隨著汽車技術的不斷進步，OEM（原始設備制造商）面臨著越來越多的設計挑戰，特別是在確保乘客安全方面。為了適應最新的設計趨勢和法規要求，OEM需要專注于三個主要的車內傳感應用：乘員監測、存在檢測及入侵檢測。本文將探討這些挑戰，并介紹如何通過支持邊緣AI的60GHz雷達傳感器——AWRL6844來有效應對。

車內雷達設計挑戰

1. 用于安全帶提醒裝置的乘員監測

當前的安全帶提醒系統依賴于座椅內的重量網格傳感器，這種傳統方法在前排座椅上已經廣泛應用。然而，隨著對后排乘客安全性的重視，OEM現在也傾向于在后排安裝傳感器。這一變化不僅增加了傳感器的數量和布線復雜度，還可能因為無法區分生命與非生命物體而導致誤報問題。例如，一個放置在座位上的背包可能會被誤認為是乘客，從而觸發不必要的警報。

2. 車內兒童檢測

即將到來的歐洲NCAP標準強調了直接檢測的重要性，這意味著OEM必須尋找更有效的解決方案來確保停放車輛內的兒童安全。雖然可以考慮使用超寬帶（UWB）傳感器，但要達到必要的性能水平通常需要額外添加傳感器。此外，系統還需要能夠準確地區分成人與兒童，這對高分辨率數據的要求提出了新的挑戰。

3. 入侵檢測

高端車型中越來越多地采用入侵檢測系統，以保護車輛免受未授權訪問。這些系統多使用超聲波傳感器，但是它們容易受到外部環境因素的影響，如行人路過或附近活動引起的震動，這可能導致誤報警。

利用邊緣AI解決車內傳感難題

面對上述復雜的車內傳感需求，OEM正轉向新技術尋求簡化設計并降低成本的方法。TI推出的AWRL6844 60GHz毫米波雷達傳感器正是為此而生，它旨在解決上述問題的同時降低系統成本約20美元。

德州儀器AWRL6844具備16個虛擬通道，提供更高的空間分辨率，使它可以精確地檢測和定位車內的乘員，即使是在車輛行駛過程中。結合邊緣AI處理能力，AWRL6844能夠智能地區分生命體和非生命體，減少誤報情況的發生。其內置的數字信號處理器運行著智能聚類算法，可以過濾掉由車輛運動產生的噪聲，確保車內有人時的高度準確性。

對于車內兒童檢測，AWRL6844擁有寬廣的視場角，可以覆蓋腳部空間和后向兒童安全座椅等盲區。該傳感器采用混合處理方式，融合了傳統的雷達技術和本地機器學習模型，實現了快速調優和修改分類系統的能力，以滿足新測試用例或法規的變化。

在入侵檢測方面，AWRL6844的低功耗模式和機器學習價值鏈提高了檢測效率，每秒可進行多達10次事件檢測，且功耗低于50mW，避免了長時間停車狀態下電池電量的過度消耗。同時，片上加速器的應用使得入侵檢測處理更加高效，減少了對外部組件的依賴，保持了高精度。

綜上所述，AWRL6844不僅解決了OEM面臨的諸多車內傳感難題，而且為未來的汽車安全系統提供了強有力的支持。通過集成先進的邊緣AI功能，這款傳感器有助于打造一個更加智能、可靠且用戶體驗更好的車內環境。

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