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Pflegebedürftigen schneller helfen – Radarsystem erkennt erstmals deren Gesten und Raumposition, Fraunhofer Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZMZoom Button

Aufbau der Deckenlampe aus Polyurethan mit vier Radarmodulen. Foto: Fraunhofer IZM, Informationen zu Creative Commons (CC) Lizenzen, für Pressemeldungen ist der Herausgeber verantwortlich, die Quelle ist der Herausgeber

Pflegebedürftigen schneller helfen – Radarsystem erkennt erstmals deren Gesten und Raumposition, Fraunhofer Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM

Pflegebedürftigen schneller helfen – Radarsystem erkennt erstmals deren Gesten und Raumposition, Fraunhofer Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM

Berlin, 21. März 2023

Das rechtzeitige Erkennen von Gefahrensituationen bei alleinstehenden älteren Menschen und die Unterstützung bei der Suche nach vermeintlich verlorenen Gegenständen ist das Ergebnis des erfolgreich abgeschlossenen Projekts Omniconnect. Die #Wissenschaftler am Fraunhofer IZM haben zur Aufnahme und Auswertung von Bewegungsprofilen sowie zur #Lokalisierung von Personen und Gegenständen in einem Raum ein miniaturisiertes Radarsystem entwickelt und in eine #LED #Deckenleuchte integriert.

Die lückenlose 360 Grad Detektion des Raums wird durch vier Radarmodule erreicht. Die Erkennung etwa von Stürzen geschieht unter Nutzung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz. Das Radarsystem ist in der Lage, mit einer Winkelauflösung von 12 Grad mehr als 30 Personen in einem Raum von bis zu 150 Quadratmetern zu detektieren. Die Lokalisierung greift auf ein eigens für diesen Zweck entwickeltes passives Transpondersystem zu.

In dem vom BMBF finanzierten Projekt Omniconnect haben Forschende vom Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM zusammen mit Projektpartner aus Berlin und Oldenburg ein miniaturisiertes Radarsystem entwickelt, das #Notfallsituationen und Assistenzsituationen detektiert und zugleich die Privatsphäre der #Bewohner wahrt. Denn anders als etwa bei Kameras entstehen lediglich Bewegungsmuster und keine Bilder. Das Radarsystem ist in eine Deckenleuchte integriert und für den Pflegebedürftige kaum wahrnehmbar. Dies verringert den Installationsaufwand und sorgt für die notwendige Akzeptanz.

Das Gesamtsystem kombiniert die KI gestützten #Radarmodule mit passiven #Transpondern, die sich an verschiedenen Gegenständen im Raum befinden. Dadurch können erstmals Bewegung und Position mit nur einem Radarsystem erkannt werden. Die passiven Transponder zur Lokalisierung wurden als frequenzabhängige Radarziele entworfen, die bei einer bestimmten Zielfrequenz resonieren. Sie wirken damit ähnlich einem Leuchtfeuer. Jeder Transponder wird anhand seiner Resonanzfrequenz identifiziert. Für die genaue Lokalisierung wird seine Antwortzeit interpretiert.Die digitale Auswertung der Daten erfolgt in einer vor Ort programmierbaren Logik-Anordnung, dem so genannten FPGA, mit integriertem Prozessor. Der FPGA übergibt die Zieldaten für die Bewegungserkennung und Bewegungsverfolgung direkt an eine KI basierte Bewegungserkennung und Tätigkeitserkennung des Informatikforschungsinstituts OFFIS der Universität Oldenburg. Die Anwendung und die Bestimmung konkreter Objekte wiederum ist über eine #App Oberfläche der Human Factors Consult (HFC) GmbH möglich.

Der vollständig am Fraunhofer IZM gefertigte Demonstrator erreichte in den abschließenden Tests in einem Radius von bis zu zehn Metern eine zuverlässige Detektion von Positionsdaten auf 5 Zentimeter genau. Aktuell wird der Demonstrator in verschiedenen Nutzungsszenarien der Projektpartner eingesetzt. Die ermittelten Positionsdaten ermöglichen Rückschlüsse auf typische Verhaltensweisen oder Bewegungsabläufe von #Personen. Ab einer gewissen Datengrundlage können so nachgelagerte Assistenzanwendungen und die erfolgreiche Erkennung bestimmter Fallszenarien abgeleitet werden. Anhand der Position einer Person wird dann evaluiert, ob es der betroffenen Person gut geht oder nicht und welche Maßnahmen seitens einer Pflegeeinrichtung zu ergreifen sind.

Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem FKZ 16SV8310 geförderte Projekt Omniconnect lief vom 1. November 2019 bis zum 31. Dezember 2022.

Fraunhofer IZM
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