Stammdaten

Consistent Aerial Radar-based Navigation In Visibility challenged Areas and Landscapes; FFG Nr. 880057
Beschreibung:

The recent advancements in miniaturization and performance increase of radar sensors, their high frame-rate as well as their capability of penetrating many environmental effects fatal to visual sensors (night, fog, fine dust, smoke, etc) gave them a tremendous boost in several sectors.

Like the game-changing effect visual-inertial odometry had for applications in GNSS challenged areas, we expect that the fusion of radar and inertial reading will enable and revolutionize applications for GNNS and visually challenged areas. In this project, we will aim at developing a high-rate tightly coupled Radar-Inertial Odometry (RIO) framework independent of dedicated radar targets enabling aggressive maneuvers (here demonstrated on drones) of mobile platforms in unprepared areas. AI based methods will support the project in sensor signal pre -processing and subsequent state estimation/control.

Schlagworte: Radar-Inertial Odometry, Sensor-Fusion, Localization
Kurztitel: CARNIVAL
Zeitraum: 01.03.2021 - 29.02.2024
Kontakt-Email: -
Homepage: -

MitarbeiterInnen

MitarbeiterInnen Funktion Zeitraum
Hubert Zangl (intern)
  • 01.03.2021 - 29.02.2024
  • 01.03.2021 - 29.02.2024
Stephan Michael Weiss (intern)
  • 01.03.2021 - 29.02.2024
  • 01.03.2021 - 29.02.2024

Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §27
Forschungstyp
  • Angewandte Forschung
Sachgebiete
  • 202035 - Robotik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Genderrelevanz Genderrelevanz nicht ausgewählt
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt