毫米波雷达的应用无处不在- 1.2 用 IWR1642 进行人员数量统计的演示说明

我是TI毫米波雷达技术支持

工程师 我叫尹志兴（音译）

前面我的同事已经 给大家介绍了TI的毫米波雷达

的应用和基本的介绍 包括TI的

一个芯片 接下来 我会给大家介绍

TI在工业领域的一个特定的应用

刚才我看到在线的朋友 很多人问到的一个问题就是

TI的毫米波雷达在工业领域 和楼宇监控方面有什么应用

下面的讨论是TI的毫米波雷达 在楼宇自动化里面的应用

那针对这方面的应用呢 TI也推出了一个参考设计

所以接下来我们会从 这方面展开 跟大家讨论一下

这边是基于IWR1642

IWR就是我们在 工业领域应用的一个雷达的芯片

这是一款单机电集成的方案

我们在单机电集成的 工业领域IWR1642雷达芯片上做

了一个设计 叫做people counting的示例

就是数人头 我们会在一些商场啊 楼宇啊

去数当前的人数 或者 过去一段时间的人流量有多少

这种应用

在这个课题中呢 我们会从以下几方面来作介绍

首先给大家介绍在楼宇自动化里面

我们为何推广我们的 毫米波雷达传感器

第二是TI目前的一个参考设计

叫做人员的运动跟踪 以及人员的人头清点

清点数量 第三 针对这个参考设计

我们展开给大家 讲讲我们的底层的信号处理

还有高层方面的跟踪模块

第四方面有一个视频给大家演示

同时客户拿到我们的 demo之后怎么做一个定制化和调试

然后得到客户想要的更好的效果

最后预留一定的时间给大家做答疑

首先我们来看看第一部分

从这个PPT当中 大家可以看到我们列出了

四张图 都是在楼宇自动化和楼宇监控

领域的四个典型应用 比如第一个

就是非法入侵 一般在公司里面啊

或者家庭里面啊 都有一个敏感的区域

需要监控当前有没有人接近这个区域

监控然后告警 目前这个摄像头用的比较多

第二就是人数的统计

人流量的统计

第三就是自动门的开关和控制

第四就是数字摄像头的监控 这四个

应用大家在生活中 是随处可见 司空见惯的

针对这四个方案 我们的目标是 要找到一个可靠性高并且

尺寸小 价格低 易于安装的 一个模块来满足这些应用场景

但是我们现在普遍用的摄像头的话

就会存在一些不足 比如摄像头

会受到天气环境的影响 比如我的摄像头装在外面或家里

然后外面有雾霾天

家里有火警引起的大雾的影响的话

可能我的摄像头 就无法工作呢 第二就是在

一些特殊的场合 会涉及到道德隐私的问题

比如在我的厕所 我的卧室

我是不希望安装摄像头的 因为涉及到个人隐私的问题

第三方面 随着智能化的一个推广

我们不仅要做监控的工作 还要增加一些智能的分析

所以智能分析这个领域 我们一旦增加的话呢

摄像头这块 我们需要一些更高端的算法

要应对这些算法的话 我们需要增加一个更加

主频更高的处理器 这对我们的成本也有一定的提升

第四方面 我们的摄像头 一直处于工作的状态

一直工作的话 是一直需要把数据存下来

这样对数据存储的能力的要求 对数据传输的带宽的需求

都是有一定的提升 这样对我 成本的一个增加也是显而易见的

第五 摄像头在 我们的应用中 比如数人头啊

就是在密集的区域数人头的话 会存在一个比较高的误检和漏检

这种错误的概率 也是需要迫切去提升的

最后大家可能会说 摄像头现在用的很广

但有一些朋友和客户 已经在用雷达方案了

比如24G 相对比TI 提出的77G的方案呢

它是已经大规模的量产 但是24G存在 一个问题 就是视频带宽是不足的

这样也会影响它的分辨率

非常不能满足我们的需求

第二 24G的不足是 天线的设计尺寸会非常大

这样整个模块的尺寸会很大 不易于我们的安装

和利用 这样我们针对这些应用不足

我们用Ti的77G的雷达 也这方面存在一些相关的优势

然后才会去推广 首先我们针对天气这一块

雷达是不受天气环境温度

