Embedded Brains
Gestensteuerung mit Radarsensoren
Wie sich Gestenerkennung mithilfe von Radarsensoren realisieren lässt, zeigte Embedded Brains auf der embedded world: So kommt Radar in die Konsumgüter.
Mithilfe zweier Radarsensoren und etwas Geschick eine Kugel sicher durchs Labyrinth zu steuern: Das war am Stand von Embedded Brains ein Publikumsmagnet.
Ganze Menschentrauben bildeten sich vor dem Spiel, viele Besucher wollten ihr Geschick unter Beweis stellen. Dazu mussten sie nur die linke und die rechte Hand über die 120-GHz-Radarsensoren halten und auf und ab bewegen. Aus den sich ändernden Distanzen errechnet die Steuerung, wie weit die bewegliche Ebene an je einer Seite hoch- bzw. heruntergefahren wird, auf der sich die Kugel bewegt. Wer die Auf- und Abbewegungen seiner Hände gut koordiniert, lenkt so die Kugel an allen Hindernissen vorbei sicher ins Ziel.
Dieses Spiel hat einen ernsten Hintergrund: »Wir zeigen hier, wie sich über Radarsensoren Gestensteuerung realisieren lässt – und zwar sehr feinfühlig«, sagt Peter Rasmussen, CEO von Embedded Brains. Denn die Auflösung der Abstandsmessung zu den Händen beträgt nur 2 mm, die Kugel lässt sich also ohne Probleme durch den Irrgarten lenken, ohne in eines der Löcher zu fallen, wenn der Spieler die Kurve raus hat. Der Rekord stand bei 35 s.
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Die eigentlichen Radarsensoren sind unter Plastiklinsen versteckt, die den Radarstrahl auf die Hände darüber fokussieren, um verlässliche Messungen durchführen zu können. Entwickelt hat sie die in Frankfurt/Oder ansässige Silicon Radar GmbH, die die monolithischen Radar-ICs auf Basis der SiGe-Technologie fertigt.
Damit lassen sie sich sehr kostengünstig herstellen, die Radartechnik kann damit in Konsumerelektronik einziehen, beispielsweise zur kostengünstigen Anwesenheitsüberwachung, ohne dass dazu in die Privatsphäre einzelner Personen eingegriffen werden könnte.
Für Anwendungen wie auf der Messe gezeigt sind die dazu benötigten Radarsensoren in Stückzahlen bereits im einstelligen Euro-Bereich verfügbar, und auch die Auswerteelektronik ist in diesem Anwendungsfall einfach und kostengünstig, so Rasmussen.
Das Schöne für Embedded Brains: Das eigentliche Know-how liegt nicht in der Hardware, sondern in der Software, in den Algorithmen, wie Rasmussen erklärt: »Mit den Rohdaten, die der Sensor liefert, lässt sich zunächst gar nichts anfangen, erst unsere Algorithmen ermitteln daraus die Informationen, die für die unterschiedlichen Geräte benötigt werden.«
Dazu ein Beispiel: Aus dem Frequenzunterschied zwischen dem ausgesendeten und dem reflektierten Strahl lässt sich errechnen, ob sich das Objekt auf den Beobachter zu oder fortbewegt und wie hoch die Geschwindigkeit ist. Wenn sich Objekte nicht bewegen, kann dieser sogenannte Dopplereffekt nicht genutzt werden. Um Objekte zu detektieren, die sich relativ zum Radar nicht bewegen, wird einfach die Frequenz moduliert, z. B. die des ausgesendeten Strahls kontinuierlich erhöht.
Weil die Steigung der Frequenzrampe bekannt ist, kann aus der Differenz der Frequenzen des ausgesendeten und des empfangenen Strahls die Entfernung des Objekts berechnet werden. Rasmussen: »In dieser Richtung gibt es noch viel mehr Tricks, um den Daten weitere Informationen zu entlocken, hier liegt unser Kernwissen.« Das lohnt sich offenbar: »Gerade im Sektor der Radartechnik haben wir auf der Messe sehr konkrete Anfragen erhalten; ich rechne damit, dass sich dieses Gebiet jetzt schnell weiterentwickeln wird.«
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