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Las nuevas tecnologías de sensores pueden impulsar la innovación en sistemas de asistencia al conductor, automatización automotriz, redes automotrices y servicios móviles. Con la mejora del nivel de automatización de la conducción, la revolución completa del sistema interior del automóvil ha hecho que el sistema de asistencia fuera del automóvil sea más fuerte, creando así una experiencia general de conducción. Este artículo describe principalmente cómo los sensores de radar de corto alcance pueden proporcionar soporte para algunas aplicaciones de sensores de cabina de automóviles, es decir, el sistema de monitoreo del conductor y el sistema de monitoreo de la tripulación. La interacción hombre - computadora (hmi) se está convirtiendo en un campo en el que los fabricantes de automóviles buscan la diferenciación. La tecnología de interacción hombre - computadora automotriz apareció por primera vez en 2015, cuando solo usaba cámaras infrarrojas y sistemas de retroalimentación táctil microelectromes para lograr una simple detección de gestos. Hoy en día, esta tecnología de PCB se ha desarrollado hacia pantallas digitales completamente personalizadas y súper grandes. El Monitor de copiloto M - Byte de 48 pulgadas de Biden y el sistema mbux de Daimler son ejemplos típicos. Estos instrumentos automotrices revolucionarán la interacción entre las personas y los vehículos.
Los avances en la miniaturización, el procesamiento de paneles de instrumentos, la eficiencia energética y la facilidad de integración de los sensores facilitarán la actualización y el desarrollo de tecnologías más avanzadas, como los sensores de radar y los sensores de tiempo de vuelo. Además, la fusión de sensores augura direcciones de desarrollo futuras, como la combinación de sonidos y gestos para predecir de forma confiable los movimientos objetivo del usuario, iluminar el botón de visualización cuando el usuario se acerca y distinguir la información de entrada del conductor y del pasajero. La información necesaria, el diseño estético, los factores ambientales y los costos de cálculo definirán la tecnología de un caso de uso específico. Hay muchos casos de uso relacionados, incluyendo, pero no limitado a, aplicaciones cómodas, como la detección de gestos y aplicaciones de Seguridad pasiva.
Según las estadísticas de la Organización Mundial de la salud, alrededor de 1,3 millones de personas mueren cada año en accidentes de tráfico 1, de los cuales el 73% son causados por errores humanos. Según datos de la Administración Nacional de seguridad vial de Estados unidos, más de 50 niños mueren cada año debido a golpes de calor varados en sus vehículos. 2 los planes de aceptación de vehículos nuevos de la UE y la ASEAN ya están tomando medidas para introducir sistemas de detección de niños en el lugar y sistemas de monitoreo de conductores. La Unión de fabricantes de automóviles de Estados Unidos firmó un acuerdo voluntario sobre el sistema de recordatorio del asiento trasero en septiembre de 2019; 3 al mismo tiempo, el reglamento 16 de la Comisión Económica para Europa de las Naciones Unidas ofrece una descripción completa de los recordatorios y restricciones de los cinturones de Seguridad en países como la Unión Europea y Japón. Estándares funcionales del sistema. 4 por lo tanto, impulsadas por leyes y reglamentos, las innovadoras aplicaciones de seguridad pasiva en la cabina están trayendo cambios a la seguridad vial.
Procesamiento por radar - un nuevo principio de funcionamiento de la detección de radio de transformación y el rango (radar) es emitir ondas electromagnéticas y luego recibir las ondas electromagnéticas reflejadas por el objeto. La mayor parte de la información relacionada con el objeto está oculta en la fase y frecuencia de las ondas electromagnéticas recibidas por el radar. Esta información se puede extraer fácilmente y se utiliza para localizar los parámetros básicos del objetivo, como la distancia, el ángulo y la velocidad. A través de la conversión de señales bidimensionales y tridimensionales, como el Doppler de distancia o el microvideo, se puede obtener más información para comprender los sutiles movimientos del cuerpo, incluso los movimientos Torácicos causados por los latidos del corazón y la respiración. Para la clasificación, también se pueden utilizar imágenes de nubes puntuales de radar.
Algunas de las ventajas únicas del radar son que puede percibir objetos desde un punto de vista de forma sin depender de las condiciones de la luz, puede mantener la privacidad de los datos a través de información codificada internamente y puede funcionar en condiciones de visión y no vista. Pero su aplicación depende del caso de uso específico. A continuación se discutirán algunos ejemplos.
Para el sistema de monitoreo del conductor, la tecnología de sensores más avanzada en la actualidad es la Cámara 2d. Estas cámaras suelen instalarse directamente en el volante o en el salpicadero frente al conductor, cerca del velocímetro y del tacómetro. En situaciones en las que es muy necesario conocer la salud fisiológica del conductor en su conjunto, como en escenarios de atascos de tráfico, puede ser necesario adoptar un enfoque combinado de múltiples sensores para lograr una conducción autónoma de segundo o superior nivel. La Tabla 1 resume algunos métodos aplicables a diferentes casos de uso.