也不受大雾雾霾这些影响的

第二 我们雷达 不像摄像头 一直去监控你

所以不会涉及到道德隐私的问题 它可以安装在卧室

可以安装在厕所 去监控整个人的行为比如

我可以监控这个老人和小孩

他当前的状态 比如这个老人是否有摔倒

还是正常的站立坐姿这种问题

但是不存在隐私的问题 所以是可以被大众接受的

第三 TI的1642这款芯片是一个

单机电集成的方案 内部是集成了一个600兆赫兹主频的

DSP 所以后面我即使加 一些高级的智能分析的算法

都是可以在单片里面完成的 不需要再外加一个处理器

这样我的成本也可以降下来

第四就是如果我的雷达和 摄像头融合一起使用的话呢

我的摄像头是不需要一直打开的 只有我的雷达监控到

有一个非法入侵的时候 有一个可疑目标接近我的时候

我才去触发我的摄像头去工作

这样有两个好处 一个是

监控存储空间的需求不需要那么大

第二就是我传输的 带宽也不需要那么大

第三就是我的功耗 因为 我的摄像头不是一直工作的

所以我的功耗也能降下来 所以总共我从成本和功耗

都是在使用了TI的 雷达后有一定的降低

同时融合了摄像头之后呢 我们可以降低误检和漏检的概率

就是我们刚才讲到的数人头里面 如何跟我们的雷达一起融合

两个一起做检测检测结果 再做一个数据的结果的融合的话

我的漏检和错检的概率就会降低

跟现在已有的大众普遍用的 24G的雷达相比来说呢

77G有一个更高的带宽 就是我们的77G里面有一个4G的

射频带宽 所以从距离 分辨率这块来说的话呢 可以达到

厘米级别的 所以分辨率是非常高的

可以满足人流量密集的 时候我的一个检测的概率

我的精确度和准确度 是可以得到很大的提升

那另外一个就是我77G

我的天线可以做的更小 所以我整个模块可以做到更小

所以我现在的普遍应用包括车载

家庭的应用 我的模块更小 就更方便安装了

这里列出来楼宇自动化 方案中已有存在的这些

不足和限制 以及 TI毫米波雷达在这方面的优势

所以TI才会在楼宇自动化里面 推广TI 77G的毫米波雷达技术的应用

那下面我们看看针对这块应用

我们会有参考设计 比如我们有人员的跟踪

和人员数量的清点这一块

这个参考设计目前 可以在TI的官网上获得的

这个参考设计中 集成了两个基本的配置

和测试用例在里面

其中的一个用例是针对一般的 楼宇里面的会议室的测试

一般会议室比如六米的一个宽度

一个维度就够了 所以 我们有一个6米的测试用例

大家从PPT右边的中间这个图

可以看到 这是我们在 实验室测试的一个场景

那在这个场景中我们看到 会有四个人的存在

有墙面 也有桌子 椅子 电脑等等

这些东西的存在 但对于这种应用来说的话

我们需要知道 当前会议室里面有几个人

右边是我们检测出来的结果

从检测结果中可以看到 我们已经把四个人的一个位置

我们这边是一个照片 所以没办法体现出它的速度信息

其实我们已经把速度信息和输出来了

从这个图我们可以看到 当前会议室中有几个人在显示

同时还有每个人的方位信息

大概的一个位置 然后呢 我们也可以看到

我们已经把相应的 墙面啊 桌子啊 椅子啊 电脑啊

我不感兴趣的静态的杂波已经滤掉了

这个参考设计中 集成了两个算法在里面

一个是静态杂波的去除 还有一个是

对目标的一个分组和跟踪

跟踪的效果我们 可以从PPT右边下方的

这个图 我们是在过道里面去测试

把雷达放在过道的 一个角落上面 然后去测试

当前或过去一段时间 通过这个雷达的人流量

从图中可以看出 在远处的话

我们看到有一个人走过来 我们已经可以检测到他

在我们右边的蓝色的方框里面

可以检测到这人已经 在14米左右的距离

可以检测到了 对于普通的过道来说呢

已经可以满足要求了 对于 走到我近处的这两个人呢

他们是并肩走过来的 我们也能 很好的分辨这两个人的存在

可以说明我们的77G毫米波 雷达的分辨率是非常高的

