毫米波雷达的应用无处不在- 1.4 对驾驶员心跳呼吸检测的应用

最后一部分 我要给大家 介绍一下毫米波雷达

在驾驶员心跳和呼吸检测上的应用

刚才我们在第一部分介绍的时候 我也提到了 毫米波雷达在医疗上面

会有一些特殊的应用 在医疗上面 毫米波雷达可以实现一个

非接触式的人的心跳和呼吸的检测

那么 驾驶员的呼吸心跳检测 实际上就是把这一项技术

应用在车辆的驾驶员监测上

那么我们可以通过 毫米波雷达 去测量出

驾驶员的心跳和呼吸的频率

同时后面可以结合一些大数据的分析

可以结合一些模式识别

我们可以去判断 驾驶员 当前的身体状况是不是健康

如果发现驾驶员的身体有一些不正常

我们可以发出一些告警

或者可以发出一些求救的信号

帮助驾驶员脱离危险的环境

关于这个应用 我们其实在国外 是关于这个

驾驶员的心跳和呼吸的

频率根据发生的交通事故之间的关系

是做过一些比较深入的研究的

研究表明 如果驾驶员 有一些心脑血管的疾病的话

那么他比正常的 驾驶员会有高23%的概览

去会发生交通事故

同时在国外路面的交通事故当中

大概11%的事故跟 驾驶员心脏的疾病是有关系的

当这一类的紧急情况发生的时候

如果我们有一个检测的设备

可以发现问题 然后我们可以通过一些报警

比如说我可以发警报给医院

或者发警报给他的亲友

我们可以说 能够在

尽早地发出告警 能够 减少很多交通事故的发生

同时也能保护驾驶员的健康

那么 这个心跳呼吸检测呢

很多的医疗设备也可以去做

那么在这里我们为什么会用毫米波 特别是77GHz的毫米波去做这个技术呢

毫米波的优势会体现在下面几点

第一个 使用毫米波去做心跳 呼吸检测是一个非接触式的

那么传统的心跳呼吸 检测需要在被检测人的身上

绑一定的心跳带 心率带

或者是这样的一个设备 这个对于 在医院当中来做体检这个是可以的

但是对驾驶员来说 如果 你在身上去绑这样的一个设备

会影响到他的舒适性

毫米波呢 我们实际上是通过电磁波

照射到被检测人的身体上

来去做检测 所以说我不需要

有一个接触式的设备

第二个就是我们前面也讲到的 毫米波的检测精度非常高

我们可以达到<1mm的检测精度

我们通过毫米波去检测心跳和呼吸

得到的数值跟你用

接触式的医疗检测设备 检测出来的数值是非常接近的

在精度上面也不存在问题

另外一个呢 就是说 前面我们也介绍到的

就是说因为我们现在 TI推出了一个单芯片的解决方案

我们可以把整个雷达的 所有的系统都集成在一个芯片当中

我可以把传感器的尺寸做得非常小

我们可以把传感器放在 驾驶员的座位的后背的后面

藏在座位里面 从外面看是看不到检测设备的

这个在车辆内部的安装

上面来说也非常简单

同时因为我们这个系统的功耗也很低

也可以说是非常适合 在汽车内部去使用对应的技术的

那么

关于这个 下面的话 就是我们可以有一个视频

可以给大家看一下 给大家一个直观的印象

在这个视频上面 我们可以看到

当我们被检测人 站在雷达的前面

之后呢 我们可以在显示界面 当中看到他当前呼吸的频率

和心跳的频率 在底下的这两张图

就是我们通过雷达 测量出来的呼吸的波形

和心跳的波形 我们可以看到

其实我们在测试的时候 把这个测试结果跟我们使用一个

智能的手环得到的 测试结果去做了一个对比

我们发现心跳的频率和智能手环 测出来的是基本上就差1-2

这么小的数值

也可以说是非常准确的

这里头我们 列出来的就是说我们使用

毫米波去做心跳和呼吸检测的时候

所配置的雷达的波形的参数

我们TI的毫米波雷达芯片我们可以 使用的最大的射频带宽是4 GHz

