Sensorsysteme für Prozess- und Zustandsmonitoring

Implementierung eines neuartigen magnetfeldbasierten Ortungsverfahren mittels KI

Abb. 1: Prinzip der induktiven Ortung für die Sens-o-Spheres.
© Fraunhofer ENAS
Abb. 1: Prinzip der induktiven Ortung für die Sens-o-Spheres.
Abb. 2: Aufbau der induktiven 2D-Ortung der Sens-o-Spheres mit einer Sendespule, drei Ortungsspulen, einer Empfangsstation und einer Microcontrollereinheit mit WLAN.
© Fraunhofer ENAS
Abb. 2: Aufbau der induktiven 2D-Ortung der Sens-o-Spheres mit einer Sendespule, drei Ortungsspulen, einer Empfangsstation und einer Microcontrollereinheit mit WLAN.

Die präzise Lokalisierung von Objekten innerhalb inhomogener Materialien bleibt heute ein großes Problem in der Industrie. Die unterschiedlichen Materialparameter erschweren eine genaue Lokalisierung durch elektromagnetische Wellen, da sowohl Signalstärke und Ausbreitungsgeschwindigkeit bei nicht bekannter Materialverteilung komplex beeinflusst werden. Auch die ultraschallbasierte Ortung ist aufgrund der unterschiedlichen Materialdichten nicht anwendbar und kamerabasierte Verfahren funktionieren nur mit transparenten Medien. Daher wurde innerhalb des Projektes Sens-o-Spheres ein neuartiges magnetfeldbasiertes Verfahren entwickelt, welches diese Nachteile nicht besitzt, wodurch Genauigkeiten von einigen Zentimetern erreicht werden. Das erzeugte Magnetfeld induziert an der Spule einer Sens-o-Sphere einen Strom, welcher wiederrum ein Magnetfeld generiert. Dieses Magnetfeld wird dann von außenliegenden Ortungsspulen ausgewertet. Vorteil ist dabei ein sehr geringer Materialeinfluss, eine Anwendung im Nahfeld und eine energiearme Lokalisierung für das zu ortende Objekt.

Da sich die Verteilung des Magnetfeldes stark von der Ausbreitung von elektrischen Feldern und elektromagnetischen Wellen unterscheidet, sind komplexe Berechnungen für eine präzise Lokalisierung notwendig. Dafür wurde ein neuronales Netz entwickelt, das die erforderlichen Berechnungen übernimmt. Dieses KI-basierte Ortungsprozedere kann durch mathematische Ansätze (wie z. B. den Kalman-Filter) sogar so verbessert werden, dass eine Vorhersage über den zukünftigen Ort des Objektes stattfindet und aktuelle Messergebnisse korrigiert werden.