同时在右边的检测结果 我们可以看到两条线

这两条线是走进来的 这两个人的运动轨迹

这就是刚才讲到的算法中 集成的一个跟踪的模块

可以同时检测我当前区域当前的人数

也可以跟踪我当前 区域的人运动的一个轨迹

这就是我们在参考设计中 所集成的两个典型的测试用例

那除了距离 以及我刚才 讲到的两个比较高级的功能以外

在距离的分辨率上我们可以 达到4.8厘米及12厘米的一个距离精度

在速度和速度分辨率这块 我们也是

非常适合这样的场景 那在系统的功耗这方面

大概是在2瓦左右 或许大家会问到说

那你们的参考设计在 People counting里面的性能如何呢

跟踪的精确度和准确度如何呢

所以我们也做了一个相关的测试

测试场景中 比如每平方米 有三个人的应用场景的话呢

我们测量的准确度可以高达93%以上

这个就是我们测量的一个性能

这是我们参考设计中 集成的两个典型用例

针对不同的应用需求和 测试场景的话呢

我们是需要对这个参考设计中的 配置和参数去做调整的

这一块我们会在后面讲到

我们接下来往下来看

我们的people counting 和tracking的参考设计的话呢

是基于我们的TI的 IWR1642的EVM评估板实现的

这个1642是基于调频 连续波的毫米波雷达的

集成芯片 里面的工作射频 是可以从76到81G赫兹

然后内部也集成了射频前段 是两个发送天线

和四个接收天线

然后也集成了ADC 数字信号处理器

C674X 它的主频可以达到600赫兹

那么MCU是 内部集成了一个Cortex R4

主频可以达到200兆赫兹

所以1642是一款从射频到AD

到数字信号的处理 到MCU的控制

都是一个完全单芯片的集成方案

所以我们数人数的解决方案的软件

都是单片里完成的 从前端数字信号的一个 射频信号的

输入到ADC数据的一个采集

到雷达信号的一个处理

和静态杂波的一个干扰消除

输出一个点云的信息

到最终的高级的 目标的一个跟踪和分组

都是在1642这个单芯片方案中完成的

最终我们会把检测的结果 比如人数啊

或者人员的位置啊速度啊这些信息

通过我的USB口输出到PC上

PC上有一个TI提供的显示的软件

把结果给大家很直观的显示出来

所以 我们的雷达能够带来的一个好处

就是数人数相对于 目前已有的解决方案

能够带来的好处 我们刚才在第一页slide就讲到了

类似它可以解决一些道德隐私的问题

它是不受环境的影响的

所以基于这些好处 以及数人数的参考设计

它可以做一个更加广泛的应用推广

比如去做现在智慧城市 里面用到的智能灯控

所谓智能灯控 就是我可以用雷达监测当前

有没有人或物体经过我这个区域

来监测我的灯的开关 这就是我们的智慧城市里面智能灯控的

去达到节能的作用

比如我们再举两个例子 比如motion detect

就是运动检测 我们可以用在家里啊

家里比如有个敏感的区域 我可以检测这个区域

比如现在我们社会上 经常会有这种类似的报道

就是家里没有人 家里的小孩 家里的大人

在卧室或厨房干什么事

比如小孩从阳台的窗户爬上去

就发生意外了 这种时候 我们可以用我们的雷达去监控

这种危险的区域 一旦有人靠近的话呢

可以去告警 可以提示我们的家长

然后这样有一个警示的信息

这就是一个类似的应用

第三我给大家说一下 就是我们现在用的很多的

因为很多家庭里面也会用这种数字IP

去做监控 在这方面 我们可以把摄像头跟我们的雷达

做融合 提升我们 整个的一个使用的体验

提升我们对隐私的敏感问题的解决

等等 这就是数人数的一个参考设计

以及它可以做推广的一些领域

那数人数这块 我们相关的 一些资料 比如我们参考设计的

文档啦 软件的资料啊

硬件的芯片的资料

都可以从我们TI的官网上去下载

嗯 数人数这块 我们下面会有一个

