本文編譯自fierceelectronics
毫米波雷達使用距離、速度和到達角度信息以及簡單的跟蹤算法，不僅可以感知人的位置，還可以感知物體的位置，以便更好地控制電梯門等應用。
傳感技術正在改變我們對周圍世界的解釋和反應的方式。知道人們在哪里以及他們在做什么（或試圖做什么）可以使傳感系統做出明智的決定，并在商業建筑，工廠和家庭中創建更安全，更高效和更智能的環境。
比如大廈管理員，他們想了解會議室或浴室的用途以確定維護時間表；或者在工廠，當一個人距離機器太近時，需要及時關閉機器以確保安全。這些類型的感測用例在一個社會距離遙遠的世界中變得越來越普遍，在這種情況下，監視人與人之間的間隔或識別可以確保人流密度，幫助對抗COVID-19的傳播。
許多現有的傳感技術都可以檢測到占用和位置，包括視覺攝像機，熱成像儀和被動紅外（PIR），但是每種技術都具有性能和魯棒性，成本和處理復雜性，或面臨隱私挑戰等考慮因素。
毫米波傳感器可提供范圍，速度和角度等特性
毫米波雷達傳感器發送電磁能脈沖并接收回反射。通過處理這些能量脈沖在多個天線上的飛行時間，雷達系統可以確定到目標的距離，相對速度和到達角度。該數據可以使毫米波雷達能夠確定物體的位置和運動方向，使其能夠感知人及其行為，并解決新的檢測和識別挑戰。此外，由于毫米波雷達使用基于射頻（RF）的感應方式，因此它不會接收到任何個人身份信息，這使其非常適合在敏感環境（例如家庭、辦公室或洗手間等私人場所）中使用。
人類感知的新挑戰
人類感知的第一個問題是運動預期。盡管當今許多傳感技術可以很好地檢測到房間中的存在或大致估計一個人的相對位置，許多應用也需要此信息來根據某人的方向和移動速度來預測某人的未來位置，因為安全性或效率問題，這種方法并不經常使用。例如，在諸如電梯的應用中出現了對運動預期的要求，在該應用中，美國機械工程師協會《電梯和自動扶梯安全規范》現在要求對接近的人進行檢測，以防止有人被關閉的電梯門夾到。現在，電梯的傳感器不僅要檢測可能存在于門口之間的物體，還必須可以預測物體何時接近。
另一個示例是商店入口處的自動門，盡管提高效率和降低能源成本是可持續性節能建筑的主要目標，但當今的門禁感應技術很容易錯誤檢測，每次事件都浪費能源和空調。隨著能源成本的上升，設計人員需要注意到門和入口的控制。僅當能夠感知到人確認要進入門時才會打開，這可以幫助節省能源和金錢。
下方的圖1顯示了毫米波雷達傳感器的利用范圍，速度和到達角度信息以及簡單的跟蹤算法，可以預測人員的行動方向并更智能地控制門或電梯系統。
圖1顯示了毫米波雷達傳感器通過使用范圍，速度和到達角度信息來識別物體的當前和即將的位置，并防止自動門錯誤開啟。
第二個挑戰是弄清楚如何識別和分類人群行為。該信息在無人零售等應用中很有價值。確定客戶與商品的互動方式將使零售商能夠更明智地在商店中定位商品，或識別區域在人流量增加的情況下，需要進行適當的疏散。
根據美國疾病預防控制中心的數據，每年將近四分之一的老年人都會跌倒。由于大多數老年人選擇獨居，會發生許多跌倒事故，而且無人看管。借助人工智能和強大的處理能力，攝像機和主動式紅外傳感器可以識別并響應房屋中的跌倒事件，但是它們的處理成本和侵犯隱私權將是極大障礙。
毫米波雷達傳感器使用多普勒效應來測量物體的速度，并且隨著時間的推移，如圖2所示（如下圖所示），可以識別并分類物體（例如老年人）的類型和行為，而無需采用侵犯隱私的攝像頭。
圖2：毫米波雷達傳感器使用多普勒效應來測量目標的速度。如圖所示，行走的人的多普勒效應（左），以及擺動風扇的多普勒效應（右），可以很明顯的進行區分。
解決邊緣問題
毫米波雷達片上系統（SoC）傳感器，例如德州儀器（TI）的IWR6843，將雷達收發器前端與可編程微控制器，硬件加速器和可編程數字信號處理器集成在一起，以在雷達傳感器邊緣實現高級信號處理和算法。這種集成使整個雷達系統（包括距離，速度和角度的計算以及諸如用于運動跟蹤或運動識別/分類的算法）可以存在于位于傳感器邊緣的單個芯片上。
無需依靠云，傳感器邊緣的處理使系統能夠更快地做出決策，并具有更高的可靠性，更低的系統成本和復雜性。某些應用程序根本不適合云實施，想象一下一個可怕的場景，即檢測到一個親人在家里跌倒需要依賴互聯網連接，或者一個人靠近時機器人手臂無法停止運動，因為它必須通過云服務器進行中繼和數據檢查。由于毫米波雷達數據比其他高帶寬數據（例如視頻）更容易在邊緣進行處理，因此有可能在單個芯片上實時執行從傳感到決策的處理，如圖3所示。
圖3：由于其帶寬較低的數據集，毫米波雷達SoC傳感器可以在邊緣就處理從射頻傳輸到識別和決策的整個傳感器信號處理系統上
建筑物，工廠，城市和家庭中的應用都可以從傳感系統中受益，這些傳感系統可以根據人們的位置和所做的事情做出更明智的決策。由于毫米波雷達傳感器具有在不損害隱私的情況下檢測到目標的范圍，速度和角度的獨特能力，因此基于邊緣的實現方式提供靈活性和可靠性的同時，為感測應用打開了新的空間。
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