為了滿足消費(fèi)者對(duì)更舒適、功能更豐富的駕駛體驗(yàn)的需求，原始設(shè)備制造商 (OEM) 正面臨一項(xiàng)日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)：擴(kuò)展車內(nèi)安全系統(tǒng)的傳感功能，以滿足不斷變化的法規(guī)要求，同時(shí)更大限度地降低設(shè)計(jì)復(fù)雜性和成本。歐洲新車評(píng)鑒協(xié)會(huì)(歐洲 NCAP)和其他標(biāo)準(zhǔn)即將發(fā)生的變化將改變新車的安全評(píng)分方式，從而鼓勵(lì) OEM 在其車輛中加入更多傳感功能。

以往，要擴(kuò)展車內(nèi)傳感應(yīng)用以支持乘員監(jiān)控、車內(nèi)兒童檢測(cè)和入侵檢測(cè)等功能，需要增加獨(dú)立的傳感器。然而，雷達(dá)傳感器 SoC 的最新創(chuàng)新技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)(邊緣人工智能 [AI])功能，現(xiàn)在可在單個(gè)器件中支持多項(xiàng)特性。通過經(jīng)過訓(xùn)練的算法對(duì)車內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行本地處理，有助于汽車系統(tǒng)設(shè)計(jì)師解決復(fù)雜性問題并更大限度地降低系統(tǒng)成本。

在本文中，本文將討論 OEM 面臨的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，以及支持邊緣 AI 的 60GHz 雷達(dá)傳感器如何幫助汽車設(shè)計(jì)師解決這些問題。

車內(nèi)雷達(dá)設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)

為了應(yīng)對(duì)最近的設(shè)計(jì)趨勢(shì)和法規(guī)要求，OEM 正專注于三種主要的車內(nèi)傳感應(yīng)用：用于安全帶提醒的乘員監(jiān)測(cè)、存在檢測(cè)(特別是車內(nèi)兒童檢測(cè))和入侵檢測(cè)。這些傳感應(yīng)用對(duì)于在整個(gè)駕駛過程中確保乘員的安全至關(guān)重要，如圖 1 所示。

用于安全帶提醒裝置的乘員監(jiān)測(cè)：如今，安全帶提醒系統(tǒng)依賴于座椅內(nèi)重量網(wǎng)格傳感器，并針對(duì)每個(gè)特定座椅進(jìn)行校準(zhǔn)和調(diào)優(yōu)。過去，這些系統(tǒng)安裝在汽車前排的兩個(gè)座椅上;然而，OEM 如今開始將傳感器放置在車輛的后排，以提高安全性并實(shí)現(xiàn)法規(guī)合規(guī)性。我們面臨的挑戰(zhàn)是，將傳感器放置在后排可能會(huì)使車輛中的傳感器數(shù)量增加一倍以上，并且需要額外的布線以及校準(zhǔn)和調(diào)優(yōu)時(shí)間。此外，重量傳感器網(wǎng)格無法區(qū)分生命物體和無生命物體(例如背包)，可能會(huì)觸發(fā)錯(cuò)誤的占位警報(bào)，從而可能影響駕駛體驗(yàn)。

車內(nèi)兒童檢測(cè)：隨著 2025 年歐洲 NCAP 的變化，只有直接檢測(cè)應(yīng)用才能獲得停放車輛內(nèi)兒童檢測(cè)的安全積分。為了滿足這些標(biāo)準(zhǔn)，OEM 可以添加額外的傳感器?？梢灾貜?fù)使用超寬帶 (UWB) 傳感器進(jìn)行車內(nèi)兒童檢測(cè)，但要獲得必要的性能，需要再添加至少一個(gè) UWB 傳感器。此外，如果沒有高分辨率數(shù)據(jù)，存在檢測(cè)系統(tǒng)可能難以區(qū)分兒童和成人，這是未來 NCAP 的另一項(xiàng)要求。

入侵檢測(cè)：入侵檢測(cè)系統(tǒng)在高端車輛上變得越來越常見。獲得 Thatcham Research 認(rèn)證、包括入侵事件檢測(cè)功能的系統(tǒng)通常使用超聲波傳感器檢測(cè)車輛是否有入侵者。非侵入性動(dòng)作(例如有人在車旁走動(dòng)或由于附近活動(dòng)導(dǎo)致的汽車晃動(dòng))通常會(huì)觸發(fā)這些簡(jiǎn)單的系統(tǒng)。

