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雷达模块远距离毫米波雷达无人机避障在电力巡检物流航拍植保救援等应用

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雷达模块远距离毫米波雷达无人机避障在电力巡检物流航拍植保救援等应用,多旋翼无人机在电力巡检、物流、航拍、植保、救援等诸多领域都得到了应用,但它们在执行任务时常常会遇到各种各样的障碍,自主规避障碍技术对提高多旋翼无人机系统的安全性、稳定性、智能性都有好处。在此基础上,针对多传感器融合技术的多旋翼无人机避障系统进行了研究。(1)多旋翼无人机用于多传感器融合的避障系统,分析其设计要求,选择多旋翼无人机避障模块中的激光雷达和雷达模块远距离毫米波雷达传感器,并对其它机载传感器模块进行设计,构建多旋翼无人机避障系统硬件平台。(2)利用二步延时自适应时空融合算法,对激光雷达与毫米波雷达进行信息融合,并对二步延时自适应时空信息融合算法进行实验验证。(3)基于A*算法对室内飞行环境进行路径规划。利用所建环境图,对基于A*算法的多旋翼无人机室内避障进行了实验验证。(4)针对户外不同宽度障碍和快速飞行情况,设计不同的避障策略。通过试验,验证了多旋翼无人机在户外避障策略。通过对试验数据的处理与分析,验证了所设计的多旋翼无人机避障系统的正确性和合理性,并对多传感器融合多旋翼无人机避障系统进行了验证。


AI时代已经全面到来,随着人工智能的发展,大量象征着人工智能时代的产品涌现出来,机器人就是一个非常鲜明的例子。它通常可以分为三种形式,以UAV(UnmannedAerialVehicles,UAV)为代表的空中机器人。无论国家,还是社会都非常重视无人机的开发,并投入大量的人力、物力,使其技术得到了迅速的发展,特别是多旋翼无人机(Multi-rotorDrones)技术日益成熟,并在各行各业得到广泛应用。适用于植保、物流、抢险救援、航空摄影等行业。在种植保鲜方面,多旋翼无人机可以喷洒农药、化肥;物流方面,多旋翼无人机可以在边远山区运送物资;抢险救灾方面,多旋翼无人机可以进行灭火救援,可以建立通讯基站。在2017年发生在四川省九寨沟的地震中,中国移动利用多旋翼无人机实现了一架高空基站,保证了灾区通信设备的正常使用,这对于开展救援工作有很大帮助,在航拍上,可以为消费者提供多旋翼机娱乐、影视摄像、相关社会部门法律监督等。新冠肺炎疫情在我国迅速蔓延,为了提高民众的防控意识,公安部门使用多旋翼无人机对出外的人员进行观察和广播,以防止疫情发生。高空作业环境比较安全,没有什么障碍。伴随着多旋翼无人机应用范围的不断扩大,无人机低空、超低空环境也随之出现。在低、超低空间环境中存在很多不确定性因素,存在各种障碍。这类障碍由自然环境所造成,如鸟类、树木、高山等,也有人类活动引起的建筑物等。多旋翼无人机在执行任务的时候,如果碰到障碍物,就有可能从空中掉下来。多旋翼无人机一旦从空中坠毁,就会产生一系列的安全隐患,极大地威胁着人类的生命财产安全。针对这一背景,采用多旋翼无人机作为控制对象,设计了基于多传感器融合技术的多旋翼无人机避障系统,为多旋翼无人机室内和室外飞行提供一定的避障技术支持,为了提高多旋翼无人机在飞行中的安全性、稳定性和机动性,使多旋翼无人机在遇到障碍时能够智能地避开障碍物,安全稳定地完成飞行任务。伴随着卫星导航系统的成熟,多旋翼无人机户外飞行定位技术也日趋完善。与室外相比,室内环境更加复杂,信号屏蔽问题更加突出,卫星导航系统难以在室内应用,因此室内避障技术具有很大的意义。


多旋翼无人机在空中飞行时,其机体通常会装有遥控接收器,专业的操作者可以通过遥控控制多旋翼无人机的飞行,从而避开人眼可见范围内的障碍。遇上紧急情况或人眼不能观察到障碍物时,多旋翼无人机可因操作不当撞上障碍物,从空中坠落,对人的生命财产造成威胁。因此,研究多旋翼无人机的避障问题就成了该领域研究的热点。传感技术的发展,使得多旋翼无人机可以感知飞行环境,探测飞行环境中不确定因素。通过对环境中的障碍物检测,结合一定的避障算法,该多旋翼无人机就可以脱离人工操纵,避免空中障碍物的干扰,实现自主飞行。多旋翼无人机能够探测障碍物的传感器有很多种,目前机载的避障传感器主要有超声波传感器、雷达模块远距离毫米波雷达传感器、激光雷达传感器、摄像机传感器等。