英飞凌传感器研讨会雷达与TOF

最新推荐文章于 2025-09-03 08:29:47 发布
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探讨了英飞凌(infineon)毫米波雷达在人体姿态识别、手势识别及呼吸心率检测等领域的应用，强调了雷达信号模式识别的重要性，并介绍了雷达技术如何从自然界中汲取灵感。

         英飞凌(infineon)的技术研讨会，其中的一场专门介绍了毫米波雷达的应用与智能感知，清华大学 李刚教授做的报告水平很高同时指出了当前的主要应用研究方向。

  • 雷达人体姿态识别-shobha sundar ram 美国，主要涉及雷达信号的模式识别：运动姿态、爬行、跌倒等；
  • 举例在跌倒检测中主要依据大数据中的异常检测，但同时信号的角度差异、完备的数据库、虚警等问题仍然值得关注；
  • 雷达手势识别：完备的数据库、连续手势、高数据帧率下的实时计算问题
  • 雷达呼吸心率检测：心跳信号弱、多人场景下的识别、呼吸的频率0.3HZ，心跳1.2HZ

以上的研究都可以给予英飞凌的24GHZ或60GHZ雷达，其中有1T1R-24GHZ、1T3R-60GHZ。

BGT24\BGT60\BGT60TR13C，24GHZ主要用于人体检测。

  • 在雷达检测中信号主要有三类：连续波CW\频移键控FSK\调频连续波FMCW
  • 重要的一点事，李刚教授提到了“向自然界学习雷达技术”，举例中以蝙蝠，在自然中能够通过改变呼出频率、调制的方式、角度等实现对环境的识别，对于花的状态，如花蕾、花的凋谢等都可以识别，值得我们进一步研究和思考。

