隨著機動車輛盜竊案件的激增，消費者對新型車輛安全方案的需求日益增加。行車記錄儀作為一項新功能，不僅用于記錄道路事故，還開始提供外部入侵監控功能，以增強車輛的安全性。

基于攝像頭的設計及其挑戰

許多現代車輛已經配備了面向外部的攝像頭，這些攝像頭通常用于高級駕駛輔助系統（ADAS）。在停車狀態下，這些攝像頭可以繼續工作，記錄任何可能的入侵或破壞事件。一些先進的系統甚至能利用機器學習算法識別可疑活動，并警告潛在的入侵者。然而，基于攝像頭的設計存在顯著缺點，如高能耗、非理想天氣條件下的精度問題以及隱私法規的限制。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75W，這直接影響了電動汽車的續航里程。此外，圖像處理在弱光和惡劣天氣條件下表現不佳，可能導致誤報。

雷達技術的優勢與應用

為了解決上述問題，雷達傳感器成為一種更具前景的選擇。采用雷達的外部入侵監控系統不僅保留了視頻錄像功能，還能通過低功耗雷達片上系統（SoC）如德州儀器AWRL6432來節省電量。這種雷達SoC具備智能區分路人和潛在入侵者的能力。一旦檢測到入侵威脅，雷達SoC可以觸發車輛閃爍前照燈并啟動錄像，從而有效阻止入侵行為。

雷達設計的一個顯著優勢在于其極低的功耗。例如，AWRL6432的功耗僅為22mW，遠低于基于攝像頭系統的平均75W功耗。在一個假設案例中，如果這兩種系統都安裝在一輛電動汽車上，經過24小時的監控后，基于攝像頭的系統可能會使車輛的續航里程縮短約5英里，而使用雷達作為喚醒觸發器時，同一車輛的續航里程損失僅為8英尺。如需AWRL6432產品規格書、樣片測試、采購、BOM配單等需求，請加客服微信：13310830171。

減少誤報與提高精度

基于雷達的設計不僅能顯著降低功耗，還能減少誤報率。雷達能夠根據物體的位置、速度和加速度等信息進行精準分類，區分人類與非人類物體。通過輕量級機器學習算法處理微多普勒特征，雷達SoC可以更準確地判斷是否需要激活攝像頭或警示裝置。這種靈活性使得系統能夠在不犧牲精度的前提下保持低功耗運行。

此外，雷達可以用作現有機器學習攝像頭的補充傳感器，進一步提升入侵監控系統的精度。在這種架構下，雷達不僅提供了位置精度，還能在弱光或惡劣天氣條件下正常工作。雷達激活攝像頭收集額外數據后，機器學習模型可以根據綜合信息做出最明智的決策。由于車輛僅在滿足特定入侵條件時才會開始錄像，因此更容易符合當地隱私法規。

結語

盡管外部入侵監控領域仍處于起步階段，但市場對更低功耗和更高精度的需求不斷增長。德州儀器的低功耗雷達設計不僅滿足了這些需求，還帶來了新的功能。例如，用于兒童存在檢測的車內雷達可以兼作短距離外部入侵監控傳感器，而77GHz電動后備箱門腳踢開啟模塊則可以提供關鍵的后視功能，實現360度全方位覆蓋。通過毫米波雷達技術，不僅可以降低外部入侵監控的能耗，還能在不增加成本的情況下提升車輛的安全性和便利性。這一創新標志著車輛安全技術的重要進步，預示著未來更多的可能性。