er zullen oplossingen worden gezocht voor drie kritieke uitdagingen op het gebied van radararchitectuur en signaalverwerking: multiple input multiple output (MIMO) antenna array topologie vinden waarbij polarisationele informatie behouden blijft en af te lezen is, antenna elements en array ontwerpen voor polarisationele informatie, en het calibreren van de MIMO array voor doelwitten die willekeurig gepositionneerd zijn in de azimuth.

Het werk in dit project wordt uitgevoerd door een PhD-er. Dit onderzooek is cruciaal voor het zetten van de volgende stappen in de verbetering van de classificatie mogelijkheden van automotive radar sensoren en de verbetering van de betrouwbaarheid van ADAS.