60GHz毫米波雷达模块——Rd-60和Rd-61

这两种模块都具有高精度、低功耗和紧凑的尺寸。

Ai-Thinker开发的60G雷达系列模块是60GHz毫米波雷达,有两个模块:Rd-60和Rd-61。

这两种模块都具有高精度、低功耗和紧凑的尺寸。它们带有集成雷达天线,并采用表面安装或通孔设计,允许灵活安装。使用UART Shell控制命令,可以离线调整参数无需编程即可执行的。支持FFT雷达检测数据输出,可用于睡眠呼吸暂停检测、跌倒报警、心率检测、人体运动检测等应用场景。

Rd-60

•封装:SMD-24,可表面安装或通孔安装

•引脚间距:1.27mm

•大小:18.5 x22.5mm

•支持串口输出

•高精度检测(最小阈值8.3cm)

•支持FFT显示支持点云数据显示

•16个可用IOs

•支持二次开发

•低功耗(28uA)

•提供测试主机软件,点击查看效果

•支持串口Shell命令控制

Rd-61

•封装:SMD-8,可表面安装或通孔

•引脚间距:1.27mm

•大小:6.5 x18.5mm

•支持串口输出

•高精度检测(最小阈值8.3cm)

•支持FFT显示

•支持点云数据显示

•3个可用的IOs

•支持二次开发

•支持低功耗检测(28uA)

•提供测试主机软件,点击查看效果

•支持串口Shell命令控制

Rd-60-Kit

•Rd-60-Kit是Ai-Thinker为Rd-60/61模块设计的开发板。

•支持Rd-60模块接口

•支持Rd-61模块接口

•双TTL接口,支持命令发送和数据输出

•支持低功耗测试

•能否连接上位机进行数据监控

•支持最高2M bps的波特率

•所有可用的接口都被调出

•一组led被带出来作为识别提示

界面图

引脚图

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### Rd-03e 毫米波雷达测距功能与技术参数 Rd-03e 是一款基于毫米波技术的雷达传感器,其测距功能性能主要依赖于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW)雷达信号处理原理[^2]。以下是关于 Rd-03e 毫米波雷达测距原理、技术参数及应用场景的具体分析。 #### 测距原理 Rd-03e 的测距功能基于 FMCW 技术实现。该技术通过发射线性调频信号,并接收目标反射回来的信号,计算两者之间的频率差来确定目标距离。具体来说,发射信号的频率随时间线性变化,而接收到的回波信号由于传播延迟会产生一个固定的频率偏移。通过傅里叶变换(FFT),可以将时域信号转换为频域信号,从而提取出目标的距离信息[^2]。 此外,Rd-03e 的测距精度还受到环境因素的影响,例如温度变化可能会引起材料介电常数的变化,进而影响测量结果。因此,在实际应用中,通常需要对环境参数进行校正以提高测距精度[^1]。 #### 技术参数 以下是 Rd-03e 毫米波雷达的主要技术参数: | 参数名称 | 描述 | |-----------------|-------------------------------------------| | **工作频率** | 76~77 GHz | | **测距范围** | 0.1m 至 150m | | **距离分辨率** | ≤ 0.05m | | **速度测量范围**| ± 100 m/s | | **角度分辨率** | 水平 ± 4°,垂直 ± 10° | | **功耗** | < 5W | | **接口类型** | CAN、UART、SPI | | **工作温度** | -40°C 至 +85°C | 上述参数表明 Rd-03e 在测距范围分辨率方面具有较高性能,同时能够在较宽的工作温度范围内稳定运行,适用于多种复杂环境下的测距需求。 #### 应用场景 Rd-03e 毫米波雷达因其出色的测距能力在极端环境下的适应性,广泛应用于以下领域: 1. **自动驾驶与辅助驾驶系统** Rd-03e 可用于车辆的自适应巡航控制(ACC)、自动紧急制动(AEB)以及盲点检测(BSD)等功能。其在雨雪、雾霾等恶劣天气条件下的稳健表现使其成为自动驾驶系统的重要组成部分[^1]。 2. **工业自动化** 在工业环境中,Rd-03e 能够实现对移动物体的精确监测,例如输送带上的物品位置检测或机器人路径规划中的障碍物识别。 3. **智能交通管理** Rd-03e 可部署于城市道路交叉口,用于实时监测车辆流量速度分布,为交通信号优化提供数据支持。 4. **无人机导航** 结合多模态传感器融合技术,Rd-03e 可为无人机提供可靠的避障定位功能,特别是在 GPS 信号弱的区域。 ```python # 示例代码:通过 Rd-03e 获取目标距离 def get_distance(radar_data): # 假设 radar_data 包含经过 FFT 处理后的频率差信息 frequency_diff = radar_data['frequency_diff'] c = 3e8 # 光速 bandwidth = 2e9 # 雷达带宽 sweep_time = 5e-6 # 扫描时间 # 计算目标距离 distance = (c * frequency_diff * sweep_time) / (2 * bandwidth) return distance # 示例数据 radar_data = {'frequency_diff': 1000} distance = get_distance(radar_data) print(f"目标距离: {distance:.2f} 米") ```
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