类别：其他 出处：网络整理 发布于：2025-02-27 16:01:14 | 97 次阅读
为了应对近的设计趋势和法规要求，OEM 正专注于三种主要的车内传感应用：用于安全带提醒的乘员监测、存在检测（特别是车内儿童检测）和入侵检测。这些传感应用对于在整个驾驶过程中确保乘员的安全至关重要，如图 1 所示。
AWRL6844 60GHz 毫米波雷达传感器旨在通过单个器件帮助解决这些设计难题，同时还可将系统成本降低 20 美元。图 2 比较了车辆中的典型传感器分布与使用 AWRL6844 的单传感器设计方法。表 1 展示了实施多种车内传感应用时每个模块的平均成本。
图 2：当前车内传感设计方法和使用单个 AWRL6844 的简化方法的比较
表 1：用于实现车内传感的传感器模块的价格明细（基于普通用例）
AWRL6844 的 16 个虚拟通道可提供更高的空间分辨率，从而在车辆行驶时检测和定位车辆中的乘员。对高分辨率数据进行 AI 处理有助于雷达区分有生命物体和无生命物体。这些算法可在短时间窗口内编译数据，以便更快地对乘员进行可靠的检测和定位，同时还能减少误检测。在集成数字信号处理器上运行的智能聚类算法还可以通过滤除车辆运动产生的噪声，高度准确地确定车内是否有人。图 3 展示了 AWRL6844 如何区分第二排座椅上的乘客和一堆水瓶。
图 3：使用 AWRL6844 的占位定位和无生命物体识别演示AWRL6844 的宽视场还提高了检测脚部空间和后向汽车安全座椅中的儿童的能力，而这些区域通常是现有检测系统的盲区。车内儿童检测软件采用混合处理方法，其中传统雷达处理技术首先提取重要信息，而本地机器学习模型则利用实时数据建立一个区分成人和儿童的分类系统（示例如图 4 所示）。这种混合方法能够更快地调优和修改模型，以纳入新的测试用例或要求，从而缩短 OEM 部署时间。TI 的物理信息神经网络可帮助系统做出更明智的决策，分类准确率超过 90%。
图 4：使用 AWRL6844 对后向汽车座椅上的婴儿进行儿童存在检测和分类演示在入侵检测方面，AWRL6844 集成的低功耗模式和机器学习价值链有助于增强检测能力，而不会在车辆熄火时耗尽电池电量。AWRL6844 每秒可检测和计算 10 次入侵检测事件，功耗不到 50mW。这可以防止电池耗尽，在电池供电的电动汽车日益普及的情况下，这一点非常重要。除了低功耗外，AWRL6844 还通过在片上加速器上运行入侵检测处理，更大限度减小器件上其他内核的干扰，从而在保持高精度的同时更大限度地缩短检测时间。图 5 展示了 AWRL6844 能够滤除环境中的噪声，以更大限度地减少因车辆晃动或车辆外部的运动而触发的错误警报。
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