hh.sePublikasjoner
Endre søk
ExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
BETA

Prosjekt

Prosjekttyp/Bidragsform
Project grant
Tittel [sv]
Quantifying Sensor Surface Contamination for Safe Vehicle Automation
Tittel [en]
Quantifying Sensor Surface Contamination for Safe Vehicle Automation
Abstract [sv]
Syfte och mål:Det primära syftet med detta forskningsprojekt är att kvantifiera hur föroreningar på sensorytor påverkar signalprestandan hos exteriöra fordonssensorer.Specifika mål är:- Kontrollerade experiment i olika miljöer- Utvärdering av olika sensorer- Framsteg inom Shift-Left-testning- Förståelse för konsekvenser på sensorernas signalprestanda- Förbättring av säkerhet och tillförlitlighet för ADAS och ADFörväntade effekter och resultat:Sammantaget syftar detta projekt till att avsevärt förbättra funktionaliteten och tillförlitligheten hos AD- och ADAS-system i ett bredare spektrum av miljöförhållanden, vilket leder till en säkrare, mer inkluderande och hållbar vägtransport.Specifika effekter är:- Förbättrad fordonssuppfattning i varierande väder- Grund för att designa mer robusta system- Bättre förståelse för nuvarande uppfattningssystem- Mer hållbara lösningar för sensorrengöring- Minskad miljöpåverkan från olyckor- Ökad nyttjandegrad av fordon- Framsteg inom vetenskaplig forskningUpplägg och genomförande:Strukturen består av fyra arbetspaket:WP1 (Q1 2024 - Q1 2025): fokuserar på att studera försämring av sensorfunktion p g a föroreningar, i elektromagnetiskt dämpad kammare, samt integrera resultaten med Volvo-fordon.WP2 (Q2 2024 - Q4 2024): syftar till att mäta ytföroreningar i vindtunnlar, och utveckla dynamiska mätstrategier.WP3 (Q1 2025 - Q3 2025): testar sensorer i vindtunnlar, och förbereder för LiDAR-integration.WP4 (Q1, Q3 2024, Q4 2025): innefattar realtidstester av fordon för sensorns prestanda i ogynnsamt väder.
Abstract [en]
Purpose and goal:The primary aim of this research project is to quantify how sensor surface contamination affects the sensor signal performance of exterior vehicle sensors.Specific objectives are:- Controlled Experimentation in Diverse Environments- Evaluating Different Sensors- Advancing Shift-Left Testing- Understanding Sensor Signal Performance Consequences- Enhancing Safety and Reliability of ADAS and ADExpected results and effects:Overall, this project aims to significantly enhance the functionality and reliability of AD and ADAS systems across a wider range of environmental conditions, leading to safer, more inclusive, and sustainable road transport.Specific effects are: - Improved Vehicle Perception in Varying Weather- Foundation for Designing more Robust Systems- Better Understanding Current Perception Systems- More Sustainable Sensor Cleaning Solutions- Reduced Environmental Impact from Accidents:- Increased Vehicle Utilization- Advancement in Scientific ResearchApproach and implementation:The structure is four work packages: WP1 (Q1 2024 - Q1 2025): focuses on studying sensor degradation from contaminants in anechoic chambers, integrating the findings with Volvo Cars findings.WP2 (Q2 2024 - Q4 2024): aims to measure surface contamination in wind tunnels, developing dynamic measurement strategies.WP3 (Q1 2025 - Q3 2025): tests sensors in wind tunnels, preparing for LiDAR integration.WP4 (Q1, Q3 2024, Q4 2025): involves real-time vehicle tests for sensor performance in adverse weather.
Publikasjoner (1 av 1) Visa alla publikasjoner
Kang, J., Hamidi, O., Vanäs, K., Eidevåg, T., Nilsson, E. & Friel, R. (2025). Effects of Dust and Moisture Surface Contaminants on Automotive Radar Sensor Frequencies. Sensors, 25(7), 1-18, Article ID 2192.
Åpne denne publikasjonen i ny fane eller vindu >>Effects of Dust and Moisture Surface Contaminants on Automotive Radar Sensor Frequencies
Vise andre…
2025 (engelsk)Inngår i: Sensors, E-ISSN 1424-8220, Vol. 25, nr 7, s. 1-18, artikkel-id 2192Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert) Published
Abstract [en]

Perception and sensing of the surrounding environment are crucial for ensuring the safety of autonomous driving systems. A key issue is securing sensor reliability from sensors mounted on the vehicle and obtaining accurate raw data. Surface contamination in front of a sensor typically occurs due to adverse weather conditions or particulate matter on the road, which can degrade system reliability depending on sensor placement and surrounding bodywork geometry. Moreover, the moisture content of dust contaminants can cause surface adherence, making it more likely to persist on a vertical sensor surface compared to moisture only. In this work, a 76–81 GHz radar sensor, a 72–82 GHz automotive radome tester, a 60–90 GHz vector network analyzer system, and a 76–81 GHz radar target simulator setup were used in combination with a representative polypropylene plate that was purposefully contaminated with a varying range of water and ISO standard dust combinations; this was used to determine any signal attenuation and subsequent impact on target detection. The results show that the water content in dust contaminants significantly affects radar signal transmission and object detection performance, with higher water content levels causing increased signal attenuation, impacting detection capability across all tested scenarios. © 2025 by the authors.

sted, utgiver, år, opplag, sider
Basel: MDPI, 2025
Emneord
autonomous vehicles, radar, surface contamination, object detection
HSV kategori
Identifikatorer
urn:nbn:se:hh:diva-55913 (URN)10.3390/s25072192 (DOI)001465645300001 ()40218705 (PubMedID)2-s2.0-105002280369 (Scopus ID)
Forskningsfinansiär
Vinnova, 2023-02609
Tilgjengelig fra: 2025-04-23 Laget: 2025-04-23 Sist oppdatert: 2025-10-01bibliografisk kontrollert
Principal InvestigatorFriel, R. J.
Koordinerande organisasjon
Högskolan i Halmstad
Tidsperiod
2023-11-01 - 2025-11-15
HSV kategori
RoboticsSignal ProcessingOther Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering
Identifikatorer
DiVA, id: project:3163Prosjekt id: 2023-02609_Vinnova