使用邊緣 AI 幫助解決車內(nèi)傳感難題

由于這些車內(nèi)傳感應(yīng)用具有日益嚴(yán)格的性能要求，OEM 開始尋找新的技術(shù)來降低成本和簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)。

AWRL6844 60GHz 毫米波雷達(dá)傳感器旨在通過單個(gè)器件幫助解決這些設(shè)計(jì)難題，同時(shí)還可將系統(tǒng)成本降低 20 美元。圖 2 比較了車輛中的典型傳感器分布與使用 AWRL6844 的單傳感器設(shè)計(jì)方法。表 1 展示了實(shí)施多種車內(nèi)傳感應(yīng)用時(shí)每個(gè)模塊的平均成本。

AWRL6844 的 16 個(gè)虛擬通道可提供更高的空間分辨率，從而在車輛行駛時(shí)檢測(cè)和定位車輛中的乘員。對(duì)高分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行 AI 處理有助于雷達(dá)區(qū)分有生命物體和無生命物體。這些算法可在短時(shí)間窗口內(nèi)編譯數(shù)據(jù)，以便更快地對(duì)乘員進(jìn)行可靠的檢測(cè)和定位，同時(shí)還能減少誤檢測(cè)。在集成數(shù)字信號(hào)處理器上運(yùn)行的智能聚類算法還可以通過濾除車輛運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的噪聲，高度準(zhǔn)確地確定車內(nèi)是否有人。圖 3 展示了 AWRL6844 如何區(qū)分第二排座椅上的乘客和一堆水瓶。

AWRL6844 的寬視場(chǎng)還提高了檢測(cè)腳部空間和后向汽車安全座椅中的兒童的能力，而這些區(qū)域通常是現(xiàn)有檢測(cè)系統(tǒng)的盲區(qū)。車內(nèi)兒童檢測(cè)軟件采用混合處理方法，其中傳統(tǒng)雷達(dá)處理技術(shù)首先提取重要信息，而本地機(jī)器學(xué)習(xí)模型則利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)建立一個(gè)區(qū)分成人和兒童的分類系統(tǒng)(示例如圖 4 所示)。這種混合方法能夠更快地調(diào)優(yōu)和修改模型，以納入新的測(cè)試用例或要求，從而縮短 OEM 部署時(shí)間。TI 的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可幫助系統(tǒng)做出更明智的決策，分類準(zhǔn)確率超過 90%。

在入侵檢測(cè)方面，AWRL6844 集成的低功耗模式和機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)值鏈有助于增強(qiáng)檢測(cè)能力，而不會(huì)在車輛熄火時(shí)耗盡電池電量。AWRL6844 每秒可檢測(cè)和計(jì)算 10 次入侵檢測(cè)事件，功耗不到 50mW。這可以防止電池耗盡，在電池供電的電動(dòng)汽車日益普及的情況下，這一點(diǎn)非常重要。除了低功耗外，AWRL6844 還通過在片上加速器上運(yùn)行入侵檢測(cè)處理，更大限度減小器件上其他內(nèi)核的干擾，從而在保持高精度的同時(shí)更大限度地縮短檢測(cè)時(shí)間。圖 5 展示了 AWRL6844 能夠?yàn)V除環(huán)境中的噪聲，以更大限度地減少因車輛晃動(dòng)或車輛外部的運(yùn)動(dòng)而觸發(fā)的錯(cuò)誤警報(bào)。

結(jié)語

對(duì)于 OEM 而言，在滿足嚴(yán)格的安全要求時(shí)，成本始終是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。借助 AWRL6844，OEM 可以從低功耗應(yīng)用擴(kuò)展到高性能應(yīng)用，而不必?fù)?dān)心針對(duì)單一用例集成三種獨(dú)立技術(shù)的復(fù)雜性。卓越的檢測(cè)、定位和分類功能，加上改進(jìn)的誤檢測(cè)性能，最終可為消費(fèi)者帶來更便捷的無縫體驗(yàn)。