超声传感装置成本低,测距原理简单,但测量距离短,容易受到其它声波的干扰。毫米波雷达传感器的价格一般比超声波高,毫米波雷达发射出来的是电磁波,受环境影响较小;激光雷达的传感器市盈率相差较大,二维激光雷达与毫米波雷达价格相差不大,但三维激光雷达相对昂贵。就抗干扰能力而言,激光雷达在恶劣环境下,如雨雪、雾霾、沙尘天气等气象条件较差,能穿透雾、烟雾、尘埃能力较强;从距离精度、视距、稳定性等方面来看,激光雷达比毫米波雷达具有更高的探测范围,在识别上,稳定性比毫米波雷达要好;在通常情况下,激光雷达要比毫米波雷达更好地识别障碍物,但两者都存在误认和检测概率。这两种介质都会造成传感器检测不到。在纱布、横幅等介质中,毫米波雷达常常很难被检测,而透明的介质激光雷达很难发现。照相机传感器分辨率高,对障碍物类型可以准确识别,可以捕捉物体的形状和细节,但同样容易受到环境的影响,但在夜间使用该传感器可以补充光线,雨雪、雾霾天气等摄像机的视距也会相应地缩短。从比较中可以看出,这些避障传感器往往各有优缺点,在联合使用中往往能相互弥补不足,提高了多旋翼无人机对障碍物的感知能力,避免多旋翼无人机误判和未识别现象。伴随着避障传感器的发展,各行业对多旋翼无人机的避障需求也越来越高,其避障需求大致可分为两个层次:一是:多旋翼无人机能在远距离检测到障碍物,在相对安全的距离下进行悬停动作,避免撞上障碍物;该多旋翼无人机能够感知障碍物的轮廓和位置,智能地进行轨迹规划,自主绕障,实现多旋翼无人机安全、稳定、智能飞行。如果是在室内,或者是室外,如果多旋翼无人机达到了第二层的要求,就会对人类活动产生巨大的推动作用。研究结果表明,基于多传感器融合技术的多旋翼无人机避障系统的设计具有重要的现实意义。


多旋翼无人机航迹规划算法现状多旋翼无人机在飞行过程中,微处理器根据机载传感器获取其周围环境数据进行自主决策,规划飞行路径,生成飞行轨迹,从而安全地完成飞行任务。多旋翼无人机的避障与地面移动机器人不同,在三维空间中,设计的路径规划算法需要考虑并求解无人机本身的运动模型,通过优化控制算法以及无人驾驶飞机飞行约束问题等,可以有效地规划一条安全的航迹,从而完成飞行任务。现在路径规划算法可以分为两类。一种是比较经典的依赖于预先获取环境信息的算法,如A*算法、人工势场法(APF)和随机路图方法(PRM);另外一种方法是根据实时获取的环境信息,利用环境和自身姿态信息之间的关系,设计出一种智能路径规划算法,例如遗传算法(GA)、PSO算法(PSO)、蜂群算法(ABC)等。路径规划算法是1968年在文献[9]中首先提出的,由荷兰科学家Digestra等人提出。算法A*是人工智能中一种典型的启发式搜索算法,它是一种在尽可能多的基础上,即在搜索过程中尽可能地利用诸如迭代步数等已知搜索,提出了一种从初始状态、当前状态到目标状态的搜索算法,并用A*算法求解状态空间搜索的短路径。它的基本思想是对地图进行格子化,把开始节点作为父亲节点,然后用这个节点进行搜索。后达到目标点,得出短路径。在下面的重点讨论中,室内路径规划是基于A*算法来完成的。人造势路径规划是Khatib提出的一种虚拟力场法,它可以应用于机器人路径规划领域。其基本思想是将引力场和斥力场应用于所构造的地图,在障碍物周围产生虚拟斥力,使机器人不能撞到障碍物、目标点周围产生虚拟重力;将机器人引至目标位置,后在虚拟合力作用方向上移动,直至机器人达到原来设定的目标点,完成轨迹规划。人造势场法在路径规划中存在着明显的优缺点,其优点是算法简单,运算量小,缺点是在环境障碍较多时容易陷入局部优的情况,使机器人有可能停滞不前或左右不能移动,无法到达目标点。一种基于可视化和Voronoi图的方法,在飞行环境中生成一张路线图,其权重相等,被选择的几率相同,该算法可以根据生成的图规划出佳路径。随机路图算法中,路径生成与节点选择是紧密相关的。本文介绍了Voronoi图在一个实际机器人避障中的应用。为了提高Voronoi图的功能,消除它在实际应用中可能遇到的问题,本文对Voronoi图进行了改进,以提高其性能。用户利用每一个自由空间随机采样路径节点,改进了算法性能,保证了节点分布的正确性,得到了飞机在飞环区的飞行轨迹。细胞器分割法,无人机微处理机将获得的地图信息分成若干方格,从所在方格开始,通过周围方格到达终点。路上若遇到含有障碍物的损伤细胞,则需将该细胞切分,得到无障碍的纯细胞,再将其添加到路径中,得到从起始点到终点的佳路径。