从比较高层的一个大概的介绍

包括数人数底层实现的一个原理

首先来看看数人数底层的算法

实现的一个流程

这块实现的话 是分成两大部分

第一部分是在我的DSP上去做的

第二部分是在我的ARM上做的

在DSP上做的是 基本的雷达信号的处理

比如我采集到的原始的数字信号

然后再输入到我的DSP之后

做一个距离速度以及方位

信息的提取 以及刚才讲到的

数人数中也集成了 一个静态杂波的干扰消除

这个模块也是在我的DSP上去做的

那最终DSP上处理完 输出的话是一个

点云的信息 每个点上还有具体的

一个距离和多普勒的速度

以及角度以及每个点上 检测到的信噪比信息

我得到这些信息后 我会通过共享memory的方式

给到我的ARM ARM再 通过共享memory去获取

它需要做后面的分组目标的聚类

以及目标的跟踪 都是在我们的ARM上做的

那后面大概给大家讲一下 ARM上的分组聚类和跟踪

模块的比较高级的介绍

这张图是

它是我们刚才看到的测试

测试结果的输出和显示

左边的是点云信息 是我们

DSP处理输出的每个点的一个显示

从中可以看到 大概在三个方位会有

会有反射的信息 但这个 三个方位 我们不知道各个

方位的点到底是几个目标

一个两个还是三个目标信息的存在

所以我们这些点云经过输出到

我们的ARM上做一个跟踪和分组后

这边就可以得到三个 具体的几个目标信息

会有三个目标的显示 图中的三个不同的圆圈

三个不同颜色的圆圈 就代表三个不同的目标

的一个检测

那后面来看看我们在ARM上 做的一个高级的分组和追踪的

一个比较高的介绍

从这个图的右边 我们可以看到

右边从下往上看 有一个大概的介绍

就是我们从模拟的前端到数字前端

到距离和速度的一个FFT到检测

这些都是在前面 讲到的DSP上面去做的

DSP上输出的电云信息 会带有距离和速度角度方位检测的

信噪比 这些电云信息会 进入到我的跟踪模块里面去

它来做目标的一个 定位和目标的一个跟踪

那我在这里面有相应的算法 比如说

我们会有目标的一个卡尔曼滤波

还有一个卡尔曼的目标预测

和目标的一个分类和上报

这些都会在我的跟踪模块里面做到

跟踪模块经过 一系列的算法处理跟踪输出后

会有目标的信息 目标信息的话呢

针对每个目标 我们 输出每个目标中心点的速度

中心点的一个方位

距离 还有这个目标当前

聚集的反射点速是多少

等等这些信息再输出到我更上层

所谓的目标的分类

因为我们也有在线的朋友问到说 目前

我们TI的雷达能不能做目标的分类

能不能做材料的一个区分

在这块 如果客户感兴趣的话呢

可以在拿到demo之后 做一个更加上层的一个

算法的定制和研究分析

因为TI目前发布的参考设计 是没有目标分类这块的

算法和软件的存在

所以跟踪模块最终输出是一个

目标的列表 里面有目标带有的信息

这个是我们的tracking module

给大家的一个介绍 当然更加详细的信息呢

比如跟踪模块的 整个算法的介绍和流程

大家可以看看我们数人数 参考设计里面的文档

里面有算法的 更加细节的介绍和流程的实现

下面我们看下这个跟踪模块

它实现的对外的可配的参数的细节

因为跟踪模块包括目标的分类和跟踪

针对不同的目标和场景

它的算法需要适配 参数需要调节

所以这边的参数 提供了相关可配信息

比如说我们这里 列出来的主要几点

其中最上面两点 就是我们系统 可以支持的的最大输出的点数

大概是250点

这是可配的

第二是目前最大输出的跟踪目标数

大概是20个 然后是 支持的目标的一个径向速度

径向速度 大概是初始的就是从静止

开始跟踪

然后最大的径向速度是20米每秒

支持的目标加速度是5米每秒左右

然后我现在的系统支持的一个周期

大概是50毫秒 所以它的刷新率

大概是在20赫兹

这是参考设计默认的 一些支持的配置在里面

