毫米波雷达频段如何划分?几大毫米波雷达应用场景介绍
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毫米波在诸多方面的应用,使得毫米波异常火热。其中,最为火热的应用之一为毫米波雷达技术。本文中,将从两大方面对毫米波雷达加以阐述:1.车载毫米波雷达频段划分以及发展趋势解析,2.介绍毫米波雷达的几个应用场景。如果你对毫米波,疑惑对毫米波雷达存在一定兴趣,不妨继续往下阅读。
一、车载毫米波雷达频段划分
(一)频段介绍
从频段上来看,比较常见的车载领域的毫米波雷达频段有两类。
1、24GHz,目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助。雷达安装在车辆的后保险杠内,用于监测车辆后方两侧的车道是否有车、可否进行变道。这个频段也有其缺点,首先是频率比较低,另外就是带宽(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,这个频段的雷达性能要好于24GHz的雷达,所以主要用来装配在车辆的前保险杠上,探测与前车的距离以及前车的速度,实现紧急制动、自动跟车等主动安全领域的功能。
从工艺层面来讲,目前毫米波雷达的两个主要工艺,一个是SiGe,一个是CMOS。SiGe的好处是传统半导体技术很成熟,在77GHz上SiGe的片子已经实现了大规模量产。CMOS的好处是集成度更高,未来可以把基带和射频都集中在一个SoC上,这是一个非常好的技术优势。从出货量上来看,目前还是SiGe比较大,因为在大功率情况下SiGe的性能比CMOS要好一些。这两种技术目前是并存的,未来的一段时间也将持续并存。
(二)毫米波雷达的优势
在众多车载传感器中,每个传感器都有自身的特点,都存在各自特有的应用场景,所以未来一定是多种传感器融合的解决方案最优。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围环境高精度低延时的监控,而毫米波雷达凭借其可靠的表现(如应对恶劣天气条件)且唯一能够“全天候全天时”工作的超强能力,成为了汽车ADAS不可或缺的核心传感器之一!
(三)全球汽车出货量的自动化程度趋势
除了不同传感器之间孰优孰劣之外,还有一个问题非常重要,那就是24GHz和77GHz两个频段谁更好。24GHz雷达传感器的探测距离约50m左右,距离相对较短,主要用于盲点监测(BSD),变道辅助(LCA)等。77GHz雷达传感器的的探测距离更长,可达到160m到230m。相比于24GHz,77GHz雷达传感器的频率更高、波长变短、系统带宽更宽,从而提高了距离和速度测量的精度和准确度,主要用于自动紧急制动(AEB)、汽车自适应巡航控制(ACC)和前向防撞预警(FCW)等。
(四)24GHz频段与77GHz频段汽车雷达传感器的趋势
目前市场需要的是在复杂的场景下,能够更好解决问题并且价格可接受的产品,因此未来很长一段时间内,由于成本、性能、供应链等问题,77GHz雷达的分布位置和24GHz雷达将会完全不同,在整车上发挥不同的功能作用,77GHz并不会简单替代24GHz,而是会相当长一段时间内共存。
二、毫米波雷达应用场景
(一)智慧办公
在疫情防护的关键时刻,基于摄像头AI的技术确实可以帮助我们减少日常工作中直接或间接的接触,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,但摄像头的大量使用也带来了一个比较大的隐患,即如何保护个人隐私?尤其是在一些非公开或半公开空间的场所,如员工办公区域、会议室等。
毫米波雷达相比摄像头最大的优点是不涉及隐私泄露,它的外观没有让人不安的镜头设计,更重要的是雷达的数据信息也是完全匿名的,符合相关隐私法规要求,可应用于更多不适合部署摄像头的办公场景。
相比AI摄像头技术隐私的问题,毫米波雷达还具备效益优势。由于雷达的识别处理基本都在本地设备侧完成,上传到后台云端数据量很少,仅仅为识别后的人员位置、轨迹信息或者统计处理后的信息,所以对整个物联网系统的网络带宽、云端资源的需求都非常有限,从而可以帮助企业大大降低系统的运营成本。
(二)智能家居
在养老家居领域,多方位感知变得尤为重要。需要实时保证居家老人呼吸心跳数据、睡眠质量等生理检测数据的正常。此外,目前在智慧家居中,保护个人隐私生活方面渐成刚需,却也成痛点,亟待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,通过测量生理呼吸来判断是否有人,同时还可以通过测量呼吸心跳,来判断老人的生理状态,对一些突发时间的报警有不可替代的功能,将有效满足居家养老需求。
此外,在传统智能家居中,自动关闭空调、灯、燃气,以及非法闯入是靠摄像头和红外传感器报警联合系统运作的,但摄像头的隐私问题和红外的准确性在很多场景无法解决。毫米波雷达产品的准确性,隐私性完全没有障碍。与此同时,雷达产品的经济性高,信号输出简单,方便场景互动,由于具备穿透性特点,可以十分便捷将雷达装入家电和灯具中使用,与摄像头形成互补联动。
除了以上介绍的应用领域外,毫米波雷达还广发应用于智慧交通、工业业制造中,比如以智慧工厂为例,可以边缘实现智能感应,可以进一步完善机器人系统技术,实现机器人感知的全智能。
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