在计算时,起点和终点都可以用不同的纯细胞来显示,而路径则由连接细胞间的顺序显示。FranklinSamaniego和FranklinSamaniego等将飞行器飞行环境作为一种基于小步离散的自适应网格进行路径规划,从而减少了响应时间。自1958年次提出遗传算法以来,遗传算法得到了广泛的应用。该算法具有较大的优化难度,需要有一定的约束条件,或者使目标函数大化。该方法利用所建立的问题划分种群,并根据目标函数将种群个体划分出环境适应能力值,种群中的个体将根据环境来作出判断,并且可以通过杂交将基因延续下去。另外,种群中的变异可以保证种群的多样性,也可以避免算法过早收敛。与本地算法相比,遗传算法的优点是能充分利用历史信息。PSO算法是Eberhart和Kennedy于1995年提出的,它是一种基于自然现象的启发式算法,它主要利用生物种群,如鱼、鸟的社会行为。每个粒子都代表算法中的一种可能解。目前,该算法在无人机路径规划中得到了广泛的应用。本文中,Tang等人利用一种多智能粒子滤波器来解决未知环境下的定位和路径规划问题。Karaboga在文献中受蜜蜂的启发,蜂群算法Karaboga提出了这个算法。在执行人工蜂群算法时,必须遵循以下原则:一工蜂需要提供食物蜂蜜,并且要评估蜂蜜的品质;其次,剩余的工蜂可以从供给者那里获得相应的食品质量和地点信息。选择蜜源;第三个侦察蜂知道,然后到达食物点。本文提出了一种基于遗传算法的静态路径规划方法,并将其应用于局部环境搜索,后采用进化算法获得优路径。1.2.2多旋翼无人机防障技术发展现状多旋翼无人机避障技术的研究与应用,包括多旋翼无人机微处理器及其周边传感电路的设计,各个传感器内部原始数据的处理,各个传感器与主控机的通讯设计,信息融合算法设计,控制算法设计,环境感知模型,轨迹规划算法设计等。因此,多旋翼无人机的避障系统对于数据存储、传输和实时处理性的要求非常高,目前能做到智能规避障碍自主飞行的多旋翼无人机并不多,主要是因为多旋翼无人机的研发阶段比较少。在国外,多旋翼无人机的避障技术发展较早,一些知名实验室和企业已经开始进行多旋翼无人机避障技术的研究与开发。2005年,欧洲防务署(EDA)采用了激光、光电和雷达等传感器,实施了"多旋翼无人机空中防撞系统",该系统采用了当时较为先进的自动控制方法,实现了多旋翼无人机对环境的感知与规避。由2016年被Intel收购的德国多旋翼无人机制造商AscTec是世界上一批开始开展多旋翼无人机研发工作的企业,截至2015年,一款AscTecFirefly多旋翼无人机推出,它装备有6个3D摄像机,利用六台摄像机检测环境,实现了多旋翼无人机智能避障。2016年,法国多旋翼无人机公司Parrot发布了一款全球开源研发工具ParrotS.L.A.M.dunk。它内建有惯性测量装置、照相机传感器、超声波传感器、地磁、气压计等,具有多功能,可用于无人机避障、无人机自主导航等。AFRL美国空军实验室一直致力于无人机避障项目,其目的是通过飞机上各种障碍物传感器,以达到感知周围环境和规避障碍物的目的,实现无人机在一定范围内自主地避开障碍物,实现飞行的智能化。除了上面提到的例子之外,世界上还有许多著名的实验室和企业为发展多旋翼无人机的避障技术作出了杰出的贡献,同时也为多旋翼无人机的避障技术提供了相当重要的技术支持。举例来说,宾夕法尼亚大学就采用了仿生学,致力于使多旋翼无人驾驶飞机与生物体一起工作,并自动避障。MIT团队研制了一款具有自主避障能力的高速飞行型多旋翼无人机等。与国内外相比,多旋翼无人机起步较晚。随着科学技术的发展,越来越多的企业和高校参与到多旋翼无人机的研发中来,其市场前景也越来越广阔。当前,国内不少科技企业在多旋翼无人机领域已取得了一定的成绩,比如大疆(DJI)、零度智能(ZEROTECH)、昊翔(Yuneec)等。2018年8月,大疆公司推出了一款多旋翼无人机Mavic2Pro,这是世界上无人飞行器控制系统和无人机解决方案的研发和生产厂家。为“御”MAVIC2专业版提供了多传感器实时图像、深度、定位等信息。本机所携带的双目视觉感应器是避障的主要组成部分,携带APAS辅助飞行,可在飞行中识别障碍物,智能避障。零度智能无人机,于2016年1月推出Xplorer2多旋翼无人机,这款多旋翼无人机装有激光雷达传感器,可在激光雷达有效扫描范围内以50Hz的频率实现360°全方位扫描。2018年6月推出的TyphoonHPlus多旋翼无人机,采用英特尔RealSense实感技术,可以自主检测后方障碍物,规划航路。除了以上例子外,国内也有很多科技企业和著名大学共同致力于发展多旋翼无人机的科研工作,尤其是各高校的科研实验室,对多旋翼无人机障碍物的感知与规避问题进行了研究,并取得了初步成果。就目前国内外的情况来看,多旋翼无人机大多采用先进的避障传感器,结合多旋翼无人机微处理器的自主决策能力,实现了多旋翼机避障的智能规划和飞行任务。


