Zuverlässige radarbasierte Personenerkennung für den Rettungseinsatz

In diesem Projekt setzen die Wissenschaftler:innen daher auf Radartechnologie, die auch „durch Wände sehen“ kann. Kernstück ist der im Team von Michael Muma, Professor für Robust Data Science an der TU Darmstadt, entwickelte T-Rex Selector, der für Radardaten zum CT-Rex erweitert wurde. Dieses Verfahren sorgt dafür, dass Personen zuverlässig erkannt werden, während gleichzeitig Fehlalarme streng begrenzt bleiben. Dies ist ein entscheidender Vorteil in zeitkritischen Einsätzen, bei denen „falscher Alarm”, das heißt falschpositive Detektionen, Rettungskräfte binden würden.

Zum Einsatz kommt die Technologie auf halbautonomen Robotern wie dem emergenCITY Scout, die gefährliche Umgebungen erkunden können, ohne Menschen zu gefährden. Der aktuelle Ansatz kombiniert mathematische Fehlergarantien mit praktischer Robustheit. Simulationen und Tests zeigen, dass die Methode selbst in schwierigen Szenarien schnell und zuverlässig arbeitet. Ein aktueller Schwerpunkt liegt auf praktischen Weiterentwicklungen und der Evaluation in herausfordernden Szenarien.