Die Rolle der 77 GHz Single-Chip-Radarsensoren im Kfz

Gestenerkennung

Die mit FMCW-Radar erzielbare hohe Entfernungs- und Geschwindigkeitsauflösung macht diese Technik hervorragend für die Verwendung in gestenbasierten Benutzeroberflächen geeignet. Zu den Anwendungen im Automobilbereich gehört das gestengesteuerte Öffnen von Türen oder Heckklappen (Bild 9) sowie die gestenbasierte Bedienung des Infotainment-Systems (z. B. Wechsel zwischen verschiedenen Bildschirmdarstellungen per Wischgeste oder Verstellen der Lautstärke durch Drehbewegungen eines Fingers).

In Bild 10 ist eine empfohlene Verarbeitungskette für eine Gestenerkennungs-Applikation zu sehen. Zunächst führt der Baustein hier eine 2D-FFT-Operation mit den im Verlauf eines Frames gesammelten ADC-Daten durch und löst diese nach Entfernung und Geschwindigkeit auf. Anschließend wird eine 2D-FFT-Matrix für jede RX-Antenne (bzw. für jede virtuelle Antenne, wenn das Radarsystem im MIMO-Modus arbeitet) berechnet. Die nicht-kohärente Akkumulation der 2D-FFT-Matrix über die verschiedenen Antennen ergibt eine Entfernungs-Geschwindigkeits-Heatmap.

Im nächsten Schritt geht es um das Extrahieren verschiedener Merkmale aus der Entfernungs-Geschwindigkeits-Heatmap. Man kann sich ein Merkmal (z. B. die durchschnittliche Geschwindigkeit oder Entfernung) hierbei als einzelne Zahlen vorstellen, die aus der Entfernungs-Geschwindigkeits-Heatmap extrahiert werden und deren Werte den gewichteten Durchschnitt eines bestimmten Parameters wiedergeben. Das Extrahieren von Merkmalen erfolgt in der Regel über denjenigen Bereich der Entfernungs-Geschwindigkeits-Heatmap, in dem man Gesten erwartet – als beispielsweise in einer Entfernung von bis zu einem halben Meter und mit einer Geschwindigkeit im Bereich von ±2 m/s. Dieser Bereich kann entweder vorab festgelegt oder dynamisch angepasst werden.

Jeder Frame des Radarsystems liefert einen einzelnen Wert für jedes Merkmal, sodass eine Framesequenz eine Zeitreihe für jedes Merkmal ergibt. Durch Analysieren der Zeitreihen mehrerer extrahierter Merkmale lassen sich verschiedene Gesten erkennen und klassifizieren. In Bild 10 ist diese Funktion in dem mit „Feature Processing“ bezeichneten Block enthalten.

Für die Merkmalverarbeitung gibt es mehrere Konzepte. Ein Ansatz besteht darin, die über ein bestimmtes Zeitfenster extrahierten Merkmale einem Machine-Learning-Algorithmus wie etwa einem neuronalen Netzwerk, einem Entscheidungsbaum oder einer Support-Vektor-Maschine zuzuführen, der dann die Klassifizierung vornimmt. Eine andere Herangehensweise beruht auf selbstgebauter Logik, mit der verschiedene Signaturen in den extrahierten Merkmalen identifiziert werden. Auch Mischlösungen sind durchaus möglich.

Die Feature-Processing-Funktion gibt als Resultat die Art der erkannten Geste aus. Ebenso kann die Merkmalverarbeitung jedoch auch zusätzliche Kenndaten zu der betreffenden Geste (beispielsweise die Geschwindigkeit der Geste) ausgeben, die sich anschließend zum Verbessern der Nutzererfahrung verwenden lassen.

Da eine hohe Entfernungs- und Geschwindigkeitsauflösung entscheidend für eine gute Gestenerkennung ist, sollten die Chirps eine große Bandbreite haben. Im Interesse einer besseren Geschwindigkeitsauflösung sollten die Frames außerdem von langer Dauer sein. Da keine großen Anforderungen an die Maximalgeschwindigkeit gestellt werden, kann dagegen der Abstand zwischen den Chirps größer gewählt werden, was außerdem dazu beiträgt, die Zahl der Chirps (und damit den Speicherbedarf) zu minimieren und dennoch eine lange Framedauer zu ermöglichen. Eine exemplarische Chirpkonfiguration ist in Tabelle 3 zu sehen.

Die Single-Chip-Radarsensoren der AWR-Familie eignen sich zur Implementierung kosteneffektiver Gestenerkennungs-Applikationen. Für Einzelgesten-Anwendungen beispielsweise zum Öffnen von Türen oder Heckklappen kann der AWR1443 die richtige Wahl sein. Wenn die Anwendung jedoch die Klassifizierung über einen umfangreicheren Gestenbestand erfordert (z. B. für die Benutzeroberfläche eines Infotainmentsystems), wäre der AWR1642 mit seinem eingebauten DSP des Typs C674x gut geeignet.

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