Radio Sensing und Semantic Sensing

Kommunikationsnetze der nächsten Generation ermöglichen weit mehr als nur Datenübertragung und Positionierung. Die gleichen Funksignale, die heute für Vernetzung und Ortung genutzt werden, können darüber hinaus als Sensor dienen: Sie erfassen den Zustand von Anlagen, erkennen Bewegungen und Anomalien in Produktionsprozessen und unterstützen Safety- und Security-Funktionen – ohne zusätzliche Sensorhardware.

Am Fraunhofer IIS erforschen und entwickeln wir hierfür Lösungen zum Radio Sensing und Semantic Sensing als zentrale Bausteine für die digitale Transformation von Industrie, Logistik und sicherheitskritischen Anwendungen.

Radio Sensing: Funksignale als Sensorik

Funktechnologien wie 6G, 5G, UWB,WLAN oder BLE bilden bereits heute die digitalen Nervenbahnen von Unternehmen. Diese Netze erzeugen kontinuierlich Funksignale, deren Ausbreitung durch Objekte, Personen und Bewegungen in der Umgebung beeinflusst wird.

Durch die systematische Auswertung verschiedener Kanalparameter lassen sich daraus Informationen über die Umgebung ableiten, zum Beispiel:

• Anwesenheit von Personen und Objekten
• Bewegung in bestimmten Zonen

So entsteht eine unsichtbare, flächendeckende Sensorschicht, die auf vorhandener Funkinfrastruktur aufsetzt, ohne zusätzliche Hardware installieren zu müssen.

Semantic Sensing: Vom Signal zur Bedeutung

Während Radio Sensing physikalische Veränderungen im Funkfeld erfasst, geht Semantic Sensing einen Schritt weiter: Es verbindet Funksignal- und Umgebungsdaten mit KI‑Methoden und Machine Learning, um semantische Informationen abzuleiten. Semantic Sensing ermöglicht damit eine kontextbewusste Interpretation der Funkdaten und unterstützt:

• Umgebungsklassifizierung (z. B. Materialerkennung)
• Prozessautomatisierung (z. B. Erkennung von Störungen im Ablauf)
• Anomalie-Detektion (z. B. frühzeitiges Erkennen von Drohnen)

Typische Herausforderungen:

• Stillstände werden erst spät erkannt
• Materialmangel fällt erst im Nachhinein auf
• Prozessabweichungen führen zu Ausschuss oder Verzögerungen
• klassische Sensorik (Kameras, Tags, Lichtschranken) ist teuer, wartungsintensiv oder datenschutzkritisch

Mit Radio Sensing und Semantic Sensing können Fertigungsprozesse kontinuierlich und nicht-invasiv analysiert werden, zum Beispiel:

• Erkennung von Stillständen und Blockaden an Stationen
• Identifikation von abweichenden Bearbeitungszeiten oder Taktstörungen
• Überwachung von Materialfluss und Belegungszuständen

So entstehen neue Möglichkeiten für:

• Prozessoptimierung
• Früherkennung von Problemen (Predictive Process Monitoring)
• Schlanke Nachrüstlösungen zur Digitalisierung bestehender Einrichtungen ohne großen Umbau

Beispiele sind:

• Betreten gesicherter Bereiche: Wenn eine Person einen definierten Sicherheitsbereich betritt, verändern sich die Signale mehrerer Funklinks charakteristisch. Diese Muster können automatisch ausgewertet und als Bereichsverletzung erkannt werden.
• Überwachung von Lufträumen: Verletzen fliegende Objekte (z. B. Drohnen) den Luftraum über einem schützenswerten Areal, lässt sich dies ebenfalls durch die Veränderung im Funkfeld erkennen.

Sensing überwachen hirtnri komplette Volumina und lassen sich in bestehende Kommunikationsinfrastrukturen integrieren. Sensing bietet hier gegenüber klassischen Systemen Vorteile:

• Kameras sind bei Personen aus Datenschutzgründen nicht zulässig oder nur eingeschränkt einsetzbar.
• Lichtschranken und Lichtvorhänge überwachen meist nur einzelne Linien.
• Radarsysteme sind komplexe Systeme die idealerweise eine freie Sichtlinien benötigen.

Mit unseren Technologien und in unseren Projekten im Bereich Radio und Semantic Sensing zeigen wir, wie sich bestehende Funknetze in leistungsfähige Sensor- und Lokalisierungsplattformen für Industrie, Logistik sowie Safety & Security verwandeln lassen.

Rekonfigurierbare intelligente Oberflächen (RIS)

Mit rekonfigurierbaren intelligenten Oberflächen (RIS) untersuchen wir, wie sich Funkwellen gezielt formen lassen, um Konnektivität zu revolutionieren und zugleich die Leistungsfähigkeit von Sensing und 6G-Lokalisierungssystemen deutlich zu steigern.

DeltaPro

Im Projekt DeltaPro erforschen und demonstrieren wir, wie Funknetze für präzise Positionierung und Radio Sensing in realen Produktionsumgebungen eingesetzt werden können, um Prozesse transparenter, effizienter und sicherer zu gestalten.

XGDensify

Im Projekt XGDensify entwickeln wir eine durchgängige Pipeline zur Umgebungswahrnehmung: von 3D-Modellen über Materialerkennung bis hin zu Raytracing-Simulationen, um realistische Modelle für 5G- und zukünftige 6G-Netze zu erstellen.