大家拿到之后可以细节再看一下

我是TI毫米波雷达技术支持

工程师 我叫尹志兴（音译）

前面我的同事已经 给大家介绍了TI的毫米波雷达

的应用和基本的介绍 包括TI的

一个芯片 接下来 我会给大家介绍

TI在工业领域的一个特定的应用

刚才我看到在线的朋友 很多人问到的一个问题就是

TI的毫米波雷达在工业领域 和楼宇监控方面有什么应用

下面的讨论是TI的毫米波雷达 在楼宇自动化里面的应用

那针对这方面的应用呢 TI也推出了一个参考设计

所以接下来我们会从 这方面展开 跟大家讨论一下

这边是基于IWR1642

IWR就是我们在 工业领域应用的一个雷达的芯片

这是一款单机电集成的方案

我们在单机电集成的 工业领域IWR1642雷达芯片上做

了一个设计 叫做people counting的示例

就是数人头 我们会在一些商场啊 楼宇啊

去数当前的人数 或者 过去一段时间的人流量有多少

这种应用

在这个课题中呢 我们会从以下几方面来作介绍

首先给大家介绍在楼宇自动化里面

我们为何推广我们的 毫米波雷达传感器

第二是TI目前的一个参考设计

叫做人员的运动跟踪 以及人员的人头清点

清点数量 第三 针对这个参考设计

我们展开给大家 讲讲我们的底层的信号处理

还有高层方面的跟踪模块

第四方面有一个视频给大家演示

同时客户拿到我们的 demo之后怎么做一个定制化和调试

然后得到客户想要的更好的效果

最后预留一定的时间给大家做答疑

首先我们来看看第一部分

从这个PPT当中 大家可以看到我们列出了

四张图 都是在楼宇自动化和楼宇监控

领域的四个典型应用 比如第一个

就是非法入侵 一般在公司里面啊

或者家庭里面啊 都有一个敏感的区域

需要监控当前有没有人接近这个区域

监控然后告警 目前这个摄像头用的比较多

第二就是人数的统计

人流量的统计

第三就是自动门的开关和控制

第四就是数字摄像头的监控 这四个

应用大家在生活中 是随处可见 司空见惯的

针对这四个方案 我们的目标是 要找到一个可靠性高并且

尺寸小 价格低 易于安装的 一个模块来满足这些应用场景

但是我们现在普遍用的摄像头的话

就会存在一些不足 比如摄像头

会受到天气环境的影响 比如我的摄像头装在外面或家里

然后外面有雾霾天

家里有火警引起的大雾的影响的话

可能我的摄像头 就无法工作呢 第二就是在

一些特殊的场合 会涉及到道德隐私的问题

比如在我的厕所 我的卧室

我是不希望安装摄像头的 因为涉及到个人隐私的问题

第三方面 随着智能化的一个推广

我们不仅要做监控的工作 还要增加一些智能的分析

所以智能分析这个领域 我们一旦增加的话呢

摄像头这块 我们需要一些更高端的算法

要应对这些算法的话 我们需要增加一个更加

主频更高的处理器 这对我们的成本也有一定的提升

第四方面 我们的摄像头 一直处于工作的状态

一直工作的话 是一直需要把数据存下来

这样对数据存储的能力的要求 对数据传输的带宽的需求

都是有一定的提升 这样对我 成本的一个增加也是显而易见的

第五 摄像头在 我们的应用中 比如数人头啊

就是在密集的区域数人头的话 会存在一个比较高的误检和漏检

这种错误的概率 也是需要迫切去提升的

最后大家可能会说 摄像头现在用的很广

但有一些朋友和客户 已经在用雷达方案了

比如24G 相对比TI 提出的77G的方案呢

它是已经大规模的量产 但是24G存在 一个问题 就是视频带宽是不足的

这样也会影响它的分辨率

非常不能满足我们的需求

第二 24G的不足是 天线的设计尺寸会非常大

这样整个模块的尺寸会很大 不易于我们的安装

和利用 这样我们针对这些应用不足

我们用Ti的77G的雷达 也这方面存在一些相关的优势

然后才会去推广 首先我们针对天气这一块

雷达是不受天气环境温度

也不受大雾雾霾这些影响的