可以从77到81G这4 GHz都可以使用

那么这个4 GHz的射频带宽

可以提高的距离 分辨率可以达到4cm左右

同时 因为我们的检测的时候 人离毫米波雷达的距离是比较近的

一般可能控制在

0.5m左右 那么在这个比较近的距离

我的整个雷达监测的信噪比非常高

那么我们可以得到的 这个震动精度也是非常高

可以达到20-100um的范围

也就<1mm的这样的一个范围

这个精度 这么高的精度底下 我们得到的

我们先通过毫米波检测 出来人的胸腔上下起伏的震动

因为我的精度非常高

可以达到20-100um

那么我们获得了震动信息之后

因为这个胸腔的 震动信息是由两部分构成的

一个是你的心脏的跳动 第二个是你的肺的呼吸

那么我们 然后这两种震动 对应的频率是不同的

那么我们在获得了 胸腔震动的原始信息之后

我们后面加一些特殊的算法

分别地提取出来 心跳的频率和呼吸的频率

这就是我们整个应用的技术原理

那么能够通过毫米波来做

那本身就说明我们 毫米波传感器的精度 分辨率

是非常高的 那么这个也是77G雷达 相对于传统24G雷达的一个优势

因为24G的雷达的精度和分辨率 肯定达不到这么高的一个要求

而77G就可以去满足这种精度的要求

下面的这个地方我们 会简单地给大家介绍一些

检测的原理 刚才我也讲到了

通过毫米波去检测心跳和呼吸

最本质的原理实际上是通过 雷达去检测胸口的起伏震动

那么去检测这个震动的时候

因为这个位移是非常小的

那么在这里头我们看到 可能就在1mm左右这样的一个震动

那么使用传统的 雷达技术是检测不到的

那么我们现在 所采用的这样的一个算法

实际上是检测同一个距离

距离的位置上面 反射信号的相位的变化

去反向的推导出来距离的变化

那么我们可以 因为雷达发射出来的信号

照射到了物体之后 再反射回来之后

传输的时间是跟距离有关的

那么当你比如说这个 胸口发生了一定的位移之后

传输的距离会有一些差异

比如说我每隔10毫秒 做一次检测

因为我的胸口有上下起伏的震动

那么我每次检测的电波

传输的时间是不同的 传输时间的不同

在雷达上面就会 体现出来反射信号相位的差异

我们如果在一个周期 当中 一个比较长的时间当中

比如说1秒钟 或者2秒钟

在这个比较长的时间当中

我持续地检测相位的变化

然后我把信息搜集完之后 我就可以通过相位的变化

去反向推导出来我这段时间当中

距离的变化 得到距离变化的曲线之后

再通过我前面讲到的 这样后面的这样的处理算法

去推导出来心跳和呼吸的频率

这是我们这个应用的具体的原理

刚才我们在线上也 看到有人去问这方面的问题

那这一页我们是关于 我们现在在demo当中

所使用的雷达的波形的 一个比较直观的说明

那我们在检测的时候

我们一秒钟会发射20个检测针

每一个针的周期是50毫秒

每个毫秒当中 我们的chirp其实只有两个

也就是说第一个和 第二个chirp 而且我在检测的时候

我现在只用了 第一个chirp 那么在每一针当中

在第一个chirp数据获得了之后

我先在芯片内部做一个FFT

去得到距离的曲线

距离的bin

在得到距离的bin之后 通过我在帧和帧之间

这个帧的周期是50毫秒

应该是比较长的 在相对较长的周期当中

我去分析同一个距离的bin 这里有一个前提假设条件

就是说我在做 检测的时候 人的位置是保持

基本上是保持固定的 我的同一个被检测的对象

在我的帧和帧之间所 出现的位置是相同的

那么我在这个相同距离的bin上

我去检测对应的相位的变化 检测出来相位的变化之后