在上述背景下,结合各种避障传感器的优点,利用多传感器进行融合是实现无人机可靠、高效避障的技术关键。目的是利用多传感器融合技术,设计多旋翼无人机避障系统,结合雷达模块远距离毫米波雷达等避障传感器,建立多旋翼无人机避障系统硬件平台,并建立相关路径规划算法和避障策略,实现多旋翼无人机的避障。


毫米波雷达一般是指工作在毫米波段的雷达系统,其工作频率一般为30~300GHz,雷达模块远距离毫米波雷达具有探测距离远、体积小、便于多旋翼无人机安装、低功耗、抗干扰能力强等特点。毫米波的工作方式主要有两种,一种是脉冲工作模式(Pulsed)和Frequency-ModulatedContinuousWave,FMCW)。脉动式的原理,虽然比较简单。雷达在实现上存在一定的难度,要求毫米波雷达在很短的时间内发出高功率的信号脉冲,再通过高功率的信号脉冲来控制雷达内部的压控振荡器,从低频瞬时跳向高频。脉搏模式实现难度较大,因此往往采用这种工作方式的毫米波雷达硬件部分设计复杂,成本稍高一些,而脉冲雷达通常发送和接收信号都是共用天线,这可能导致毫米波雷达对目标物有一定的盲区。这次使用的雷达是77GHz频率的毫米波。该接收机采用2发4收MIMO阵列,角度分辨和测角精度高,信号处理与控制部分采用双核结构,雷达数据处理、目标探测、目标跟踪等算法在内部的高速数字信号处理器上运行。与传统的24GHz雷达相比,其分辨率更高,能够检测到目标物,抗干扰能力更强,可以探测到35米外的障碍。毫米波雷达不同频段的波束在反射、吸收、透射、衍射等方面表现出不同,一般波长越长,越容易透射、衍射,波长越短越容易被反射。波段大于介质尺寸,易于通过和衍射,波长小于介质尺寸容易被反射。雷达模块远距离毫米波雷达数据通信与二维激光雷达相比,通信工作量较小,仅涉及到飞行控制系统的通信。毫米波雷达的开发人员可以选择两种通信方式,即CAN通信和UART通信。CAN通信比串口通信更方便、检错性强、抗干扰性强等特点,在通信技术中得到了广泛的应用。使用CAN通讯方式,便于无人机系统的扩展。机载传感器具有与CAN通信相同的信息,很容易通过CAN总线识别出需要的数据,从而直接获得和使用。


多旋翼无人机能不能安全避障,关键在于其能探测到障碍物对身体的真实距离。利用二维融合雷达和毫米波雷达探测信息,可以提高避障模块探测信息的准确性。基于多传感器信息融合的原理,将多传感器信息进行深度、多角度、多空间的处理和优化,利用多传感器的信息,使测量结果在整体上更具综合性和可参考性。对于各种不同空间、不同时间传感器的信息,多传感器信息融合一般采用数学方法结合数据处理技术对信息进行综合处理,筛选出各种传感器探测到的无用数据,将有用有效的数据放大,得到与被观察对象一致的模型。多旋翼无人机飞行环境复杂多变,通常单传感器难以正确检测障碍物,单传感器传到多旋翼无人机的数据很有可能不够正确,甚至可能是错误的数据。对于多旋翼无人机的避障系统,选择雷达模块远距离毫米波雷达进行协同协作,实现对环境信息的探测。与单传感器信息融合相比,多传感器通常有以下一些优势。(1)加强系统的可信度多传感器协同工作,可以优劣互补,取长补短,减少出现错误数据的可能性。(2)使多个传感器协同工作,鲁棒性增强,如果其中一个传感器发生误判,整个系统就不会因为误判传感器而失去系统本来有的功能,系统将利用其它传感器来获得相关数据,保持系统正常运行。(3)降低系统不确定度的多个传感器共同工作,尽管探测信息时有所不同,但是信息融合会减少检测信息的不确定性。(4)扩展所涉时间和空间,如果某一传感器在某一时刻没有得到数据,而多传感器一起工作,那么其它传感器很可能会补偿这个时刻没有的探测数据。在空间上,如果某一传感器由于自身的局限性,不能去检测一块区域的数据,那么多传感器一起工作有很大的可能性,可以弥补该传感器在空间中丢失的数据,从而扩大系统的时空范围。(5)降低信息模糊度,改进系统分辨率多传感器协同工作,可以多方位地获取检测目标的信息,有效地降低获取信息的模糊性,比单一传感器具有更高的系统分辨率。


