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除了汽车,这么多应用都盯上了毫米波雷达!


品慧电子讯在工业和自动化领域,越来越多的新兴应用采用毫米波方案,大多选用的是24GHz和60GHz——这两个频段免费,且在很多国家属于定义明确的频段。在谷歌Project Soli追踪“亚毫米精度”的手势识别之后,各应用就开始“尝鲜”。

2017年有超过2亿颗24GHz BSD(盲点侦测)传感器出货,如图1全球24GHz BSD(盲点侦测)需求趋势所示。其中现有上量的源头是来自于汽车工业。

除了汽车,这么多应用都盯上了毫米波雷达!

图1:全球24GHz BSD需求趋势。(图片来源:英飞凌半导体)

每个国家对从2.4GHz到200GHz这些频段都有不同的定义,现在微波炉应用集中在是2.4GHz、5G部分有sub-4GHz、汽车是77GHz。

在工业和自动化领域,越来越多的新兴应用采用毫米波解决方案进行感测,大多选用的是24GHz和60GHz,这个频段已经被分配给工业领域免费使用,在各个不同的国家和法规上面属于定义明确的频段。如图2所示:

除了汽车,这么多应用都盯上了毫米波雷达!

图2:雷达的频段越高,波长越短,波长越短,它的分辨率和准确度会越高,这是雷达波的特性。(图片来源:英飞凌半导体)

其中,24GHz在空间和运动的感测方面,被广泛的用于智慧家庭、智能开门系统、智慧建筑、工业机器人或者是智慧型工业等。

除了汽车,这么多应用都盯上了毫米波雷达!

图3:借助24GHz雷达实现空间和运动感测。

60Ghz则频率更高波长更短,除了上述应用,还适合做一些生命特征感测。“我们的客户有人通过雷达侦测心跳或者是呼吸。”英飞凌电源管理及多元化市场事业部大中华区射频及传感器部门总监麦正奇在第七届EEVIA年度中国ICT媒体论坛暨2018产业和技术展望研讨会上指出,“它的探测距离可以更远,因为天线设计比较灵活,能够为不同场景做不同的天线设计。”

高频段的天线大小可以设计的比较小一点,对光或者外界环境不受干扰,用于人机互动有着比较先天的优势。

“60GHz是穿透性,所以你可以将其设计在产品下面,针对物品移动或者手势变化,其7GHz的带宽可以更精准做出侦测或回馈。”麦正奇指出,“它可以用在非接触手势控制,例如实现可穿戴设备的手势控制。”

如果把60GHz集成在智能音箱里面,那么可以用来侦测人的近/远,或者人的手势变化,从而实现更好的人机交互。

除了汽车,这么多应用都盯上了毫米波雷达!

图4:借助60GHz雷达实现空间和运动感测。

“我们做出来的60GHz很多是手势识别应用,它的距离可能是30公分以内,但如果在天线的设计上面有做改变,它距离可达10米以上。”麦正奇指出。

谷歌和英飞凌的合作项目Project Soli,就是利用英飞凌提供的60GHz雷达传感器监测空中手势动作,从而追踪亚毫米精准度的高速运动。去年,英飞凌开始优化第二代微波天线集成雷达手势识别传感器Soli-C。

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图5:谷歌和英飞凌的合作项目Project Soli。

雷达在应用领域有着无限的可能,在中国市场,EDN电子技术设计已经报道了不少24GHz/60GHz的方案在安防应用、盲点侦测和智能家居应用中的成功案例。

“我们每天都会看到一些新的应用,包括医疗、工业、或者人机交互。如果我很单纯以生意或市场层面以量作为考量,我认为最大的应用可能是人机交互或者手机。”麦正奇透露。

毫米波雷达的挑战

毫米波的首要挑战,是面对已有的竞争技术,毕竟业界已经有红外线、激光雷达等解决方案在市场站稳了脚跟。

其次就是定制化算法。不同的应用要有不同的算法,不同的算法要有不同的专家来做研发,这为设计带来了门槛,。

还有就是法规。毫米波是一个比较高频的频段,在其无线电规范上每个国家/地区所制定的法规和后面的政策还没有完整的被定义,尤其是那些还没有真正被大量使用的波段。这些都是需要进一步跟进和探讨的。

附录:关于雷达的原理和实现方式

雷达利用无线电波来探测存在、方向、距离和速度,除了汽车,这些用途可以拿来做很多不同的应用。

除了汽车,这么多应用都盯上了毫米波雷达!

速度——利用多普勒效应可以计算出移动的速度;

范围/目标距离——利用电磁波或者是FSK等方式去做一些演算;

角度/目标方向——根据天线的相位差计算出;

目标位置——根据一些调频连续波FMCW的演算方式来计算出。

雷达的硬件部分,包括发射器、接收器、以及信号处理,下图中板子的背面做了天线,负责把电能转化成电磁波。

除了汽车,这么多应用都盯上了毫米波雷达!

雷达在硬件上面完成之后,很重要的一部分是怎么去演算和应用这些演算法得到想要的结果,软件也是雷达最主要的方面。还有必须的GUI界面。这两部分是除了硬件之外必须要有的工具。

取决于雷达功能和雷达可支持的运行模式,雷达可以在多种不同模式下工作。下面列出了三种主要的工业雷达运行模式。

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未来演算法还会不断地增加,复杂度也会不断地增加。

本文转载自电子技术设计。

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