我就可以获得 因为相位的 变化是跟距离的变化有关的

我就可以得到胸腔的震动曲线

那么也就是我这个下面右下角的 图所得到的这样的一个曲线

在这个之后 在得到了相位变化之后

我们再通过对应的滤波器 因为 心跳和呼吸的频率是不同的

我们采用两个 对应的滤波器 带通滤波器

把包含的信息过滤出来 再加后面对应的检测算法

比如FFT 去分析 心跳的频率 呼吸的频率

再通过后面的一些算法就 可以得到人的心跳和呼吸

关于这一块具体的代码 我们是已经把这个

这一块源代码都放在了TI的网站上面

大家有兴趣的话可以在 我们的官网去下载我们的源代码

然后再结合源代码 对我今天介绍的这一部分的算法

做一个更加深入的了解

对 我这里最后呢

我这里给出了一个我们demo的 心跳呼吸检测demo的下载链接

然后最后我想给大家介绍一点就是说

这个心跳和呼吸检测 实际上是毫米波 雷达

可以实现的一个应用

它的使用除了汽车上 驾驶员心跳呼吸检测之外

在医疗上面 或者在家电上面

在其他的应用领域上面

它也可以得到应用

所以说我并不是局限于 这个技术只能用在

驾驶员的检测上面 那么对于这一块的实现

TI其实现在做了两个demo

一个是在AWR的1642上面实现的

这个demo

也就是我在这里头给的一个下载链接

同时 我们在工业的雷达芯片当中 在IWR1443的芯片当中

我们也实现了这样的一个功能

那个对应的源代码现在也放在网上了

是在我们工业的系列的 IWR的参考设计当中

所以说 就是说

那么大家可以根据 自己所从事领域的需要

你是做雷达的 你这个雷达想要用 在工业上面 还是用在汽车上面呢

去选择你将来是用 AWR系列的芯片来做

和IWR系列的芯片来做 所以我们现在的参考设计

是覆盖了这两个方面

然后 关于这一部分的介绍 我就是

我就介绍到这里

最后一部分 我要给大家 介绍一下毫米波雷达

在驾驶员心跳和呼吸检测上的应用

刚才我们在第一部分介绍的时候 我也提到了 毫米波雷达在医疗上面

会有一些特殊的应用 在医疗上面 毫米波雷达可以实现一个

非接触式的人的心跳和呼吸的检测

那么 驾驶员的呼吸心跳检测 实际上就是把这一项技术

应用在车辆的驾驶员监测上

那么我们可以通过 毫米波雷达 去测量出

驾驶员的心跳和呼吸的频率

同时后面可以结合一些大数据的分析

可以结合一些模式识别

我们可以去判断 驾驶员 当前的身体状况是不是健康

如果发现驾驶员的身体有一些不正常

我们可以发出一些告警

或者可以发出一些求救的信号

帮助驾驶员脱离危险的环境

关于这个应用 我们其实在国外 是关于这个

驾驶员的心跳和呼吸的

频率根据发生的交通事故之间的关系

是做过一些比较深入的研究的

研究表明 如果驾驶员 有一些心脑血管的疾病的话

那么他比正常的 驾驶员会有高23%的概览

去会发生交通事故

同时在国外路面的交通事故当中

大概11%的事故跟 驾驶员心脏的疾病是有关系的

当这一类的紧急情况发生的时候

如果我们有一个检测的设备

可以发现问题 然后我们可以通过一些报警

比如说我可以发警报给医院

或者发警报给他的亲友

我们可以说 能够在

尽早地发出告警 能够 减少很多交通事故的发生

同时也能保护驾驶员的健康

那么 这个心跳呼吸检测呢

很多的医疗设备也可以去做

那么在这里我们为什么会用毫米波 特别是77GHz的毫米波去做这个技术呢

毫米波的优势会体现在下面几点

第一个 使用毫米波去做心跳 呼吸检测是一个非接触式的

那么传统的心跳呼吸 检测需要在被检测人的身上

绑一定的心跳带 心率带

或者是这样的一个设备 这个对于 在医院当中来做体检这个是可以的

