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[导读] 汽车设计师已成功将毫米波(mmWave)传感器集成到多个汽车驾驶室内应用中。 这些应用之一是能够在各类照明条件和传感器放置中检测车内人员乘坐情况,而不管其是否移动。这可帮助汽车系统检测到

汽车设计师已成功将毫米波(mmWave)传感器集成到多个汽车驾驶室内应用中。

这些应用之一是能够在各类照明条件和传感器放置中检测车内人员乘坐情况,而不管其是否移动。这可帮助汽车系统检测到留在车内无人看管的儿童或人员位置,以进行温度控制。

Azcom Technology展示了AWR1642毫米波传感器结合Azcom专有算法,如何能够可靠识别座椅上人员入座情况。我们以不同的速度,及不同的环境(城市、高速公路)和驾驶室(光照、温度)条件进行驾驶,并分析了不同的座椅配置。

在我们的演示中,传感器将从天窗悬挂下来,朝向后座(如图1所示),尽管在最终安装中它更可能被放置在座椅靠背内部、后视镜周围或车顶内部等地方。由于毫米波能够感知各种材料,包括构成车辆的材料,因此安装在座椅或车顶内时,传感性能不会发生变化。包括Azcom Technology增强功能的所有处理都在传感器上运行,而主机上的图形用户界面有助于可视化结果。

图1:安装在车辆天窗上的毫米波传感器

此用例的主要挑战是在引擎开启和汽车行驶时实现充分的检测稳健性。这两个事件的组合引入了来自数个在静态设置中不存在的振动模式的信号的一组中断。出于此原因,我们设计了一种新的算法。此算法对来自道路的振动不太敏感,且能够检测车内人员入座情况的所有可能组合。

除了车内人员入座情况检测参考设计,我们还应用并验证了这些增强功能。图2、3、4和5是来自样品驱动的一些快照,以及检测车内人员入座情况的图示。

在图2中,在城市中驾驶时后排座椅无人员入座,算法检测到无故障。统计数据按处理桢的比率计算:此用例中为6 fps。在现实产品中,频率较低的二级决策工具会使检测变得更加稳健。

图2:后排座椅无人员入座

在图3中,该算法成功检测到区域1中有人员入座,如红框所示。

图 3:后排座位检测到人员入座

图4侧重于使用不同汽车驾驶室时算法的准确性。通过测试两种不同的车型,我们在以不同速度行驶时展示了可靠的人员入座检测情况。

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