Entwicklung einer Fertigungstechnologie zur Herstellung und Konfektionierung von Funktionsfasern und deren Integration zu einem textilen Flächensensor

Die Realisierung von Funktionsfasern und deren Integration zu einem textilen Flächensensor waren die im Projekt zu lösenden Herausforderungen. Bei den Untersuchungen wurde festgestellt, dass der PVDF-Sensor mit seiner Flexibilität und hohen Empfindlichkeit für multiaxiale Signale ein deutlicher Gewinner gegenüber keramischen Piezosensoren ist. Diese Eigenschaften ermöglichen ein breites Spektrum an Anwendungen, welche sogar auf künstlicher Intelligenz basieren und für ein Bewegungsmontoring sowie eine Sturzerkennung von Personen genutzt werden können. Mit maschinellen Lern-Algorithmen können verschiedene Szenarien angelernt werden, wodurch die Anzahl Sensoren im Raum extrem reduziert und dadurch eine unschlagbare Preis-Leistung gegenüber bisherigen Fußbodensensoren erreicht werden kann. Das Hauptziel des Projektes Flächensensor, die Entwicklung einer piezoelektrischen Funktionsfaser und deren Integration in ein Flächentextil und in einen Fußbodenaufbau, um damit ein Bewegungsmonitoring sowie eine Sturzerkennung von Personen durchzuführen, wurde erreicht. Die Machine-Learning-Bibliothek für Sturz- und Bewegungserkennung wurde in diesem Projekt nicht abgebildet.

Basierend auf den erzielten Ergebnissen ist es möglich, Sensorflächen zum Bewegungsmonitoring und insbesondere zur Sturzdetektion aufzubauen, welche in/unter einem Fußboden integriert werden können. Die zugehörigen Elektronikkomponenten wurden entwickelt und die Funktion einer Signalauswertung bis hin zur Nutzung künstlicher Intelligenz dargestellt. Diese Basis ermöglicht ein breites Spektrum an Anwendungen - auch weiterführend für Einsatzszenarien zur Arbeitssicherheit.