【導讀】許多現代車輛的高級駕駛輔助系統 (ADAS) 已經安裝了面向外部的攝像頭，車外入侵監控系統正是利用了這一點。當車輛停駐后，這些攝像頭保持打開狀態，旨在記錄發生的任何入侵或破壞事件。在這些系統中，較先進的系統會利用機器學習算法來識別可疑活動，并警告潛在入侵者其活動正在被記錄。此類系統還可以在檢測到可能的入侵事件時實時通知車主。
隨著機動車輛盜竊案件持續增加（根據刑事司法委員會的數據，2022 年至 2023 年的增幅達 105%），許多消費者正在尋求新的設計方案以確保車輛安全。車輛集成的視頻行車記錄儀作為一項新功能，有助于滿足這一需求。盡管行車記錄儀歷來被用于記錄道路事故，但越來越多的售后市場和集成行車記錄儀系統開始提供一種新的保護形式：外部入侵監控。
圖 1：外部入侵監控系統示例
基于攝像頭的設計
許多現代車輛的高級駕駛輔助系統 (ADAS) 已經安裝了面向外部的攝像頭，車外入侵監控系統正是利用了這一點。當車輛停駐后，這些攝像頭保持打開狀態，旨在記錄發生的任何入侵或破壞事件。在這些系統中，較先進的系統會利用機器學習算法來識別可疑活動，并警告潛在入侵者其活動正在被記錄。此類系統還可以在檢測到可能的入侵事件時實時通知車主。
但是，基于攝像頭的外部入侵監控系統存在一些重大缺點，如功耗、非理想天氣下的精度以及違反法規等問題。實時處理多個攝像頭數據流會消耗大量電能，在某些情況下高達約 75W。在電動汽車中，寄生能耗會直接影響車輛的續航里程。基于攝像頭的系統的精度也會根據情況有所不同。圖像處理在理想天氣條件下的表現良好，但精度通常受到弱光和惡劣天氣條件的負面影響。例如，水滴可能會使攝像頭圖像失真，導致無法進行圖像識別。最后，持續錄像的系統可能不符合法規要求，例如歐盟 (EU) 的《通用數據保護條例》(GDPR)。
基于雷達的設計
雷達傳感器可以解決基于攝像頭的檢測方案所固有的許多缺點。采用雷達的增強型外部入侵監控系統仍有一個面向外部的錄像機，但攝像頭傳感器默認處于停用狀態以節省電量。這種情況下改用了德州儀器 AWRL6432 雷達片上系統 (SoC) 等器件來作為錄像機的低功耗、高精度喚醒器件。憑借器件集成的處理能力，雷達 SoC 可以智能地區分路人和潛在入侵者。如果雷達 SoC 確定即將發生入侵事件，SoC 可以觸發車輛閃爍前照燈并開始錄制視頻以阻止入侵。圖 2 展示了 EIM 一種可能的實現方式：雷達檢測到潛在的入侵者，但只有當入侵者接近車輛或過于接近時才會喚醒攝像頭。
圖 2：接近檢測 EIM 實現方案
節能
使用雷達可以顯著降低這些檢測系統的被動功耗。當作為這些系統的喚醒器件進行調優時，AWRL6432 的功耗僅為 22mW，比同類圖像處理系統的 75W 平均功耗低三個數量級。假設在一個用例中，這兩個系統都安裝在電動汽車上，車輛的平均效率為 2.9 英里/kWh。經過 24 小時的監控后，基于攝像頭的系統可能導致電動汽車的續航里程縮短 5 英里。使用雷達作為喚醒觸發器時，同一車輛損失的續航里程只有 8 英尺。
圖 3：雷達與攝像頭 EIM 的功耗對比
減少誤報
在檢測到入侵的情況下打開攝像頭或閃爍車燈仍然會耗電，但基于雷達的設計可通過獨特的方式減少誤報，從而保持低功耗。雷達增加了根據物體的實時位置、速度和加速度來定義攝像頭喚醒邏輯的靈活性。AWRL6432 雷達 SoC 甚至可以通過輕量級機器學習算法處理微多普勒特征，以便將這些物體分類為人類或非人類。借助這種深度的信息，板載處理器可以確定一個人更有可能是入侵者還是路人，并相應采取行動。
雷達用作喚醒傳感器
為了盡可能提高入侵監控系統的精度，可以使用雷達作為對現有機器學習攝像頭的補充。此架構仍然利用雷達的位置精度以及對弱光或天氣條件的無感特性。但是，雷達不會直接觸發入侵威懾，而是會激活機器學習攝像頭來收集其他數據。因此，機器學習模型可以利用圖像和雷達數據對下一步的行動做出最明智的決定。由于車輛僅在滿足一組特定入侵條件后才會開始錄像，因此無需持續調查周圍環境，從而更容易符合當地隱私法規。
圖 4：多用途雷達實現 360 度覆蓋
結語
外部入侵監控領域可能相對較新，但并不是一成不變的。市場仍然需要比現有第一代系統更低的功耗和更高的精度。德州儀器低功耗雷達設計可以超越這些期望，同時增加新功能。例如，用于兒童存在檢測的車內檢測雷達（根據歐洲 NCAP 標準）可以兼作短距離外部入侵監控傳感器。77GHz 電動后備箱門腳踢開啟模塊可以提供關鍵的后視功能，從而在車輛周圍實現 360 度雷達覆蓋。德州儀器毫米波設計不僅能降低外部入侵監控功耗，還能在不產生額外成本的情況下帶來額外的安全性和便利性。
（來源：德州儀器）
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