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Projektbild WiSe4Car / Grafik die eine männliche Figur im Innenraum eines Autos zeigt
WiFi-Sensing für einen inklusiven Fahrzeuginnenraum

Quelle: RAS/TUC

Problemstellung

Im Projekt Wise4car wurde das Potenzial von WiFi-Sensing zur Vorhersage von Körpergewicht und -größe von Fahrenden untersucht. Auf Basis solcher Messungen könnten künftig sicherheits- und komfortrelevante Fahrzeugkomponenten – etwa Airbags oder Kopfstützen – automatisch an individuelle Bedürfnisse angepasst werden, um mehr Inklusivität zu ermöglichen.
WiFi-Sensing ist unempfindlich gegenüber Beleuchtung und arbeitet bilderlos, sodass die Privatsphäre der Fahrzeuginsassen gewahrt bleibt. Ein weiteres Ziel war es, einen Datensatz für WiFi- Sensing im Automobilkontext aufzubauen, um weitere Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet anzuregen.

Ergebnisse und Wirkungen

Im Projekt entstand eine Datenbank mit synchronisierten Channel-State-Informationen (CSI) von WLAN-Signalen, Videodaten und Temperaturmessungen unterschiedlicher Personen in verschiedenen Fahrzeugen. Die Daten wurden vorverarbeitet, mit KI-Modellen analysiert und über die Mobilithek veröffentlicht. Die Ergebnisse belegen das Potenzial von WiFi-Sensing sowohl zur Einschätzung von Körpermaßen als auch zur Personenidentifikation. Für eine praktische Anwendung ist jedoch noch eine Langzeitstudie erforderlich, um die Robustheit der Technologie gegenüber Temperatur- oder Umgebungsänderungen zu validieren.

ZuwendungsempfängerProfessur Rechnerarchitekturen und -systeme (RAS)
Fakultät für Informatik, TU Chemnitz
Projektvolumen

166.595,93

(davon 100 % Förderung durch BMV)

Projektlaufzeit

02/2024 – 07/2025
AnsprechpartnerProfessur RAS, Informatik, TU Chemnitz
Prof. Dr.-Ing. Alejandro Masrur
Tel: +49 371 531-34181
E-Mail: a.masrur@informatik.tu-chemnitz.de