En el proceso estándar de procesamiento de señales de signos vitales de radar, se necesita tecnología de interferometría de radar para monitorear los cambios de fase del objetivo de detección con el tiempo. 6, 7 la técnica tradicional 1D cfar se puede combinar con la búsqueda de pico en el espectro de distancia o la relación de potencia de pico a pico (papr) después de procesar la distancia por transformación rápida de Ft (fft). la relación de potencia de pico a pico en el dominio de tiempo lento en el almacén de distancia del objetivo potencial se utiliza como indicador para seleccionar el objetivo potencial. Para objetivos estáticos, el pico de FFT está cerca del promedio del espectro de FFT en el dominio lento del tiempo; Si se trata de un objetivo vibrante, como un latido del corazón o una respiración, el promedio es muy pequeño, lo que hace que el papr sea grande.
Después de seleccionar previamente el intervalo de distancia objetivo, la detección Doppler de signos vitales se puede realizar de dos maneras: 1. Estimar la desviación estándar de los datos del coeficiente intelectual en el dominio lento del tiempo para ver si está dentro del rango de valores prescritos; 2. si dentro del rango de frecuencia de los signos vitales no hay picos de energía dentro del rango (0,2 - 3,3 hz), se mide con un espectro de distancia. Debido a que el ruido blanco puede hacer que la señal equivocada se convierta en una señal válida, la detección Doppler es un paso muy importante antes de que la señal se filtre el objetivo estático a través de un filtro de paso de banda.
Una vez completada la detección de signos vitales, se corrigen los datos del IQ que alcanzan el intervalo de distancia estándar mencionado anteriormente con un algoritmo de reconstrucción elíptica para eliminar el desequilibrio de desplazamiento, fase y amplitud causado por defectos de hardware. Al mapear la elíptica en un círculo perfecto, la reconstrucción de la elíptica puede ayudar a eliminar estas amplitudes y desviaciones de fase. La figura 2 muestra la señal de coeficiente intelectual reconstruida cuando el algoritmo de reconstrucción elíptica se utiliza para objetivos de signos vitales normales y reconstrucción de interferencia de movimiento corporal aleatorio. A continuación, a través del módulo de desenganche de fase, se utiliza la fase de señal obtenida para reconstruir la fase real original de la onda desde su múltiplo 2ß. Para los saltos de fase mayores que - Ío + Í; es necesario agregar o restar 2 Í, respectivamente. La fase desplegada contiene señales de desplazamiento: entre ellas: ¿ es la longitud de onda del portador y? (t) es la fase extraída en el dominio de tiempo lento. Las señales de desplazamiento obtenidas incluyen la superposición de las señales respiratorias y las señales de frecuencia cardíaca. Cuando la frecuencia de inicio y la frecuencia de parada son de 0,2 Hz y 0,4 hz, respectivamente, la señal de desplazamiento se permite estimar la frecuencia de succión a través del filtro de paso de banda; Y la frecuencia cardíaca se estima en 0,8 Hz y 3 hz, respectivamente. 10 hay muchas maneras de estimar la frecuencia respiratoria o cardíaca, incluyendo:
1. la tecnología de estimación del espectro de distancia requiere una transformación rápida de Ft (fft) de la señal de desplazamiento filtrada. A través de los picos de la tasa central del espectro de distancia FFT y la frecuencia respiratoria, se puede estimar la frecuencia cardíaca y el número de respiraciones, respectivamente. La figura 3 muestra la estimación de frecuencia de los signos vitales utilizando el método de análisis del espectro de distancia. La frecuencia respiratoria y la frecuencia cardíaca se estiman mediante el filtrado estadístico de los picos en las señales de desplazamiento del dominio del tiempo. La figura 4 estima la frecuencia de los signos vitales mediante estadísticas de picos de los datos filtrados del dominio del tiempo. El triángulo rojo indica el pico detectado en la ventana de señal del latido del corazón. La detección de la cabina es un mercado emergente que se espera que avance mucho con la introducción de regulaciones locales. El radar se considera una tecnología con gran potencial para resolver muchos problemas, incluidas aplicaciones de Seguridad pasiva, como la detección de niños varados y la detección de presencia. Las innovadoras tecnologías de procesamiento de señales y aprendizaje profundo permitirán que estas aplicaciones alcancen niveles más altos de fiabilidad, logrando así un equilibrio perfecto entre los costos de cálculo, el nivel de información necesario para casos de uso específicos y el consumo de energía del sistema. En el futuro, el método de fusión Multisensor de PCB debería ser capaz de crear un sistema más completo y confiable logrando redundancia de sensores.
