德州仪器雷达技术助力车辆外部入侵监控系统革新

随着机动车辆盗窃案件的激增，消费者对新型车辆安全方案的需求日益增加。行车记录仪作为一项新功能，不仅用于记录道路事故，还开始提供外部入侵监控功能，以增强车辆的安全性。

基于摄像头的设计及其挑战

许多现代车辆已经配备了面向外部的摄像头，这些摄像头通常用于高级驾驶辅助系统（ADAS）。在停车状态下，这些摄像头可以继续工作，记录任何可能的入侵或破坏事件。一些先进的系统甚至能利用机器学习算法识别可疑活动，并警告潜在的入侵者。然而，基于摄像头的设计存在显著缺点，如高能耗、非理想天气条件下的精度问题以及隐私法规的限制。实时处理多个摄像头数据流会消耗大量电能，在某些情况下高达75W，这直接影响了电动汽车的续航里程。此外，图像处理在弱光和恶劣天气条件下表现不佳，可能导致误报。

雷达技术的优势与应用

为了解决上述问题，雷达传感器成为一种更具前景的选择。采用雷达的外部入侵监控系统不仅保留了视频录像功能，还能通过低功耗雷达片上系统（SoC）如德州仪器AWRL6432来节省电量。这种雷达SoC具备智能区分路人和潜在入侵者的能力。一旦检测到入侵威胁，雷达SoC可以触发车辆闪烁前照灯并启动录像，从而有效阻止入侵行为。

雷达设计的一个显著优势在于其极低的功耗。例如，AWRL6432的功耗仅为22mW，远低于基于摄像头系统的平均75W功耗。在一个假设案例中，如果这两种系统都安装在一辆电动汽车上，经过24小时的监控后，基于摄像头的系统可能会使车辆的续航里程缩短约5英里，而使用雷达作为唤醒触发器时，同一车辆的续航里程损失仅为8英尺。如需AWRL6432产品规格书、样片测试、采购、BOM配单等需求，请加客服微信：13310830171。

减少误报与提高精度

基于雷达的设计不仅能显著降低功耗，还能减少误报率。雷达能够根据物体的位置、速度和加速度等信息进行精准分类，区分人类与非人类物体。通过轻量级机器学习算法处理微多普勒特征，雷达SoC可以更准确地判断是否需要激活摄像头或警示装置。这种灵活性使得系统能够在不牺牲精度的前提下保持低功耗运行。

此外，雷达可以用作现有机器学习摄像头的补充传感器，进一步提升入侵监控系统的精度。在这种架构下，雷达不仅提供了位置精度，还能在弱光或恶劣天气条件下正常工作。雷达激活摄像头收集额外数据后，机器学习模型可以根据综合信息做出最明智的决策。由于车辆仅在满足特定入侵条件时才会开始录像，因此更容易符合当地隐私法规。

结语

尽管外部入侵监控领域仍处于起步阶段，但市场对更低功耗和更高精度的需求不断增长。德州仪器的低功耗雷达设计不仅满足了这些需求，还带来了新的功能。例如，用于儿童存在检测的车内雷达可以兼作短距离外部入侵监控传感器，而77GHz电动后备箱门脚踢开启模块则可以提供关键的后视功能，实现360度全方位覆盖。通过毫米波雷达技术，不仅可以降低外部入侵监控的能耗，还能在不增加成本的情况下提升车辆的安全性和便利性。这一创新标志着车辆安全技术的重要进步，预示着未来更多的可能性。