PCBニュース - 対話的なレーダセンサはホリスティックなコックピットの経験を作り出す

新しい センサ技術 運転支援システムにおける革新の促進, 自動車自動化, 自動車ネットワーク, モビリティサービス. 運転自動化の高度化, 自動車のシステムの完全な革命は、補助装置を車両の外により強力にしました, したがって、全体的な運転経験を作成する. 本稿では、主に短距離レーダーセンサがどのようにいくつかの自動車コックピット感知アプリケーションに電力を供給するかを説明する, すなわちドライバ監視システムと乗員監視システム.
Human-computer interaction (HMI) is becoming an area where automakers are pursuing differentiation. 自動車の人間‐コンピュータ相互作用技術は2015年に初めて出現した, 簡単なジェスチャーセンシングを実現するために赤外線カメラとMEMS触覚フィードバックシステムのみを使用した場合. 今日, この PCB技術 完全にパーソナライズされた超大型デジタルディスプレイに向けて開発されている. BytonのMバイト48インチの共同パイロットディスプレイとダイムラーのMBUXシステムは典型的な例です. これらの自動車用計器は人間と車両の相互作用を完全に変える.

小型化，ダッシュボード処理，エネルギー効率，および統合の容易さにおけるセンサの進歩は，レーダセンサや飛行時間センサなどのより新しい，より高度な技術の開発を促進する。加えて、センサー融合は、ユーザーの標的動作を確実に予測するために音およびジェスチャーの組合せのような発達の将来の方向を妨げて、ユーザーが接近するときに、ディスプレイ・ボタンを照らして、ドライバおよび乗員の入力情報を区別する。必要な情報、美的デザイン、環境要因、および計算コストは、特定のユースケースのための技術を定義します。ジェスチャ検知およびパッシブ安全性アプリケーションなどの快適性アプリケーションを含むが、これに限定されない多くの関連使用例がある。

世界保健機構からの統計によると、およそ130万人が毎年1回の交通事故で死にます、そして、これらの事故の73 %は人的ミスに起因します。アメリカ合衆国のナショナルハイウェー交通安全管理によると、50以上の子供たちは、熱中症のために毎年死にます。2 EUとASEANは、新しい車の受け入れ計画はすでに子供の存在検出システムとドライバの監視システムを導入する手順を取っている。米国自動車メーカー連合は、2019年9月の後部座席リマインダーシステムについての随意合意に署名した3国連欧州委員会規則16号は、欧州連合（EU）や日本などのシートベルトのリマインダと規制を包括的に記述している。システム機能標準。4したがって、法令によって駆動され、コックピットの革新的な受動安全アプリケーションは、道路の安全性に変化をもたらしている。

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. オブジェクトに関する情報の大部分は、レーダによって受信される電磁波の位相と周波数に隠されている. この情報を簡単に抽出し、距離などのターゲットの基本的なパラメータを検索するために使用することができます, アングル, スピード. Through the conversion of two-dimensional and three-dimensional signals (such as distance Doppler or micro-Doppler), 微妙な身体運動を理解するためにより多くの情報が得られる, 心臓発作や呼吸による胸の動きさえ. 分類のために, レーダーポイント雲画像を使用することもできます.

レーダーのユニークな利点のいくつかは、光の状態に頼らずに、形状角から物体を知覚することができ、内部の符号化情報を通してデータのプライバシーを維持することができ、視界および非視界条件で働くことができることである。しかし、そのアプリケーションは、特定のユースケースに依存します。以下に実施例を示す。

Driver monitoring system
For driver monitoring systems, 最新のセンサー技術は現在、2 Dカメラです. これらのカメラは、一般的にスピードメーターとタコメーターの近くにステアリングホイールまたはダッシュボード上のドライバの前に直接インストールされて. 全体としてドライバーの生理的健康を理解することが非常に必要な場合, 交通渋滞シナリオ, レベル2以上の自律運転を達成するためには、複数センサの組合せ方法を採用する必要がある. 表1は、異なるユースケースに適用可能ないくつかの方法をまとめたものである.