以下是TOF图像传感器的介绍，截取部分PPT内容，作为记录：

【无标题】
qq_38300371的博客
12-22 674
清华大学电子工程系雷达信号处理与多源信息融合实验室招聘博士后研究人员，负责人为李刚老师。李刚老师为清华大学长聘教授、博士生导师。国家杰出青年科学基金获得者、教育部“长江学者奖励计划”青年学者、国家“万人计划”青年拔尖人才。发表论文180余篇，授权专利30余项。获教育部自然科学一等奖、中国青年科技奖（个人奖）、吴文俊人工智能科学技术创新奖一等奖（个人奖）。
清华大学智能多源遥感团队博士后研究人员招聘信息
qq_38300371的博客
10-23 534
国家杰出青年科学基金获得者、教育部“长江学者奖励计划”青年学者、国家“万人计划”青年拔尖人才。任 IEEE Transactions on Signal Processing、雷达学报等期刊编委、IEEE信号处理协会传感器阵列与多通道技术委员会成员，中国电子学会数字信号处理专家委员会，中国航空学会信息融合分会青年工作委员会主任。具体可以参考清华大学和电子系相关规定：https://www.ee.tsinghua.edu.cn/rczp/bshzp.htm。系张克潜冠名博士后：入选者额外资助20万/年。
BGT60TR13C Datasheet V2.4.9
qq_46243965的博客
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weixin_42012149的博客
09-22 1万+
该文是应用于自动驾驶的传感器的学习总结。
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12-04
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沧海一升的博客
01-13 6044
对现有3D成像技术做了介绍，并详细说明了现有TOF技术的原理
ToF激光雷达与ToF深度相机是一回事吗？（一）
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ToF激光雷达与ToF深度相机的区别
三角测距激光雷达与TOF激光雷达的具体区别详述
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12-27 4386
激光雷达广泛应用于服务机器人、无人驾驶、无人机、AGV叉车等领域，已成为众多智能设备的核心传感器，它的重要性也是不言而喻。就目前市面上的主流激光雷达产品而言，用于环境探测和地图构建的雷达，按技术路线大体可以分为两类，一类是三角测距激光雷达，另一类是TOF雷达。这两个名词相信很...
hrr_profile_雷达波形_雷达_SFW的距离分辨率和距离模糊_SFW_
10-01
计算并画出特定SFW的合成HRR像，该函数使用一个长度为步进数两倍的逆傅里叶变换（IFFT）
23、人工皮肤与非接触式心率变异性监测技术探索
tensor9flow的博客
08-23 28
本文探讨了两种前沿生物传感技术：集成软超声波导的人工皮肤系统用于高重复性手部运动检测，以及基于FMCW雷达的非接触式心率变异性（HRV）监测技术。前者通过飞行时间（TOF）变化精确识别手指关节状态，具备在虚拟现实与康复医疗中应用的潜力；后者利用雷达信号提取胸壁微动，结合加速度分析和模板分割算法实现高精度HRV估计，在情绪识别、睡眠监测等领域展现广阔前景。文章还分析了两种技术的创新性、性能优势及未来发展方向，并提出多模态融合的应用设想，为智能健康监测提供了新思路。
m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
03-26 662
最常用的方法是：首先用[-1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算，得到x方向（水平方向，以向右为正方向）的梯度分量gradscalx，然后用[1,0,-1]T梯度算子对原图像做卷积运算，得到y方向（竖直方向，以向上为正方向）的梯度分量gradscaly。把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。
XENSIV™ KIT CSK BGT60TR13C 用户手册｜英飞凌Infineon
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12-27 2298
XENSIV™ KIT CSK BGT60TR13C 用户手册 英飞凌官方文档翻译
使用XENSIV™ KIT CSK BGT60TR13C估计距离｜英飞凌Infineon
tereaslle的博客
12-19 1778
翻译英飞凌的XENSIV™ KIT CSK BGT60TR13C雷达套件的官方文档，里面添加了译者的一些实践验证
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09-03 233
TOF 传感器在设备状态监测上有多种应用，以下是一些常见的方面：
第八章 基于Kinectv2跌倒检测系统的总结
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第八章  基于Kinectv2跌倒检测系统   通过前面几篇文章基本把这个项目讲完，可以说讲得很细，从Kinect的工作原理、入门开发、开发资料，到Kinect如何获取各种基本的数据源，再到跌倒检测的算法分析，然后如何把控制台的程序移植到MFC平台下，涉及到了opencv的常见使用方法，简单MFC界面的设计和开发。一个本科设计差不多就是基于上面这些完成的，本篇文章应该是本系列的最后一篇了。将会
英飞凌60GHz雷达芯片技术详解
YHPsophie的博客
06-25 775
英飞凌BGT60系列芯片工作于60GHz频段（57-64GHz），支持高达7GHz免许可超带宽，提供毫米级测距精度与高分辨率目标识别能力，适用于手势控制、生命体征检测等高精度场景。芯片采用AIP（天线封装）技术，将天线、射频前端（VCO、PA、LNA）与基带处理单元集成于微型封装（最小尺寸4.05×4.05×0.86mm³），显著降低系统复杂度与信号损耗。BGT60LTR11AIP：1T1R天线阵列，集成运动和方向检测算法，15级检测阈值配置，应用在智能家电（洗衣机、空调）、安防监控等领域；
FMCW雷达人体姿态识别数据预处理
qq_45229168的博客
03-26 2545
我们知道雷达工作的原理是发射一个电磁波，电磁波打到探测物上反射回来，接受天线接收到反射回来的回波信号，将该信号与发射信号进行混频处理，再经过滤波、放大等信号处理流程，将一个射频信号转化为一个基带信号，这个基带信号我们通常称为中频信号（IF信号），中频信号中携带着我们所需要的探测物的距离、速度、角度等信息，而这一步的雷达信号处理就是将这些信息分离出来。除此之外，还有一些其它的方法可以得到微多普勒特征图，比如比如WVD变换、小波变换等，这些方法我怎么理解，这里便不再赘述。下面说说最近想明白的一些东西；
ToF 激光雷达距离传感器
12-27
### ToF激光雷达距离传感器工作原理 ToF（Time of Flight，飞行时间）是一种通过测量光脉冲往返于目标物之间的时间差来计算距离的技术。具体来说，在发射端发出一束短促的光脉冲后，当这束光线遇到障碍物发生反射并返回到接收端时，系统能够记录下这段过程所花费的具体时间。基于已知的速度——即真空中光速c=299,792,458米/秒，便可以通过简单的物理公式d=c*t/2得出被测物体与传感器之间的实际间距[^1]。 对于采用ToF原理工作的激光雷达而言，其不仅限于单点的距离测定，而是能够在短时间内完成对整个场景内多个位置的同时采样，形成三维空间内的数据云图。这种特性使得ToF类型的激光雷达特别适合用于构建环境模型以及实时监测周围状况变化的应用场合[^2]。 ### 应用领域 #### 自动驾驶汽车 自动驾驶车辆依赖多种感知手段获取外界信息，其中就包含了利用ToF激光雷达来进行道路识别、行人检测以及其他潜在危险源预警等功能。这类设备凭借高分辨率成像能力和快速响应速度成为无人驾驶技术研发中的重要组成部分之一[^4]。 #### 物流仓储自动化 自动导引车(AGV)在物流中心执行货物搬运任务过程中也需要依靠可靠的导航定位机制保障运行安全性和效率。配备有大视角范围和较长作用距离特性的ILS-F31-C系列ToF激光扫描仪可以帮助这些机器人更好地适应复杂多变的工作环境，并有效防止碰撞事故的发生。 #### 室内外测绘制图 借助于高度精确的空间坐标捕捉功能，ToF激光雷达成为了地理信息系统(GIS)建设不可或缺的数据采集工具。无论是城市规划还是自然资源调查等领域都能见到它的身影，为用户提供厘米级甚至更高精度的地图绘制服务。 ### 设备选型建议 在挑选适用于特定应用场景下的ToF激光雷达产品之前，需重点考量以下几个方面： - **角度覆盖面积**：确认所需监控视野宽度是否满足现有型号所能提供的水平FOV参数； - **刷新频率**：评估每秒钟可获得多少帧完整的图像更新速率，这对于动态环境下保持良好跟踪效果至关重要； - **抗干扰性能**：特别是在户外强光照条件下或是存在其他电磁辐射源的情况下，应优先选用具有良好稳定性的品牌和技术方案； - **成本效益分析**：综合比较不同供应商给出的价格清单及其售后服务条款，力求找到性价比最优的选择[^3]。 ```python # Python代码示例展示如何初始化一个基本的ToF传感器对象 from tof_sensor import ToFSensor sensor = ToFSensor() distance = sensor.measure_distance() # 测量一次当前前方最近物体的距离 print(f"The measured distance is {distance} meters.") ```
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