第二 我们雷达 不像摄像头 一直去监控你

所以不会涉及到道德隐私的问题 它可以安装在卧室

可以安装在厕所 去监控整个人的行为比如

我可以监控这个老人和小孩

他当前的状态 比如这个老人是否有摔倒

还是正常的站立坐姿这种问题

但是不存在隐私的问题 所以是可以被大众接受的

第三 TI的1642这款芯片是一个

单机电集成的方案 内部是集成了一个600兆赫兹主频的

DSP 所以后面我即使加 一些高级的智能分析的算法

都是可以在单片里面完成的 不需要再外加一个处理器

这样我的成本也可以降下来

第四就是如果我的雷达和 摄像头融合一起使用的话呢

我的摄像头是不需要一直打开的 只有我的雷达监控到

有一个非法入侵的时候 有一个可疑目标接近我的时候

我才去触发我的摄像头去工作

这样有两个好处 一个是

监控存储空间的需求不需要那么大

第二就是我传输的 带宽也不需要那么大

第三就是我的功耗 因为 我的摄像头不是一直工作的

所以我的功耗也能降下来 所以总共我从成本和功耗

都是在使用了TI的 雷达后有一定的降低

同时融合了摄像头之后呢 我们可以降低误检和漏检的概率

就是我们刚才讲到的数人头里面 如何跟我们的雷达一起融合

两个一起做检测检测结果 再做一个数据的结果的融合的话

我的漏检和错检的概率就会降低

跟现在已有的大众普遍用的 24G的雷达相比来说呢

77G有一个更高的带宽 就是我们的77G里面有一个4G的

射频带宽 所以从距离 分辨率这块来说的话呢 可以达到

厘米级别的 所以分辨率是非常高的

可以满足人流量密集的 时候我的一个检测的概率

我的精确度和准确度 是可以得到很大的提升

那另外一个就是我77G

我的天线可以做的更小 所以我整个模块可以做到更小

所以我现在的普遍应用包括车载

家庭的应用 我的模块更小 就更方便安装了

这里列出来楼宇自动化 方案中已有存在的这些

不足和限制 以及 TI毫米波雷达在这方面的优势

所以TI才会在楼宇自动化里面 推广TI 77G的毫米波雷达技术的应用

那下面我们看看针对这块应用

我们会有参考设计 比如我们有人员的跟踪

和人员数量的清点这一块

这个参考设计目前 可以在TI的官网上获得的

这个参考设计中 集成了两个基本的配置

和测试用例在里面

其中的一个用例是针对一般的 楼宇里面的会议室的测试

一般会议室比如六米的一个宽度

一个维度就够了 所以 我们有一个6米的测试用例

大家从PPT右边的中间这个图

可以看到 这是我们在 实验室测试的一个场景

那在这个场景中我们看到 会有四个人的存在

有墙面 也有桌子 椅子 电脑等等

这些东西的存在 但对于这种应用来说的话

我们需要知道 当前会议室里面有几个人

右边是我们检测出来的结果

从检测结果中可以看到 我们已经把四个人的一个位置

我们这边是一个照片 所以没办法体现出它的速度信息

其实我们已经把速度信息和输出来了

从这个图我们可以看到 当前会议室中有几个人在显示

同时还有每个人的方位信息

大概的一个位置 然后呢 我们也可以看到

我们已经把相应的 墙面啊 桌子啊 椅子啊 电脑啊

我不感兴趣的静态的杂波已经滤掉了

这个参考设计中 集成了两个算法在里面

一个是静态杂波的去除 还有一个是

对目标的一个分组和跟踪

跟踪的效果我们 可以从PPT右边下方的

这个图 我们是在过道里面去测试

把雷达放在过道的 一个角落上面 然后去测试

当前或过去一段时间 通过这个雷达的人流量

从图中可以看出 在远处的话

我们看到有一个人走过来 我们已经可以检测到他

在我们右边的蓝色的方框里面

可以检测到这人已经 在14米左右的距离

可以检测到了 对于普通的过道来说呢

已经可以满足要求了 对于 走到我近处的这两个人呢

他们是并肩走过来的 我们也能 很好的分辨这两个人的存在

可以说明我们的77G毫米波 雷达的分辨率是非常高的