但是对驾驶员来说 如果 你在身上去绑这样的一个设备

会影响到他的舒适性

毫米波呢 我们实际上是通过电磁波

照射到被检测人的身体上

来去做检测 所以说我不需要

有一个接触式的设备

第二个就是我们前面也讲到的 毫米波的检测精度非常高

我们可以达到<1mm的检测精度

我们通过毫米波去检测心跳和呼吸

得到的数值跟你用

接触式的医疗检测设备 检测出来的数值是非常接近的

在精度上面也不存在问题

另外一个呢 就是说 前面我们也介绍到的

就是说因为我们现在 TI推出了一个单芯片的解决方案

我们可以把整个雷达的 所有的系统都集成在一个芯片当中

我可以把传感器的尺寸做得非常小

我们可以把传感器放在 驾驶员的座位的后背的后面

藏在座位里面 从外面看是看不到检测设备的

这个在车辆内部的安装

上面来说也非常简单

同时因为我们这个系统的功耗也很低

也可以说是非常适合 在汽车内部去使用对应的技术的

那么

关于这个 下面的话 就是我们可以有一个视频

可以给大家看一下 给大家一个直观的印象

在这个视频上面 我们可以看到

当我们被检测人 站在雷达的前面

之后呢 我们可以在显示界面 当中看到他当前呼吸的频率

和心跳的频率 在底下的这两张图

就是我们通过雷达 测量出来的呼吸的波形

和心跳的波形 我们可以看到

其实我们在测试的时候 把这个测试结果跟我们使用一个

智能的手环得到的 测试结果去做了一个对比

我们发现心跳的频率和智能手环 测出来的是基本上就差1-2

这么小的数值

也可以说是非常准确的

这里头我们 列出来的就是说我们使用

毫米波去做心跳和呼吸检测的时候

所配置的雷达的波形的参数

我们TI的毫米波雷达芯片我们可以 使用的最大的射频带宽是4 GHz

可以从77到81G这4 GHz都可以使用

那么这个4 GHz的射频带宽

可以提高的距离 分辨率可以达到4cm左右

同时 因为我们的检测的时候 人离毫米波雷达的距离是比较近的

一般可能控制在

0.5m左右 那么在这个比较近的距离

我的整个雷达监测的信噪比非常高

那么我们可以得到的 这个震动精度也是非常高

可以达到20-100um的范围

也就<1mm的这样的一个范围

这个精度 这么高的精度底下 我们得到的

我们先通过毫米波检测 出来人的胸腔上下起伏的震动

因为我的精度非常高

可以达到20-100um

那么我们获得了震动信息之后

因为这个胸腔的 震动信息是由两部分构成的

一个是你的心脏的跳动 第二个是你的肺的呼吸

那么我们 然后这两种震动 对应的频率是不同的

那么我们在获得了 胸腔震动的原始信息之后

我们后面加一些特殊的算法

分别地提取出来 心跳的频率和呼吸的频率

这就是我们整个应用的技术原理

那么能够通过毫米波来做

那本身就说明我们 毫米波传感器的精度 分辨率

是非常高的 那么这个也是77G雷达 相对于传统24G雷达的一个优势

因为24G的雷达的精度和分辨率 肯定达不到这么高的一个要求

而77G就可以去满足这种精度的要求

下面的这个地方我们 会简单地给大家介绍一些

检测的原理 刚才我也讲到了

通过毫米波去检测心跳和呼吸

最本质的原理实际上是通过 雷达去检测胸口的起伏震动

那么去检测这个震动的时候

因为这个位移是非常小的

那么在这里头我们看到 可能就在1mm左右这样的一个震动

那么使用传统的 雷达技术是检测不到的

那么我们现在 所采用的这样的一个算法

实际上是检测同一个距离

距离的位置上面 反射信号的相位的变化

去反向的推导出来距离的变化

那么我们可以 因为雷达发射出来的信号

