想象一下，一個靈敏的機器即使在充滿灰塵、黑暗、霧氣或下雨等惡劣條件下也能避開障礙；一個安全系統，可以透過墻壁看到入侵者；一架無人機可以檢測到肉眼看不到的高架電纜；一個安裝在手術工具尖端的微型雷達可以檢測到生物質；又或者一個微型傳感器可以監測動脈壁和聲帶運動。

 

 

這種機器視覺依賴于復雜的互補計算方式，在汽車、工廠自動化、樓宇自動化和醫療等領域的應用中，通常被用于形成精確的物體圖像。主動傳感器是傳輸一個或多個波流，并智能地將反射轉換成圖像。（閱讀我們的白皮書了解更多關于TI毫米波雷達技術，《毫米波雷達：在邊緣地帶實現更高的智能自主性》。）

 

革新者

 

當然，無線電探測和測距（雷達）并不是新的技術。每一次駕駛員自主進行操作和每一次自主巡航控制的飛行任務都需要雷達系統的參與。這一概念誕生于第二次世界大戰期間，從那以后被廣泛使用。這一概念不僅僅在軍事用途方面起到了開創性的作用，對其它領域的應用也有巨大貢獻。諸如空中和地面交通控制、地面和地下測繪、天氣預報、汽車高級駕駛員輔助系統（ADAS）以及醫療監控等應用都在配置電磁（EM）測距。

 

 

雖然諸如超聲波測距和成像等低頻率的技術已經普遍應用，并且成本可被接受，但它局限于短距離范圍內。而雷達擁有廣泛的工作頻率范圍，從300 MHz到300 GHz，包括78-81 GHz廣泛用于汽車應用，60 GHz用于工業應用。在低頻時，電磁傳播衰減較小。低頻雷達可以覆蓋很長的距離，但需要大型天線或多個天線才能彌補有限的精度和角度分辨率。頻率越高，衰減越大，但分辨率和精度同樣與之增長。而且，在更高的頻率下，無線電、基帶和天線的集成更加實用。在超高頻率下，光學傳感器的分辨率是無法被比擬的，然而在超高頻率下光學傳感器存在被周圍的障礙物模糊的可能性。

 

然而直到最近，由于成本、技術復雜性和精確性等原因，雷達在許多汽車和工業應用中無法廣泛使用。但是德州儀器的CMOS芯片上的單片式毫米波感測解決方案可以改變這一挑戰。

 

使用方便

 

曾經，部署雷達需要大量的射頻（RF）設計和專業知識。將天線、射頻、模擬、數字處理器和適當的接口等準確地進行集成，需要昂貴和繁瑣的設計。

 

但是現在，我們的集成雷達芯片帶來了許多創新性的即插即用解決方案。除了標準的汽車應用之外，許多工業和商業應用也可以從簡單易用的TI毫米波傳感器中獲益。集成DSP和微控制器的效率和便利性將提供多種用途。它可以通過實時監控糾正前端異常情況來提高整體性能。此外，它還專門提供一個芯片上的平臺用于本地應用程序和數據分析。

 

 

例如，無人機上的嵌入式毫米波傳感器可以檢測農業土壤和作物的品質。工業化學品儲罐內的傳感器可以檢測液位和蒸汽密度。帶有集成分析引擎的傳感器可以檢測、統計和分析人員的移動。一個微小的傳感器可以監測病人的心跳和呼吸模式。貼片中的一系列TI 毫米波傳感器可以在瞬間就監測到核心體溫和動脈壁的狀況。在一些應用中，集成設備甚至可以替代超聲波傳感器，同時在汽車保險杠上提供更多功能。

 

可擴展性

 

雷達技術已經在很多方面施展作用。遠程窄射線雷達需要不同的天線配置和更高的功率。例如，中、遠距離范圍內高級駕駛員輔助系統（ADAS）雷達能夠以毫米級的精確度探測遠至250米處的物體。具有較寬波束的短程TI毫米波傳感器用于近距離檢測，例如檢測汽車附近的物體或工業應用中的液位檢測。

 

 

雷達系統根據范圍（距離），頻率（速度）和角度（角度分辨率）在三維空間中檢測物體。雷達的角分辨率取決于天線的孔徑。在模塊上使用多個天線可以提供更高的角度分辨率。發射功率、信號波形、天線數目和處理能力的可擴展性使得TI毫米波傳感器可以被廣泛地應用。

 

由集成的強大處理器運行的邊緣信號處理可以為邊緣處的模式識別和人工智能算法提供數據分析。邊緣處理技術可以使機械手臂在本地處理傳感器; LIDAR技術、雷達圖像定位處理、 以及能夠檢測工業罐中危險因素的TI毫米波光譜傳感器也都是邊緣處理的例子。

 

時間、頻率、空間

 

除了飛行時間之外，由發送器和反射器的相對速度引起的頻率的改變可以由雷達系統拾取。執法人員利用這些系統來檢測超速駕駛的違規者。

 

雷達以調制波形連續發送信號。這種被稱為頻率調制連續波的高級信號處理算法，以時間，頻率和空間三個維度聯合接收波形，以合成物體的圖像。與照相機不同，這些圖像是物體的輪廓，這也避免了關于隱私方面的擔憂。

 

分布式傳感器可以監視更廣闊的視野并解決處于相同距離但不同位置的物體。一系列同步傳感器已經部署在高成本的逆合成孔徑雷達（ISAR）中。采用CMOS TI毫米波解決方案，合成陣列只需孔徑雷達（ISAR）的一小部分成本和復雜性，就可以提供能夠高速高分辨率成像的大孔徑。

 

 

設想一下汽車保險杠上安裝多個TI毫米波傳感器，可以辨別出1度距離范圍內的物體。現代雷達采用微型多普勒雷達和級聯雷達，通過機型詳細的輪廓刻畫和分類來查看物體。它可以確定一個物體是卡車、小型車輛還是人。多個分布式傳感器的陣列處理和傳感器融合可以提供高分辨率圖像，但涉及大量數據并且需要大量帶寬。本地信號處理器可以消除對中央處理器高速接口的需求。

 

我們將繼續致力于提高分辨率，并結合復雜的算法，如同時定位和測繪以及合成孔徑雷達，使其成為主流成像技術。未來，雷達與LIDAR的結合可以為更多應用提供最佳的視覺解決方案。 

 

半導體技術的創新超越了射頻、模擬和數字信號處理，帶來了毫米波傳感器的變革。過去僅限于小型防御和空間應用的雷達系統現在已部署在汽車和工業應用中。這些技術開闊了我們的視野并提供了巨大的創新機會。

 

 

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