同时在右边的检测结果 我们可以看到两条线

这两条线是走进来的 这两个人的运动轨迹

这就是刚才讲到的算法中 集成的一个跟踪的模块

可以同时检测我当前区域当前的人数

也可以跟踪我当前 区域的人运动的一个轨迹

这就是我们在参考设计中 所集成的两个典型的测试用例

那除了距离 以及我刚才 讲到的两个比较高级的功能以外

在距离的分辨率上我们可以 达到4.8厘米及12厘米的一个距离精度

在速度和速度分辨率这块 我们也是

非常适合这样的场景 那在系统的功耗这方面

大概是在2瓦左右 或许大家会问到说

那你们的参考设计在 People counting里面的性能如何呢

跟踪的精确度和准确度如何呢

所以我们也做了一个相关的测试

测试场景中 比如每平方米 有三个人的应用场景的话呢

我们测量的准确度可以高达93%以上

这个就是我们测量的一个性能

这是我们参考设计中 集成的两个典型用例

针对不同的应用需求和 测试场景的话呢

我们是需要对这个参考设计中的 配置和参数去做调整的

这一块我们会在后面讲到

我们接下来往下来看

我们的people counting 和tracking的参考设计的话呢

是基于我们的TI的 IWR1642的EVM评估板实现的

这个1642是基于调频 连续波的毫米波雷达的

集成芯片 里面的工作射频 是可以从76到81G赫兹

然后内部也集成了射频前段 是两个发送天线

和四个接收天线

然后也集成了ADC 数字信号处理器

C674X 它的主频可以达到600赫兹

那么MCU是 内部集成了一个Cortex R4

主频可以达到200兆赫兹

所以1642是一款从射频到AD

到数字信号的处理 到MCU的控制

都是一个完全单芯片的集成方案

所以我们数人数的解决方案的软件

都是单片里完成的 从前端数字信号的一个 射频信号的

输入到ADC数据的一个采集

到雷达信号的一个处理

和静态杂波的一个干扰消除

输出一个点云的信息

到最终的高级的 目标的一个跟踪和分组

都是在1642这个单芯片方案中完成的

最终我们会把检测的结果 比如人数啊

或者人员的位置啊速度啊这些信息

通过我的USB口输出到PC上

PC上有一个TI提供的显示的软件

把结果给大家很直观的显示出来

所以 我们的雷达能够带来的一个好处

就是数人数相对于 目前已有的解决方案

能够带来的好处 我们刚才在第一页slide就讲到了

类似它可以解决一些道德隐私的问题

它是不受环境的影响的

所以基于这些好处 以及数人数的参考设计

它可以做一个更加广泛的应用推广

比如去做现在智慧城市 里面用到的智能灯控

所谓智能灯控 就是我可以用雷达监测当前

有没有人或物体经过我这个区域

来监测我的灯的开关 这就是我们的智慧城市里面智能灯控的

去达到节能的作用

比如我们再举两个例子 比如motion detect

就是运动检测 我们可以用在家里啊

家里比如有个敏感的区域 我可以检测这个区域

比如现在我们社会上 经常会有这种类似的报道

就是家里没有人 家里的小孩 家里的大人

在卧室或厨房干什么事

比如小孩从阳台的窗户爬上去

就发生意外了 这种时候 我们可以用我们的雷达去监控

这种危险的区域 一旦有人靠近的话呢

可以去告警 可以提示我们的家长

然后这样有一个警示的信息

这就是一个类似的应用

第三我给大家说一下 就是我们现在用的很多的

因为很多家庭里面也会用这种数字IP

去做监控 在这方面 我们可以把摄像头跟我们的雷达

做融合 提升我们 整个的一个使用的体验

提升我们对隐私的敏感问题的解决

等等 这就是数人数的一个参考设计

以及它可以做推广的一些领域

那数人数这块 我们相关的 一些资料 比如我们参考设计的

文档啦 软件的资料啊

硬件的芯片的资料

都可以从我们TI的官网上去下载

嗯 数人数这块 我们下面会有一个

从比较高层的一个大概的介绍

