一直以来,许多技术领先的厂商都致力于开发高度集成的雷达视觉技术,实现精准且不受环境噪音影响的效果。一架巨大的飞机在屏幕上只能呈现为一个点,那已经是过去的老旧雷达屏幕了。现如今,采用TI独特毫米波技术的毫米波传感器,可以帮助我们看到具有详细轮廓的物体并对其进行分类,实现“眼见为实”。
想象一下,一个灵敏的机器即使在充满灰尘、黑暗、雾气或下雨等恶劣条件下也能避开障碍;一个安全系统,可以透过墙壁看到入侵者;一架无人机可以检测到肉眼看不到的高架电缆;一个安装在手术工具尖端的微型雷达可以检测到生物质;又或者一个微型传感器可以监测动脉壁和声带运动。
这种机器视觉依赖于复杂的互补计算方式,在汽车、工厂自动化、楼宇自动化和医疗等领域的应用中,通常被用于形成精确的物体图像。主动传感器是传输一个或多个波流,并智能地将反射转换成图像。
革新者
当然,无线电探测和测距(雷达)并不是新的技术。每一次驾驶员自主进行操作和每一次自主巡航控制的飞行任务都需要雷达系统的参与。这一概念诞生于第二次世界大战期间,从那以后被广泛使用。这一概念不仅仅在军事用途方面起到了开创性的作用,对其它领域的应用也有巨大贡献。诸如空中和地面交通控制、地面和地下测绘、天气预报、汽车高级驾驶员辅助系统(ADAS)以及医疗监控等应用都在配置电磁(EM)测距。
虽然诸如超声波测距和成像等低频率的技术已经普遍应用,并且成本可被接受,但它局限于短距离范围内。而雷达拥有广泛的工作频率范围,从300 MHz到300 GHz,包括78-81 GHz广泛用于汽车应用,60 GHz用于工业应用。在低频时,电磁传播衰减较小。低频雷达可以覆盖很长的距离,但需要大型天线或多个天线才能弥补有限的精度和角度分辨率。频率越高,衰减越大,但分辨率和精度同样与之增长。而且,在更高的频率下,无线电、基带和天线的集成更加实用。在超高频率下,光学传感器的分辨率是无法被比拟的,然而在超高频率下光学传感器存在被周围的障碍物模糊的可能性。
然而直到最近,由于成本、技术复杂性和精确性等原因,雷达在许多汽车和工业应用中无法广泛使用。但是德州仪器的CMOS芯片上的单片式毫米波感测解决方案可以改变这一挑战。
使用方便
曾经,部署雷达需要大量的射频(RF)设计和专业知识。将天线、射频、模拟、数字处理器和适当的接口等准确地进行集成,需要昂贵和繁琐的设计。
但是现在,我们的集成雷达芯片带来了许多创新性的即插即用解决方案。除了标准的汽车应用之外,许多工业和商业应用也可以从简单易用的TI毫米波传感器中获益。集成DSP和微控制器的效率和便利性将提供多种用途。它可以通过实时监控纠正前端异常情况来提高整体性能。此外,它还专门提供一个芯片上的平台用于本地应用程序和数据分析。
例如,无人机上的嵌入式毫米波传感器可以检测农业土壤和作物的品质。工业化学品储罐内的传感器可以检测液位和蒸汽密度。带有集成分析引擎的传感器可以检测、统计和分析人员的移动。一个微小的传感器可以监测病人的心跳和呼吸模式。贴片中的一系列TI 毫米波传感器可以在瞬间就监测到核心体温和动脉壁的状况。在一些应用中,集成设备甚至可以替代超声波传感器,同时在汽车保险杠上提供更多功能。
可扩展性
雷达技术已经在很多方面施展作用。远程窄射线雷达需要不同的天线配置和更高的功率。例如,中、远距离范围内高级驾驶员辅助系统(ADAS)雷达能够以毫米级的精确度探测远至250米处的物体。具有较宽波束的短程TI毫米波传感器用于近距离检测,例如检测汽车附近的物体或工业应用中的液位检测。
雷达系统根据范围(距离),频率(速度)和角度(角度分辨率)在三维空间中检测物体。雷达的角分辨率取决于天线的孔径。在模块上使用多个天线可以提供更高的角度分辨率。发射功率、信号波形、天线数目和处理能力的可扩展性使得TI毫米波传感器可以被广泛地应用。
由集成的强大处理器运行的边缘信号处理可以为边缘处的模式识别和人工智能算法提供数据分析。边缘处理技术可以使机械手臂在本地处理传感器; LIDAR技术、雷达图像定位处理、 以及能够检测工业罐中危险因素的TI毫米波光谱传感器也都是边缘处理的例子。
时间、频率、空间
除了飞行时间之外,由发送器和反射器的相对速度引起的频率的改变可以由雷达系统拾取。执法人员利用这些系统来检测超速驾驶的违规者。
雷达以调制波形连续发送信号。这种被称为频率调制连续波的高级信号处理算法,以时间,频率和空间三个维度联合接收波形,以合成物体的图像。与照相机不同,这些图像是物体的轮廓,这也避免了关于隐私方面的担忧。
分布式传感器可以监视更广阔的视野并解决处于相同距离但不同位置的物体。一系列同步传感器已经部署在高成本的逆合成孔径雷达(ISAR)中。采用CMOS TI毫米波解决方案,合成阵列只需孔径雷达(ISAR)的一小部分成本和复杂性,就可以提供能够高速高分辨率成像的大孔径。
设想一下汽车保险杠上安装多个TI毫米波传感器,可以辨别出1度距离范围内的物体。现代雷达采用微型多普勒雷达和级联雷达,通过机型详细的轮廓刻画和分类来查看物体。它可以确定一个物体是卡车、小型车辆还是人。多个分布式传感器的阵列处理和传感器融合可以提供高分辨率图像,但涉及大量数据并且需要大量带宽。本地信号处理器可以消除对中央处理器高速接口的需求。
我们将继续致力于提高分辨率,并结合复杂的算法,如同时定位和测绘以及合成孔径雷达,使其成为主流成像技术。未来,雷达与LIDAR的结合可以为更多应用提供最佳的视觉解决方案。
半导体技术的创新超越了射频、模拟和数字信号处理,带来了毫米波传感器的变革。过去仅限于小型防御和空间应用的雷达系统现在已部署在汽车和工业应用中。这些技术开阔了我们的视野并提供了巨大的创新机会。
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