1.4 对驾驶员心跳呼吸检测的应用

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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
课程介绍 共计4课时,1小时5分56秒

毫米波雷达的应用无处不在

TI mmWave 毫米波雷达

介绍 TI 77G 毫米波雷达:在楼宇自动化及监控中的应用核心价值及优势、在驾驶员心跳呼吸检测上的应用和优势。

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