Jona Eisele, M.Eng.

Externer Doktorand

Ultraschallbasierte Umfeldsensierung mittels Methoden des Deep Learning

Die Herausforderungen des autonomen Fahrens erfordern zunehmend eine erweiterte Sensierung des Fahrzeugumfelds. Eine Steigerung der Leistungsfähigkeit von Ultraschallsensoren ist hierfür aufgrund ihrer Robustheit, kostengünstigen Herstellung und weitverbreiteten Nutzung von besonderem Interesse. Heutige Sensoren führen Distanzmessungen zu Hindernissen über Schwellwertverfahren durch. Bestandteil der Untersuchungen sind die Entwicklung von geeigneten Methoden der Signalverarbeitung und Merkmalsextraktion sowie die Anwendung von Machine Learning, damit zusätzlich eine ultraschallbasierte Objektklassifikation erfolgen.

Forschungsschwerpunkte

  • Ultraschall
  • Machine Learning
  • Deep Learning

Projektpartner

  • Technische Universität München
  • Hochschule der Medien, Stuttgart
  • Robert Bosch GmbH

Publikationen

2024

  • Eisele, Jona; Gerlach, André; Maeder, Marcus; Koch, Andreas; Marburg, Steffen: Object classification in automotive ultrasonic sensing using a convolutional neural network. Proceedings of the 10th Convention of the European Acoustics Association, Forum Acusticum 2023, European Acoustics Association (EAA), 2024 mehr… BibTeX
  • Eisele, Jona; Gerlach, André; Maeder, Marcus; Marburg, Steffen: Relevance of phase information for object classification in automotive ultrasonic sensing using convolutional neural networks. The Journal of the Acoustical Society of America 155 (2), 2024, 1060-1070 mehr… BibTeX Volltext ( DOI )

2023

  • Eisele, Jona; Gerlach, André; Maeder, Marcus; Koch, Andreas; Marburg, Steffen: Objektklassifikation auf Basis von Luftultraschall für Aufgaben der Umfeldsensierung mittels Convolutional Neural Network. Fortschritte der Akustik - DAGA 2023, 49. Jahrestagung für Akustik, 06.-09. März 2023, Hamburg, Deutsche Gesellschaft für Akustik e.V. (DEGA), 2023https://pub.dega-akustik.de/DAGA_2023 mehr… BibTeX
  • Eisele, Jona; Gerlach, André; Maeder, Marcus; Marburg, Steffen: Convolutional neural network with data augmentation for object classification in automotive ultrasonic sensing. The Journal of the Acoustical Society of America 153 (4), 2023, 2447-2459 mehr… BibTeX Volltext ( DOI )

2022

  • Eisele, Jona; Gerlach, André: Künstliche Intelligenz für akustische Sensorsysteme. Fortschritte der Akustik - DAGA 2022, 48. Jahrestagung für Akustik, 21.-24. März 2022, Stuttgart, Deutsche Gesellschaft für Akustik e.V. (DEGA), 2022https://www.dega-akustik.de/publikationen/online-proceedings/ mehr… BibTeX