照射到了物体之后 再反射回来之后

传输的时间是跟距离有关的

那么当你比如说这个 胸口发生了一定的位移之后

传输的距离会有一些差异

比如说我每隔10毫秒 做一次检测

因为我的胸口有上下起伏的震动

那么我每次检测的电波

传输的时间是不同的 传输时间的不同

在雷达上面就会 体现出来反射信号相位的差异

我们如果在一个周期 当中 一个比较长的时间当中

比如说1秒钟 或者2秒钟

在这个比较长的时间当中

我持续地检测相位的变化

然后我把信息搜集完之后 我就可以通过相位的变化

去反向推导出来我这段时间当中

距离的变化 得到距离变化的曲线之后

再通过我前面讲到的 这样后面的这样的处理算法

去推导出来心跳和呼吸的频率

这是我们这个应用的具体的原理

刚才我们在线上也 看到有人去问这方面的问题

那这一页我们是关于 我们现在在demo当中

所使用的雷达的波形的 一个比较直观的说明

那我们在检测的时候

我们一秒钟会发射20个检测针

每一个针的周期是50毫秒

每个毫秒当中 我们的chirp其实只有两个

也就是说第一个和 第二个chirp 而且我在检测的时候

我现在只用了 第一个chirp 那么在每一针当中

在第一个chirp数据获得了之后

我先在芯片内部做一个FFT

去得到距离的曲线

距离的bin

在得到距离的bin之后 通过我在帧和帧之间

这个帧的周期是50毫秒

应该是比较长的 在相对较长的周期当中

我去分析同一个距离的bin 这里有一个前提假设条件

就是说我在做 检测的时候 人的位置是保持

基本上是保持固定的 我的同一个被检测的对象

在我的帧和帧之间所 出现的位置是相同的

那么我在这个相同距离的bin上

我去检测对应的相位的变化 检测出来相位的变化之后

我就可以获得 因为相位的 变化是跟距离的变化有关的

我就可以得到胸腔的震动曲线

那么也就是我这个下面右下角的 图所得到的这样的一个曲线

在这个之后 在得到了相位变化之后

我们再通过对应的滤波器 因为 心跳和呼吸的频率是不同的

我们采用两个 对应的滤波器 带通滤波器

把包含的信息过滤出来 再加后面对应的检测算法

比如FFT 去分析 心跳的频率 呼吸的频率

再通过后面的一些算法就 可以得到人的心跳和呼吸

关于这一块具体的代码 我们是已经把这个

这一块源代码都放在了TI的网站上面

大家有兴趣的话可以在 我们的官网去下载我们的源代码

然后再结合源代码 对我今天介绍的这一部分的算法

做一个更加深入的了解

对 我这里最后呢

我这里给出了一个我们demo的 心跳呼吸检测demo的下载链接

然后最后我想给大家介绍一点就是说

这个心跳和呼吸检测 实际上是毫米波 雷达

可以实现的一个应用

它的使用除了汽车上 驾驶员心跳呼吸检测之外

在医疗上面 或者在家电上面

在其他的应用领域上面

它也可以得到应用

所以说我并不是局限于 这个技术只能用在

驾驶员的检测上面 那么对于这一块的实现

TI其实现在做了两个demo

一个是在AWR的1642上面实现的

这个demo

也就是我在这里头给的一个下载链接

同时 我们在工业的雷达芯片当中 在IWR1443的芯片当中

我们也实现了这样的一个功能

那个对应的源代码现在也放在网上了

是在我们工业的系列的 IWR的参考设计当中

所以说 就是说

那么大家可以根据 自己所从事领域的需要

你是做雷达的 你这个雷达想要用 在工业上面 还是用在汽车上面呢

去选择你将来是用 AWR系列的芯片来做

和IWR系列的芯片来做 所以我们现在的参考设计

是覆盖了这两个方面

然后 关于这一部分的介绍 我就是

我就介绍到这里