SmartLight2Live
Lösungsansätze für Lichttechnologien durch Sensorfusion und Artificial Intelligence
Die Beleuchtungstechnik erlebt derzeit einen Paradigmenwechsel. Im Zentrum von neuartigen Beleuchtungssystemen stehen nun nicht mehr neue Lichtquellen wie die LED an sich, sondern die Realisierung umfassender Licht- und Beleuchtungskonzepte unter Einbeziehung von Sensorik, Steuerung, Regelung, Vernetzung und Kommunikation.
Im Rahmen des mehrjährigen Projekts SmartLight2Live werden grundlagenwissenschaftliche Fragen im Bereich der Zusammenführung von innovativen LED basierten Funktionalitäten, wie Visible Light Communication (VLC) und Visible Light Positioning (VLP), mit anderen Sensor- und Kommunikationstechnologien im Smart Home und Internet of Everything (IoE) Kontext bearbeitet. Unter Berücksichtigung von Lichtqualität, Energieeffizienz und Datensicherheitsaspekten werden dazu innovative Lösungsansätze durch Sensorfusion und Artificial Intelligence erarbeitet.
Ziel dieses Projekts ist es, neuartige Technologien und Methoden wie Kommunikation mittels sichtbarem Licht (VLC) und Positionsbestimmung mittels sichtbarem Licht (VLP) in einem sensorgestützten Gesamtsystem (Multifunktionsleuchte) zu erforschen, welches das Spektrum klassischer Smart Home und IoT Umgebungen erweitert und verbessert.
Besonders der Fusion der heterogenen Sensordaten mit den lichtbasierten Funktionalitäten kommt in diesem Projekt große Bedeutung zu, da jede zugrundeliegende Technologie ihre spezifischen Vor- und Nachteile besitzt. Durch das Zusammenführen der Daten soll eine präzise, störungsfreie und kontinuierliche Funktion, wie zum Beispiel die Positionsbestimmung eines Benutzers im Raum, gewährleistet werden.
Wichtige Aspekte wie Lichtqualität, Datensicherheit und Energieeffizienz stellen dabei die Eckpfeiler dar, in dessen Spannungsfeld mögliche Ansätze erforscht werden.
Ein Hauptaugenmerk dieses Projekts ist es, Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) in diesem System zu untersuchen und zu etablieren. Hierzu bedarf es detaillierter Betrachtungen welche Methoden effizient in diesem spezifischen Projektkontext anwendbar sind.
Ziel ist es, durch Einsatz Künstlicher Intelligenz neue Möglichkeiten zur Ereigniserkennung und Benutzerinteraktion in der privaten Heimanwendung aufzuzeigen.
Fragestellungen von klassischen IoT-Umgebungen (grüne Farbschattierungen) sollen um Fragestellungen der Beleuchtung/Lichtqualität und Lichtkommunikation erweitert und gesamtheitliche Lösungsansätze abgeleitet werden.
- Detaillierte Simulation von Visible Light Communication Szenarien mit Hilfe von Ray-tracing Techniken
- Fusion von Sensoren basierend auf unterschiedlichen Messprinzipien und Signalen (z.B.: Akustiksensoren, Beschleunigungssensoren, etc.)
- Lichtbasierte Methoden der Positionsbestimmung mittels unterschiedlicher Ansätze (z.B.: Fingerprinting, Laufzeitmessung, Angle of Arrival)
- Datenkommunikation und Positionsbestimmung mittels moduliertem sichtbaren Licht
- Algorithmen der künstlichen Intelligenz (z.B.: Machine Learning)
- Simulation, Entwurf und Fertigung elektronischer Schaltkreise und Systeme
- Fertigung, Test und Verifikation des entworfenen Gesamtsystems
- Aufbau und Evaluierung der Multifunktionsleuchten in einer Test-Bed-Umgebung