包括数人数底层实现的一个原理

首先来看看数人数底层的算法

实现的一个流程

这块实现的话 是分成两大部分

第一部分是在我的DSP上去做的

第二部分是在我的ARM上做的

在DSP上做的是 基本的雷达信号的处理

比如我采集到的原始的数字信号

然后再输入到我的DSP之后

做一个距离速度以及方位

信息的提取 以及刚才讲到的

数人数中也集成了 一个静态杂波的干扰消除

这个模块也是在我的DSP上去做的

那最终DSP上处理完 输出的话是一个

点云的信息 每个点上还有具体的

一个距离和多普勒的速度

以及角度以及每个点上 检测到的信噪比信息

我得到这些信息后 我会通过共享memory的方式

给到我的ARM ARM再 通过共享memory去获取

它需要做后面的分组目标的聚类

以及目标的跟踪 都是在我们的ARM上做的

那后面大概给大家讲一下 ARM上的分组聚类和跟踪

模块的比较高级的介绍

这张图是

它是我们刚才看到的测试

测试结果的输出和显示

左边的是点云信息 是我们

DSP处理输出的每个点的一个显示

从中可以看到 大概在三个方位会有

会有反射的信息 但这个 三个方位 我们不知道各个

方位的点到底是几个目标

一个两个还是三个目标信息的存在

所以我们这些点云经过输出到

我们的ARM上做一个跟踪和分组后

这边就可以得到三个 具体的几个目标信息

会有三个目标的显示 图中的三个不同的圆圈

三个不同颜色的圆圈 就代表三个不同的目标

的一个检测

那后面来看看我们在ARM上 做的一个高级的分组和追踪的

一个比较高的介绍

从这个图的右边 我们可以看到

右边从下往上看 有一个大概的介绍

就是我们从模拟的前端到数字前端

到距离和速度的一个FFT到检测

这些都是在前面 讲到的DSP上面去做的

DSP上输出的电云信息 会带有距离和速度角度方位检测的

信噪比 这些电云信息会 进入到我的跟踪模块里面去

它来做目标的一个 定位和目标的一个跟踪

那我在这里面有相应的算法 比如说

我们会有目标的一个卡尔曼滤波

还有一个卡尔曼的目标预测

和目标的一个分类和上报

这些都会在我的跟踪模块里面做到

跟踪模块经过 一系列的算法处理跟踪输出后

会有目标的信息 目标信息的话呢

针对每个目标 我们 输出每个目标中心点的速度

中心点的一个方位

距离 还有这个目标当前

聚集的反射点速是多少

等等这些信息再输出到我更上层

所谓的目标的分类

因为我们也有在线的朋友问到说 目前

我们TI的雷达能不能做目标的分类

能不能做材料的一个区分

在这块 如果客户感兴趣的话呢

可以在拿到demo之后 做一个更加上层的一个

算法的定制和研究分析

因为TI目前发布的参考设计 是没有目标分类这块的

算法和软件的存在

所以跟踪模块最终输出是一个

目标的列表 里面有目标带有的信息

这个是我们的tracking module

给大家的一个介绍 当然更加详细的信息呢

比如跟踪模块的 整个算法的介绍和流程

大家可以看看我们数人数 参考设计里面的文档

里面有算法的 更加细节的介绍和流程的实现

下面我们看下这个跟踪模块

它实现的对外的可配的参数的细节

因为跟踪模块包括目标的分类和跟踪

针对不同的目标和场景

它的算法需要适配 参数需要调节

所以这边的参数 提供了相关可配信息

比如说我们这里 列出来的主要几点

其中最上面两点 就是我们系统 可以支持的的最大输出的点数

大概是250点

这是可配的

第二是目前最大输出的跟踪目标数

大概是20个 然后是 支持的目标的一个径向速度

径向速度 大概是初始的就是从静止

开始跟踪

然后最大的径向速度是20米每秒

支持的目标加速度是5米每秒左右

然后我现在的系统支持的一个周期

大概是50毫秒 所以它的刷新率

大概是在20赫兹

这是参考设计默认的 一些支持的配置在里面

大家拿到之后可以细节再看一下