PCB-Neuigkeiten - Interaktive Radarsensoren schaffen ein ganzheitliches Cockpit-Erlebnis

Neu Sensorik Innovation in Fahrerassistenzsystemen fördern kann, Autoautomation, Fahrzeugvernetzung, und Mobilitätsdienstleistungen. Mit der Verbesserung des Niveaus der Fahrautomation, Die komplette Umdrehung des Fahrzeugsystems hat das Hilfssystem außerhalb des Fahrzeugs leistungsfähiger gemacht, So entsteht ein Gesamterlebnis. Dieser Artikel beschreibt hauptsächlich, wie Kurzstreckenradarsensoren einige Anwendungen im Cockpit ermöglichen, namentlich Fahrerüberwachungssysteme und Insassenüberwachungssysteme.
Human-computer interaction (HMI) is becoming an area where automakers are pursuing differentiation. Automobile Mensch-Computer-Interaktionstechnologie erstmals im 2015, Wenn es nur Infrarotkameras und MEMS taktile Rückkopplungssysteme verwendet, um eine einfache Gestenerkennung zu erreichen. Heute, dies Leiterplattentechnologie hat sich zu einem vollständig personalisierten und super großen digitalen Display entwickelt. Typische Beispiele sind das 48-Zoll-Kopilot-Display M-Byte und das MBUX-System von Daimler. Diese Automobilinstrumente werden die Mensch-Fahrzeug-Interaktion komplett verändern.

Die Weiterentwicklung von Sensoren in Miniaturisierung, In-Dashboard-Verarbeitung, Energieeffizienz und einfache Integration wird die Entwicklung neuer und fortschrittlicher Technologien wie Radarsensoren und Time-of-Flight-Sensoren fördern. Darüber hinaus kündigt die Sensorfusion die zukünftige Entwicklungsrichtung an, etwa die Kombination von Ton und Gesten, um die Zielaktion des Benutzers zuverlässig vorherzusagen, die Anzeigetaste bei Annäherung des Benutzers zu beleuchten und die Eingabeinformationen von Fahrer und Insassen zu unterscheiden. Die erforderlichen Informationen, äsdietisches Design, Umweltfaktoren und Rechenkosten bestimmen die Technologie für einen bestimmten Anwendungsfall. Es gibt viele verwandte Anwendungsfälle, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Komfortanwendungen wie Gestenerkennung und passive Sicherheitsanwendungen.

Laut Statistiken der Weltgesundheitsorganisation sterben jedes Jahr etwa 1,3 Millionen Menschen bei Verkehrsunfällen, und 73% dieser Unfälle werden durch menschliches Versagen verursacht. Laut der National Highway Traffic Safety Administration der Vereinigten Staaten sterben jedes Jahr mehr als 50 Kinder an Hitzeschlägen, die im Auto gestrandet sind. 2 Die neuen Fahrzeugakzeptanzpläne der EU und ASEAN unternehmen bereits Schritte zur Einführung von Kinderpräsenzsystemen und Fahrerüberwachungssystemen. Die U.S. Automobile Manufacturers Union hat im September 2019 eine freiwillige Vereinbarung über das Erinnerungssystem für Rücksitze unterzeichnet; 3 Gleichzeitig beschreibt die Wirtschaftskommission der Vereinten Nationen für Europa Verordnung Nr. 16 umfassend die Gurtminderungen und -beschränkungen in Ländern wie der Europäischen Union und Japan. Systemfunktionsstandard. 4 Daher bringen innovative passive Sicherheitsanwendungen im Cockpit, getrieben von Gesetzen und Vorschriften, Veränderungen in der Verkehrssicherheit.

Radar processing-a new transformation
The working principle of radio detection and ranging (radar) is to emit electromagnetic waves and then receive the electromagnetic waves reflected by the object. Die meisten Informationen über das Objekt sind in der Phase und Frequenz der elektromagnetischen Wellen verborgen, die vom Radar empfangen werden. Diese Informationen können leicht extrahiert und verwendet werden, um die grundlegenden Parameter des Ziels wie Entfernung zu lokalisieren, Winkel, und Geschwindigkeit. Through the conversion of two-dimensional and three-dimensional signals (such as distance Doppler or micro-Doppler), Weitere Informationen können erhalten werden, um subtile Körperbewegungen zu verstehen, und sogar Brustbewegungen durch Herzschlag und Atmung. Zur Einstufung, Radarpunktvolkenbilder können auch verwendet werden.

Einige der einzigartigen Vorteile des Radars sind, dass es Objekte aus einem Formwinkel wahrnehmen kann, ohne sich auf Lichtverhältnisse zu verlassen, den Datenschutz durch interne codierte Informationen aufrechterhalten kann und in Sichtlinien- und Nicht-Sichtbedingungen arbeiten kann. Aber seine Anwendung hängt vom konkreten Anwendungsfall ab. Nachfolgend werden einige Beispiele erläutert.

Driver monitoring system
For driver monitoring systems, Die fortschrittlichste Sensortechnologie ist derzeit eine 2D-Kamera. Diese Kameras werden in der Regel direkt vor dem Fahrer am Lenkrad oder Armaturenbrett in der Nähe von Tachometer und Tachometer installiert. In Situationen, in denen es äußerst notwendig ist, die physiologische Gesundheit des Fahrers als Ganzes zu verstehen – zum Beispiel, in einem Stauszenario, Es kann erforderlich sein, ein Multi-Sensor-Kombinationsverfahren anzuwenden, um autonomes Fahren auf Stufe 2 oder höher zu erreichen. Tabelle 1 fasst einige Methoden zusammen, die für verschiedene Anwendungsfälle anwendbar sind.

