WiFi-Sensing für einen inklusiven Fahrzeuginnenraum - WiSe4Car

Problemstellung

Bei Wise4car wurde das Potenzial von WiFi-Sensing zur Vorhersage von Körpergewicht und -größe eines/einer Fahrenden untersucht. Mithilfe dieser Messungen könnten in Zukunft sicherheits- und komfortrelevante Einstellungen (z.B. Airbags, Kopfstützen) an die individuellen Bedürfnisse zwecks Inklusivität angepasst werden. WiFi-Sensing ist nicht nur unempfindlich gegenüber Beleuchtung, sondern auch bilderlos, wodurch die Privatsphäre der Fahrzeuginsassen geschützt wird. Ein weiteres Ziel des Projekts war es, einen Datensatz für WiFi- Sensing im Automobilkontext bereitzustellen, um weitere Forschungsarbeiten zu dieser Technologie anzuregen.

Ergebnisse und Wirkungen

Im Rahmen des Projekts wurde eine Datenbank mit synchronisierten CSI-Daten von WLAN-Signalen Videos und Temperatur unterschiedlicher Personen in verschiedenen Fahrzeugen erstellt. Diese Datenbank wurde auf Mobilithek veröffentlicht. Die Daten wurden vorverarbeitet und mithilfe von KI-Modellen analysiert. Die Ergebnisse zeigen das Potenzial von WiFi-Sensing sowohl für die Einschätzung von Körpermaßen der/des Fahrenden, als auch für Personenidentifikation. Für eine praktische Anwendung dieser Technologie ist jedoch noch eine Langzeitstudie erforderlich, um ihre Robustheit gegenüber Temperatur- oder Hintergrundänderungen zu untersuchen.

Zuwendungsempfänger	Professur Rechnerarchitekturen und -systeme (RAS) Fakultät für Informatik, TU Chemnitz FKZ: 01F1177A
Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt)	199.915,12 € (davon 100 % Förderung durch BMV)
Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt)	02/2024 – 07/2025
Ansprechpartner	Professur RAS, Informatik, TU Chemnitz Prof. Dr.-Ing. Alejandro Masrur Tel: +49 371 531-34181 E-Mail: a.masrur@informatik.tu-chemnitz.de