Zum Hauptinhalt springen
Unsere Forschungsexperten

Dr. Gor Hakobyan

Zukünftige Radarsensoren für das autonome Fahren

„Als Forscher beschäftigt man sich mit dem noch Unentdeckten. Deshalb muss man mit Komplexität, Unsicherheit und möglichen Fehlschlägen umgehen können. Gute Forscher haben ein Gefühl dafür, wo sie ihre Zeit und ihre mentalen Ressourcen investieren und – vielleicht wichtiger noch – wo sie dies nicht tun. Dazu braucht man Weitblick, Fachkompetenz, eigenständiges Denken und vor allem Neugier.“
Dr. Gor Hakobyan

Mich fasziniert es, neue Methoden und Algorithmen von Grund auf zu entwickeln – bis zur Umsetzung in realen Sensorsystemen. Insbesondere arbeite ich an der Weiterentwicklung des Radars zu einer zentralen Sensortechnologie für autonome Fahrzeuge. Die Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Radars umfasst weitaus mehr als das einfache Hochskalieren derzeit verfügbarer Systeme. Das bietet viel Raum für Kreativität – von einfachen, aber effektiven Lösungen bis hin zur Anwendung anspruchsvoller mathematischer Modelle.

Lebenslauf

  1. Forschungsingenieur im Bereich Fahrzeugradar, Robert Bosch GmbH
  2. Promotion auf dem Gebiet der Radarsignalverarbeitung, Universität Stuttgart

Ausgewählte Publikationen

OFDM-MIMO Radar with Optimized Non-Equidistant Subcarrier Interleaving

G. Hakobyan et al. (2019)

OFDM-MIMO Radar with Optimized Non-Equidistant Subcarrier Interleaving
  • G. Hakobyan, M. Ulrich, B. Yang
  • IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
Interference-Aware Cognitive Radar: A Remedy to the Automotive Interference Problem

G. Hakobyan et al. (2019)

Interference-Aware Cognitive Radar: A Remedy to the Automotive Interference Problem
  • G. Hakobyan, K. Armanious, B. Yang
  • IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
High-Performance Automotive Radar: A Review of Signal Processing Algorithms and Modulation Schemes

G. Hakobyan, B. Yang (2019)

High-Performance Automotive Radar: A Review of Signal Processing Algorithms and Modulation Schemes
  • G. Hakobyan and B. Yang
  • IEEE Signal Processing Magazine
Machine Learning Applications on Automotive Radar

Robert Bosch Gmbh (2019)

Machine Learning Applications on Automotive Radar
  • G. Hakobyan
  • 2 patent families

Interview mit Dr. Gor Hakobyan

Dr. Gor Hakobyan

Forschungsingenieur im Bereich Fahrzeugradar

Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
Besonders viel Spaß macht es mir, raffinierte Lösungen außerhalb des etablierten Stand-der-Technik zu entdecken. An der vordersten Front der Wissenschaft ist die Kreativität ständig aufs Neue herausgefordert.

Was macht die Forschung bei Bosch besonders?
Bei Bosch bewegen wir uns zwischen akademischer und produktorientierter Forschung. Wir arbeiten an Produkten und Lösungen für die reale Welt – mit dem Anspruch, den neuesten Stand von Wissenschaft und Technik in diese einzubringen. Das Besondere bei Bosch ist die Interdisziplinarität der Forschung aufgrund der großen Vielfalt unserer Produkte. Ich habe das Glück, täglich mit hochkarätigen Experten aus verschiedenen Forschungsbereichen zu arbeiten.

Woran forschen Sie bei Bosch?
Der Schwerpunkt meiner Arbeit liegt auf Signalverarbeitungsalgorithmen und Systemdesign von Kfz-Radarsensoren. Insbesondere befasse ich mich mit mathematischen Methoden zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Kfz-Radarsystemen für vollautomatisiertes Fahren. Dazu gehören fortgeschrittene Signalverarbeitungsalgorithmen, Konzepte zur komprimierten Erfassung der Signale und deren Verarbeitung, sowie Verfahren zur Verminderung von Radarstörungen. Eine weitere Technologie, die wir aktiv vorantreiben und die in Zukunft einen massiven Paradigmenwechsel bewirken könnte, ist das softwaredefinierte Radar, das digital erzeugte Radarwellenformen einsetzt.

Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsfeld?
Selbstfahrende Autos benötigen sehr genaue und robuste Sensortechnologien zur Wahrnehmung ihres Umfelds. Um eine hinreichende Detailtiefe in der Umfelderfassung zu erreichen, benötigen wir Radarbilder mit hoher Auflösung und großem Dynamikbereich. Aktuelle Radarsysteme zu vertretbaren Kosten auf die für autonomes Fahren erforderliche Leistung zu bringen, ist eine große Herausforderung und ein fruchtbares Forschungsgebiet.

Wie werden Ihre Forschungsergebnisse zu "Technik fürs Leben"?
Radar ist eine Basistechnologie sowohl für heutige Fahrerassistenzsysteme als auch für selbstfahrende Autos in naher Zukunft. Die auf Radar basierenden Komfort- und Sicherheitssysteme verbessern das Fahrerlebnis und verhindern Verkehrsunfälle. Autonomes Fahren, dessen Grundlage die zuverlässige Umfeldwahrnehmung mittels der Radarsensorik ist, wird die Mobilität revolutionieren. In Kombination mit datengestützten Algorithmen zur Umfeldwahrnehmung bilden bessere Sensoren die Grundlage für die Sicherheit des autonomen Fahrens.

Ihr Kontakt zu mir

Dr. Gor Hakobyan
Forschungsingenieur im Bereich Fahrzeugradar

Teile diese Seite auf

Entdecken Sie verwandte Themen