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毫米波雷达

毫米波雷达

毫米波雷达应用到什么场景呢?
2021-10-28
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毫米波在多方面的应用,使得毫米波异常火爆。其中,最热门的应用之一是毫米波雷达技术。本文将从两个方面对毫米波雷达进行讲解:1、车载毫米波雷达频段划分及发展趋势分析; 2、介绍毫米波雷达的几个应用场景。如果你对毫米波有一定的兴趣或疑问,不妨继续阅读。

1、车载毫米波雷达的频段划分

(一)频段介绍

在频段方面,汽车领域比较常见的毫米波雷达频段有两种。

1、在24GHz,目前广泛应用于汽车盲点监测和换道辅助。雷达安装在车辆的后保险杠上,用于监测车辆尾部两侧车道上是否有车辆以及是否可以变道。这个频段也有它的缺点。一是频率比较低,二是带宽(Bandwidth)比较窄,只有250MHz。

2、77GHz,这个频段的频率比较高,国际上允许的带宽高达800MHz。据介绍,该频段雷达性能优于24GHz雷达,因此主要用于装配在车辆前保险杠上,检测与前车的距离和车速,实现紧急制动、自动跟车等主动安全领域的功能。

在工艺方面,目前毫米波雷达的两种主要工艺是SiGe和CMOS。 SiGe的优势在于传统半导体技术非常成熟,已经实现了77GHz上SiGe的晶圆大规模量产。 CMOS的优点是集成度更高,未来基带和射频都可以集中在一个SoC上。这是一个非常好的技术优势。从出货量来看,目前SiGe还是比较大的,因为SiGe在大功率条件下的性能要优于CMOS。这两种技术目前共存,并将在未来一段时间内继续共存。

(2)毫米波雷达的优势

在众多的车载传感器中,每一个传感器都有自己的特点,都有自己独特的应用场景。因此多种传感器融合的解决方案一定是未来最好的。汽车的安全性是一切发展的前提。各种传感器协同工作来实现车辆对周边环境的高精度低延时的监测,毫米波雷达依靠其可靠的性能(如应对恶劣天气条件)和唯一可以“全天候全天时”工作的超强能力。已成为汽车ADAS不可或缺的核心传感器之一!

(三)全球汽车出货数量的自动化程度趋势

除了不同传感器优劣的区别还有一个很重要的问题,那就是24GHz和77GHz这两个频段哪个更好。 24GHz雷达传感器的探测距离约为50m左右,相对较短。主要用于盲点监测(BSD)、换道辅助(LCA)等。77GHz雷达传感器的探测范围更长,达到160m到230m。与24GHz相比,77GHz雷达传感器具有更高的频率、波长变短和更宽的系统带宽,从而提高了距离和速度测量的准确度和精度,它主要用于自动紧急制动(AEB)和自适应巡航控制(ACC)和前方碰撞警告(FCW)等。

(4) 24GHz频段和77GHz频段汽车雷达传感器发展趋势

当前市场需要的是在复杂场景下能够更好地解决问题并且价格合理的产品。因此,在未来很长一段时间内,由于成本、性能、供应链等问题,77GHz雷达和24GHz雷达的分布位置将完全不同。它将在车辆中发挥不同的功能。 77GHz不会简单地取代24GHz,而是会有一段相当长的时间内共存。

二、毫米波雷达应用场景

(1) 智能办公

在防疫关键时刻,基于摄像头AI的技术确实可以帮助我们减少日常工作中的直接或间接接触。同时,AI技术的采用也提升了办公空间的使用体验和利用率,但摄像头的大规模使用也带来了一个比较大的隐患,那就是如何保护个人隐私?尤其是在一些非公共或半公共空间场所,如员工办公区、会议室等。

毫米波雷达相对于摄像头的最大优势在于不涉及隐私泄露。它的外观没有令人不安的镜头设计。更重要的是,雷达数据信息也是完全匿名的。符合相关隐私法规,可应用于更多不适合部署摄像头的办公场景。

相比AI摄像头技术的隐私问题,毫米波雷达还有效益优势。由于雷达识别处理基本在本地设备端完成,上传到后台云端的数据量非常小。只是识别人员的位置、轨迹信息或统计处理后的信息,所以对整个物联网系统的网络带宽和云资源需求都非常有限,从而可以帮助企业大大降低系统的运营成本.

(2) 智能家居

在老年家居领域,多方位的感知变得尤为重要。要实时保证家中老人呼吸心跳数据、睡眠质量等生理检测数据的正常性。此外,在当前的智能家居中,个人隐私的保护逐渐成为刚需,但也成为痛点,急需技术突破来填补空白。而毫米波雷达产品不受光线和隐私的限制。它可以通过测量生理呼吸来判断是否有人。同时,它还可以通过测量呼吸和心跳来判断老年人的生理状态。对于一些突发时间的报警具有不可替代的作用,将有效满足老人居家养老的需求。

另外,在传统的智能家居中,空调、灯、煤气的自动关闭、非法入侵等都是通过摄像头和红外传感器组合报警系统来操作的,但在很多场景下,摄像头的隐私问题和红外准确度在很多场景无法解决。毫米波雷达产品的准确性和隐私性没有任何障碍。同时,雷达产品经济性强,信号输出简单,场景互动方便。由于具有穿透性,雷达可以轻松安装在家用电器和灯具中,与摄像头形成互补联动。

除了上面介绍的应用领域,毫米波雷达还广泛应用于智能交通和工业制造。比如在智能工厂中,可以在边缘实现智能感知,进一步提升机器人系统技术,实现机器人感知的全智能化。

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