避障传感器数据预处理多旋翼无人机的信息融合工作是在多旋翼无人驾驶飞机的共同测距范围内进行。多旋翼无人驾驶飞机在执行任务时,需要特别注意多旋翼无人机机体前面的障碍物,而前障碍物对多旋翼无人机安全飞行的威胁更为严重。在正常工作状态下,激光雷达采用360°激光扫描测距,而毫米波雷达检测到的数据是,其波束范围内机体前方的障碍物相对于多旋翼无人机的距离。为了让避障系统得到更加准确的距离数据,需要对激光雷达探测到的数据进行处理,并提取部分探测数据。采集到的这一部分数据需要反映激光雷达探测多旋翼无人机前方障碍物。所提取的雷达探测数据与雷达模块远距离毫米波雷达探测数据进行信息融合。


多旋翼无人机在户外避障策略上,多旋翼无人机与室内不同,户外环境更为开放,躲避障碍可行的方案将更多,避障速度将更快,户外多旋翼无人机规避障碍物的策略更倾向于实际应用。在户外,多旋翼无人机在户外避障,地面控制中心为多旋翼无人机发送需要完成的任务。该系统可以在上位机软件上清晰地显示多旋翼无人机的速度、实时高度、GNSS星数、电池电压、运行轨迹等。另外上位机软件上还有一键起飞、一键着陆、一键返回等多种功能。通过上位机对多旋翼无人机的目标点进行定位,首先将多旋翼无人机定位到起降位置,再为整个多旋翼无人机系统提供电源;当系统各模块工作正常后,通过手机端APP与数据存储模块相连的蓝牙模块为多旋翼无人机设定飞行基参数;对速度、高度等参数进行数值模拟,后通过数传模块发送起飞指令给无人机。多旋翼无人机自动起飞,升至设定高度后,以设定速度飞向目标点。因为机载毫米波雷达测距范围更大,可以探测远达35米的障碍物,因此避障系统首先使用毫米波雷达探测远距离障碍物,待多旋翼无人机飞到距障碍较近的地方,再用激光雷达和毫米波雷协同探测。多旋翼无人飞机在非快速避障模式下,飞行时若毫米波雷达传感器探测到回波,就说明多旋翼无人机在飞行路线上会遇到障碍。等待多旋翼无人机飞到距障碍20米远的地方,开始执行减速指令,这样可以避免因较高的速度撞上障碍物。由于激光雷达可以探测12米以内的障碍物,因此多旋翼无人机的障碍物探测工作就从多旋翼无人机的障碍物上起飞,激光雷达就会进入12米之内。多旋翼无人机系统一旦探测到激光雷达数据,障碍物距离数据将被迅速转换为激光雷达和毫米波雷达信息融合,此时获取的距离信息更正确,对障碍物误识别和探测的概率也大大降低。在多旋翼无人机探测到离机体6米远的障碍物时,对其执行悬停动作,判断障碍物宽度后,该多旋翼无人机开始实施避障行动。待多旋翼无人机成功避障后,多旋翼无人机回到初设定的路线上,继续执行任务,直至抵达目的地安全着陆。


快速化避障策略及实现快速避障一直是无人机避障领域的难点问题,目前能快速避障的多旋翼无人机还很少。为了确保多旋翼无人机在相对复杂的飞行环境中保持低功耗、稳定、高速飞行,必须确保多旋翼系统在较复杂的飞行环境下保持、稳定、高速飞行,同时要对障碍物避障等情况下的姿态稳定和速度收敛提供保障。采用现有的自研多旋翼无人机系统,实现快速、急停、短时变向和快速高度爬升的高稳定速度控制算法。在高速飞行中,由于气流扰动和急停等飞行需要,因此在急速变向时,外界干扰对飞机的姿态稳定影响很大,同时对飞行速度、姿态控制器的收敛性和跟踪要求也非常高。所以,多旋翼系统姿态和速度控制环的性能是多旋翼无人机在高速飞行下安全的保证。因此,采用非线性自适应控制策略,实现了在各种极端飞行要求下的非线性干扰自适应,以实现强鲁棒性强稳定的快速收敛和跟踪特性。对于高速飞行时的气流扰动、风速大扰动等情况,可以根据实际飞行情况,预测实时飞行中的风速扰动,并在速度控制环上进行针对性的补偿。为了确保快速飞行和避障期间姿态稳定和飞机安全。

以雷达模块远距离毫米波雷达信息融合为基础,实现多旋翼无人机户外避障。为了辅助避障系统对障碍物宽度的判断,提出了一种户外雷达数据处理方法,并对其进行角度剪裁。针对这些特殊特性,设计了不同宽度障碍的避障策略和快速飞行时的避障策略,并通过户外多旋翼无人机规避障碍自主飞行试验,验证了该方法的合理性和有效性。