Bei der standardmäßigen Signalverarbeitung von Radar-Vitalzeichen wird die Radarinterferometrie-Technologie benötigt, um die Phasenänderungen des detektierten Ziels im Laufe der Zeit zu überwachen. 6, 7 Nach der schnellen Fourier-Transformation (FFT)-Verarbeitung der Entfernung kann die herkömmliche 1D-CFAR-Technologie mit der Peaksuche auf dem Bereichsspektrum kombiniert werden, oder mit dem Peak-to-Average-Leistungsverhältnis (PAPR). Das Verhältnis von Peak-to-Average-Leistung im langsamen Zeitbereich im Bereichsbin des potenziellen Ziels wird als Indikator zur Auswahl des potenziellen Ziels verwendet. Für ein stationäres Ziel liegt der FFT-Spitzenwert nahe dem Durchschnittswert des FFT-Spektrums im langsamen Zeitbereich; Und wenn es sich um ein vibrierendes Ziel handelt, wie Herzschlag oder Atmung, ist der Durchschnittswert sehr klein, was die PAPR groß macht.

Nach Vorauswahl des Solldistanzintervalls kann die Vitalzeichen-Doppler-Erkennung auf zwei Arten durchgeführt werden: 1. Schätzen Sie die Standardabweichung der IQ-Daten im langsamen Zeitbereich, um zu sehen, ob sie innerhalb des Bereichs des angegebenen Wertes liegt; Wenn es innerhalb der Frequenz der Vitalzeichen liegt Wenn es keinen Energiespitz im Bereich (0,2-3,3 Hz) gibt, wird das Entfernungsspektrum für die Messung verwendet. Da weißes Rauschen das falsche Signal zu einem gültigen Signal machen kann, ist die Doppler-Erkennung ein sehr wichtiger Schritt, bevor das Signal durch einen Bandpass-Filter geleitet wird, um statische Ziele herauszufiltern.

Nach Abschluss der Vitalzeichenerkennung, Der Ellipsenkonstruktionsalgorithmus wird verwendet, um die IQ-Daten zu korrigieren, die das oben genannte Standardabstandsintervall erreichen, um den Offset zu eliminieren, Phase- und Amplitudenungleichgewicht verursacht durch Hardwarefehler. Durch Zuordnung der Ellipse auf einen perfekten Kreis, Ellipsenkonstruktion kann helfen, diese Amplituden- und Phasenverschiebungen zu beseitigen. 8 Abbildung 2 zeigt das IQ-Signal rekonstruiert, wenn der Ellipsen-Rekonstruktionsalgorithmus für normale Vitalzeichen-Ziele verwendet wird und zufällige Körperbewegungen die Rekonstruktion stören.
Nächster, Die erhaltene Signalphase wird verwendet, um die ursprüngliche wahre Phase der Welle aus ihren 2π Multiplen durch das Phasenauspackmodul zu rekonstruieren. For phase jumps greater than -π or +π, 2π muss addiert oder subtrahiert werden, jeweils. The unfolded phase contains the displacement signal:
Among them: λ is the wavelength of the carrier, and ϕ(t) is the phase extracted in the slow time domain.
Das resultierende Wegsignal enthält die Überlagerung des Atemsignals und des Herzfrequenzsignals. Lassen Sie das Verschiebungssignal durch einen Bandpassfilter gehen, um die Atemfrequenz zu schätzen, wenn die Anfangs- und Stoppfrequenz 0 sind.2 Hz und 0.4 Hz, jeweils, und die Herzfrequenz wird auf 0 geschätzt.8 Hz und 3 Hz, jeweils. 10 Es gibt viele Möglichkeiten, Atemfrequenz oder Herzfrequenz einzuschätzen, including:

1. The distance spectrum estimation technology requires fast Fourier transform (FFT) on the filtered displacement signal. Durch die Spitzen der Herzfrequenz und Atemfrequenz im FFT-Entfernungsspektrum, Herzfrequenz und Atemfrequenz können separat abgeschätzt werden. Abbildung 3 zeigt die Frequenzschätzung von Vitalwerten mit Hilfe der Entfernungsspektrumanalysemethode.
2. Abschätzung der Atemfrequenz und Herzfrequenz durch statistisches Filtern des Spitzenwertes im Zeitbereichsverschiebungssignal. Abbildung 4 schätzt die Häufigkeit der Vitalwerte durch Durchführung von Spitzenstatistiken auf gefilterten Zeitbereichsdaten. Das rote Dreieck stellt den im Herzschlagsignalfenster ermittelten Spitzenwert dar..
Cockpit Sensing ist ein aufstrebender Markt, und es wird erwartet, Fortschritte bei der Einführung lokaler Vorschriften zu machen. Radar gilt als hochpotentiale Technologie, die zur Lösung vieler Probleme eingesetzt werden kann, einschließlich passiver Sicherheitsanwendungen, z. B. Erkennung von gestrandeten Kindern und Anwesenheitserkennung. Innovative Signalverarbeitung und Deep Learning Technologien werden die Zuverlässigkeit dieser Anwendungen auf ein höheres Niveau bringen, um ein perfektes Gleichgewicht zwischen den Rechenkosten zu erreichen, Umfang der für spezifische Anwendungsfälle erforderlichen Informationen, und Stromverbrauch des Systems. In der Zukunft, the PCB-Multisensor Fusionsmethode sollte in der Lage sein, ein vollständigeres und zuverlässigeres System durch Realisierung von Sensorredundanz zu schaffen.