標準的なレーダーバイタルサイン信号処理プロセスでは、レーダ干渉測定技術は、検出されたターゲットの位相の経時変化を監視するために必要とされる。距離の高速Fourier変換（FFT）処理の後の6、7、従来の1 D CFAR技術は、範囲スペクトルのピーク探索、またはピーク対平均電力比（PAPR）と組み合わせることができ、ポテンシャル目標の範囲ビン内の遅い時間領域におけるピーク電力対平均電力の比率を、潜在的ターゲットを選択する指標として使用する。定常ターゲットの場合、FFTピーク値は、低速時間領域におけるFFTスペクトルの平均値に近いそして、鼓動や呼吸などの振動ターゲットであれば、平均値は非常に小さく、PAPRを大きくする。

目標距離間隔を予め選択した後、バイタルサインドップラ検出は2つの方法で行うことができる。指定された値の範囲内にあるかどうかを調べるために、スロータイムドメイン内のIQデータの標準偏差を推定します（2−3.3 Hz）範囲にエネルギーピークがない場合、バイタルサインの周波数の範囲内であれば、距離スペクトルを測定に用いる。ホワイトノイズが間違った信号を有効信号にすることができるので、ドップラー検出は、バンドパスフィルタを通して信号を通過して静的ターゲットを除去する前に、非常に重要なステップである。

バイタルサイン検出完了後, 楕円再構成アルゴリズムは、オフセットを除去するために上記の標準距離間隔に達するIQデータを修正するために使用される, ハードウェア欠陥に起因する位相と振幅の不均衡. 楕円を完全な円に写像することによって, 楕円再構成はこれらの振幅と位相シフトを除去するのに役立つ. 図8は、楕円再構成アルゴリズムが通常のバイタルサイン目標に使用され、ランダム体運動が再構成に干渉するときに再構成されるIQ信号を示す.
次, 得られた信号位相を用いて、位相アンラッピングモジュールを介して、その2. For phase jumps greater than -π or +π, 2つの経度を追加または減算する必要があります, それぞれ. 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.
結果として生じる変位信号は、呼吸信号および心拍信号の重ね合わせを含む. 開始周波数と停止周波数が0であるときに、変位信号をバンドパスフィルタを通過させて呼吸周波数を推定させる.2 Hzと0.4 Hz, それぞれそして、心拍数は0で推定される.8 Hzと3 Hz, それぞれ. 10呼吸率または心拍数を推定する多くの方法があります, including:

1. The distance spectrum estimation technology requires fast Fourier transform (FFT) on the filtered displacement signal. FFT距離スペクトルにおける心拍数と呼吸数のピークを通して, 心拍数と呼吸数を別々に推定することができます. 距離スペクトル解析法を用いたバイタルサインの周波数推定を示す.
2. 時間領域変位信号のピーク値を統計的にフィルタリングすることにより呼吸周波数と心拍数を推定する. 図4は、フィルタリングされた時間領域データにピーク統計を行うことによるバイタルサインの頻度を推定する. 赤い三角形は、心拍信号ウィンドウで検出されるピーク値を表します.
コックピットセンシングは新興市場である, また、地方条例の導入に伴い発展することが期待されている. レーダーは、パッシブな安全性のアプリケーションを含む多くの問題を解決するために使用可能な非常に潜在的な技術であると考えられている, 孤立した子供の検出と存在感の検出. 革新的な信号処理と深い学習技術は、より高いレベルにこれらのアプリケーションの信頼性をもたらすでしょう, 計算コスト間の完全なバランスを達成するために, 特定用途に必要な情報の程度, とシステムの消費電力. 将来的に, the PCBマルチセンサ 融合法は，センサ冗長性を実現することにより，より完全で信頼性の高いシステムを構築できる.