uA级别智能门锁低功耗雷达模块让门锁更加智能省电节约功耗,指纹门锁并不是什么新鲜事,我相信每个人都很熟悉。随着近年来智能家居的逐步普及,指纹门锁也进入了成千上万的家庭。今天的功耗雷达模块指纹门锁不仅消除了繁琐的钥匙,而且还提供了各种智能功能,uA级别智能门锁低功耗雷达模块用在智能门锁上,可以实现门锁的智能感应屏幕,使电池寿命延长3-5倍,如与其他智能家居连接,成为智能场景的开关。所以今天的指纹门锁更被称为智能门锁。 今天,让我们来谈谈功耗雷达模块智能门锁的安全性。希望能让更多想知道智能门锁的朋友认识下。 指纹识别是智能门锁的核心 指纹识别技术在我们的智能手机上随处可见。从以前的实体指纹识别到屏幕下的指纹识别,可以说指纹识别技术已经相当成熟。指纹识别可以说是整个uA级低功耗雷达模块智能门锁的核心。 目前主要有三种常见的指纹识别方法,即光学指纹识别、半导体指纹识别和超声指纹识别。 光学指纹识别 让我们先谈谈光学指纹识别的原理实际上是光的反射。我们都知道指纹本身是不均匀的。当光照射到我们的指纹上时,它会反射,光接收器可以通过接收反射的光来绘制我们的指纹。就像激光雷达测绘一样。 光学指纹识别通常出现在打卡机上,手机上的屏幕指纹识别技术也使用光学指纹识别。今天的光学指纹识别已经达到了非常快的识别速度。 然而,光学指纹识别有一个缺点,即硬件上的活体识别无法实现,容易被指模破解。通常,活体识别是通过软件算法进行的。如果算法处理不当,很容易翻车。 此外,光学指纹识别也容易受到液体的影响,湿手解锁的成功率也会下降。 超声指纹识别 超声指纹识别也被称为射频指纹识别,其原理与光学类型相似,但超声波使用声波反射,实际上是声纳的缩小版本。因为使用声波,不要担心水折射会降低识别率,所以超声指纹识别可以湿手解锁。然而,超声指纹识别在防破解方面与光学类型一样,不能实现硬件,可以被指模破解,活体识别仍然依赖于算法。 半导体指纹识别 半导体指纹识别主要采用电容、电场(即我们所说的电感)、温度和压力原理来实现指纹图像的收集。当用户将手指放在前面时,皮肤形成电容阵列的极板,电容阵列的背面是绝缘极板。由于不同区域指纹的脊柱与谷物之间的距离也不同,因此每个单元的电容量随之变化,从而获得指纹图像。半导体指纹识别具有价格低、体积小、识别率高的优点,因此大多数uA级低功耗雷达模块智能门锁都采用了这种方案。半导体指纹识别的另一个功能是活体识别。传统的硅胶指模无法破解。 当然,这并不意味着半导体可以百分识别活体。所谓的半导体指纹识别活体检测不使用指纹活体体征。本质上,它取决于皮肤的材料特性,这意味着虽然传统的硅胶指模无法破解。 一般来说,无论哪种指纹识别,都有可能被破解,只是说破解的水平。然而,今天的指纹识别,无论是硬件生活识别还是算法生活识别,都相对成熟,很难破解。毕竟,都可以通过支付级别的认证,大大保证安全。 目前,市场上大多数智能门锁仍将保留钥匙孔。除了指纹解锁外,用户还可以用传统钥匙开门。留下钥匙孔的主要目的是在指纹识别故障或智能门锁耗尽时仍有开门的方法。但由于有钥匙孔,它表明它可以通过技术手段解锁。 目前市场上的锁等级可分为A、B、C三个等级,这三个等级主要是通过防暴开锁和防技术开锁的程度来区分的。A级锁要求技术解锁时间不少于1分钟,B级锁要求不少于5分钟。即使是高级别的C级锁也只要求技术解锁时间不少于10分钟。 也就是说,现在市场上大多数门锁,无论是什么级别,在专业的解锁大师面前都糊,只不过是时间长短。 安全是重要的,是否安全增加了人们对uA级别低功耗雷达模块智能门锁安全的担忧。事实上,现在到处都是摄像头,强大的人脸识别,以及移动支付的出现,使家庭现金减少,所有这些都使得入室盗窃的成本急剧上升,近年来各省市的入室盗窃几乎呈悬崖状下降。 换句话说,无论锁有多安全,无论锁有多难打开,都可能比在门口安装摄像头更具威慑力。 因此,担心uA级别低功耗雷达模块智能门锁是否不安全可能意义不大。毕竟,家里的防盗锁可能不安全。我们应该更加关注门锁能给我们带来多少便利。 我们要考虑的是智能门锁的兼容性和通用性。毕竟,智能门锁近年来才流行起来。大多数人在后期将普通机械门锁升级为智能门锁。因此,智能门锁能否与原门兼容是非常重要的。如果不兼容,发现无法安装是一件非常麻烦的事情。 uA级别低功耗雷达模块智能门锁主要是为了避免带钥匙的麻烦。因此,智能门锁的便利性尤为重要。便利性主要体现在指纹的识别率上。手指受伤导致指纹磨损或老年人指纹较浅。智能门锁能否识别是非常重要的。 当然,如果指纹真的失效,是否有其他解锁方案,如密码解锁或NFC解锁。还需要注意密码解锁是否有虚假密码等防窥镜措施。 当然,智能门锁的耐久性也是一个需要特别注意的地方。uA级别低功耗雷达模块智能门锁主要依靠内部电池供电,这就要求智能门锁的耐久性尽可能好,否则经常充电或更换电池会非常麻烦。
微波雷达传感器雷达感应浴室镜上的应用,如今,家用电器的智能化已成为一种常态,越来越多的人开始在自己的浴室里安装智能浴室镜。但是还有很多人对智能浴镜的理解还不够深入,今天就来说说这个话题。 什么是智能浴室镜?智慧型浴室镜,顾名思义,就是卫浴镜子智能化升级,入门级产品基本具备了彩灯和镜面触摸功能,更高档次的产品安装有微波雷达传感器智能感应,当感应到有人接近到一定距离即可开启亮灯或者亮屏操作,也可三色无极调,智能除雾,语音交互,日程安排备忘,甚至在镜子上看电视,听音乐,气象预报,问题查询,智能控制,健康管理等。 智能化雷达感应浴室镜与普通镜的区别,为什么要选TA?,就功能而言,普通浴镜价格用它没有什么压力!而且雷达感应智能浴镜会让人犹豫不决是否“值得一看”。就功能和应用而言,普通浴镜功能单一,而微波雷达传感器智能浴室镜功能创新:镜子灯光色温和亮度可以自由调节,镜面还可以湿手触控,智能除雾,既环保又健康! 尽管智能浴镜比较新颖,但功能丰富,体验感更好,特别是入门级的智能浴镜,具有基础智能化功能,真的适合想体验下智能化的小伙伴们。 给卫生间安装微波雷达传感器浴室镜安装注意什么? ①确定智能浴室镜的安装位置,因为是安装时在墙壁上打孔,一旦安装后一般无法移动位置。 ②在选购雷达感应智能浴室镜时,根据安装位置确定镜子的形状和尺寸。 ③确定智能浴镜的安装位置后,在布线时为镜子预留好电源线。 ④确定微波雷达传感器智能浴镜的安装高度,一般智能浴镜的标准安装高度约85cm(从地砖到镜子底),具体安装高度要根据家庭成员的身高及使用习惯来决定。 ⑤镜面遇到污渍,可用酒精或30%清洁稀释液擦洗,平时可用干毛巾养护,注意多通风。
冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器屏幕唤醒性能强悍智能感应,随着年轻一代消费观念的转变,冰箱作为厨房和客厅的核心家用电器之一,也升级为健康、智能、高端的形象。在新产品发布会上,推出了大屏幕的冰箱,不仅屏幕优秀,而且微波雷达传感器屏幕唤醒性能强大。 大屏智能互联,听歌看剧购物新体验 冰箱植入冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器触摸屏,重新定义了冰箱的核心价值。除了冰箱的保鲜功能外,该显示屏还集控制中心、娱乐中心和购物中心于一体,让您在无聊的烹饪过程中不会落后于听歌、看剧和购物。新的烹饪体验是前所未有的。 不仅如此,21.5英寸的屏幕也是整个房子智能互联的互动入口。未来的家将是一个充满屏幕的家。冰箱可以通过微波雷达传感器屏幕与家庭智能产品连接。烹饪时,你可以通过冰箱观看洗衣机的工作,当你不能腾出手来照顾孩子时,你可以通过冰箱屏幕连接家庭摄像头,看到孩子的情况。冰箱的推出标志着屏幕上的未来之家正在迅速到来。 管理RFID食材,建立健康的家庭生活 据报道,5G冰箱配备了RFID食品材料管理模块,用户将自动记录和储存食品,无需操作。此外,冰箱还可以追溯食品来源,监控食品材料从诞生到用户的整个过程,以确保食品安全;当食品即将过期时,冰箱会自动提醒用户提供健康的饮食和生活。 风冷无霜,清新无痕 冰箱的出现是人类延长食品保存期的一项伟大发明。一个好的冰箱必须有很强的保存能力。5g冰箱采用双360度循环供气系统。智能补水功能使食品原料享受全方位保鲜,紧紧锁住水分和营养,防止食品原料越来越干燥。此外,该送风系统可将其送到冰箱的每个角落,消除每个储藏空间的温差,减少手工除霜的麻烦,使食品不再粘连。 进口电诱导保鲜技术,创新黑科技加持 针对传统冰箱保存日期不够长的痛点,5g互联网冰箱采用日本进口电诱导保存技术,不仅可以实现水果储存冰箱2周以上不腐烂发霉,还可以使蔬菜储存25天不发黄、不起皱。在-1℃~-5℃下,配料不易冻结,储存时间较长。冷冻食品解冻后无血,营养大化。此外,微波雷达传感器5g冰箱还支持-7℃~-24℃的温度调节,以满足不同配料的储存要求。 180°矢量变频,省电时更安静 一台好的压缩机对冰箱至关重要。冰箱配备了变频压缩机。180°矢量变频技术可根据冷藏室和冷冻室的需要有效提供冷却,达到食品原料的保鲜效果。180°矢量变频技术不仅大大降低了功耗,而且以非常低的分贝操作机器。保鲜效果和节能安静的技术冰箱可以在许多智能冰箱中占有一席之地,仅仅通过这种搭配就吸引了许多消费者的青睐。 配备天然草本滤芯,不再担心串味 各种成分一起储存在冰箱中,难以避免串味。此外,冰箱内容易滋生细菌,冰箱总是有异味。针对这一问题,冰箱创新配置了天然草本杀菌除臭滤芯。该滤芯提取了多种天然草本活性因子,可有效杀菌99.9%,抑制冰箱异味,保持食材新鲜。不仅如此,这个草本滤芯可以更快、更方便、更无忧地拆卸。家里有冰箱,开始健康保鲜的生活。 目前,冰箱屏幕唤醒微波雷达传感器正在继续推动家庭物联网的快速普及,相信在不久的将来,智能家电将成为互动终端。
esp32 c3蓝牙芯片模组上海乐鑫代理商RISC-V处理器内核工具链,自RISC-V 架构诞生以来,市场上已有数十个版本的 RISC-V 内核和 SoC 芯片它们中的一部分是开源免费的,而商业公司开发的 RISC-V 处理器内核和平台是需要商业授权的。某些商业公司开发用于内部使用的 RISC-V 内核,但也可以开源运作。esp32 c3蓝牙芯片模组上海乐鑫代理商介绍到西部数据的SweRV架构(RV32IMC)是 RISC-V 内核处理器的典型代表,它是一个32 bit 顺序执行指令架构,具有双向超标量设计和9级流水线,采用28 nm工艺技术实现,运行频率高达 1.8 GHz,可提供 4.9 CoreMark/MHz 的性能,略高于ARM的 Cortex A15,已经在西部数据的 SSD 和HDD 控制器上使用,SweRV 项目是一个开源项目(Chip Alliance)。 典型的开源 RISC-V内核有 Roket Core,它是加州大学伯克利分校开发的一个经典的 RV64 设计。伯克利分校还开发了一个 BOOM Core,它与 Rocket Core 不同的是面向更高的性能。苏黎世理工大学(ETH Zurich)开发的 Zero-riscy,是经典的RV32 设计。esp32 c3蓝牙芯片模组上海乐鑫代理商介绍到苏黎世理工大学还开发了另外一款 RISC-V R15CY Core,可配置成RV32E,面向的是超低功耗、超小芯片面积的应用场景。由 Clifford Wolf 开发的RISC-V Core-Pico RV32,其内核重点在于追求面积和 CPU 频率的优化。 开源的 RISC-V 内核非常适用于研究和教学,但用于商业芯片设计还有许多工作要做。SiFive(美国赛科技)由 Yunsup Lee 创立,他也是 RISC-V 的创始人之一。2017 年SiFive 公司发布 RISC-V 内核、SC 平台家族,以及相关支持软件和开发板。esp32 c3蓝牙芯片模组上海乐鑫代理商介绍到在这些芯片中,包括采用 28 nm 制造技术,支持 Linux 操作系统的 64 位多核CPU U500,以及采用180 nm 制造技术的多外设低成本 IOT 处理器内核 E300开发 RISC-V处理器内核的厂商还包括 Codasip、Syntacore、T-Head(平头哥半导体)、Andes (晶芯科技),以及创业公司芯来科技等。 RISC-V GNU 工具链 RISC-V GNU工具链包括 riscv gcc 编译器、riscv binutils 链接器汇编器、riscv gdb GDB调试工具以及 OpenOCD 。 OpenOCD(Open 0n-Chip Debugger,开源片上调试器)是一款开源的调试软件,它提供针对人式设备的调试、系统编程和边界扫描功能。esp32 c3蓝牙芯片模组上海乐鑫代理商介绍到OpenOCD需要硬件仿真器来配合完成调试。例如 J-Link或者CMSIS-DAP等。OpenOCD内置了 GDB server模块,可以通过 GDB命令来调试硬件。 目前,市场上支持 RISC-V 处理器开源的 GNU 工具软件有 SiFive Freedo Sudio、AndesSight 和 Nuclei tudio IDE。这些软件针对自家企业 RISC-V 处内核开发和优化,集成开发环境基于开源的 Eclipse。 如果开发者有兴趣,完全可以自己下载以下几个开源软件搭建一个 RISC-V发环境。esp32 c3蓝牙芯片模组上海乐鑫代理商介绍到这些软件是jdk-8ul01-windows-x64.exe、Eclipse IDE for C/C++ develoners,GNU MCU Eclipse Windows Build Tools、OpenOCD 以及 risev32-unknown-elf-gcc。
GD32E230C8T6 stm32 gd32兆易芯片代理商GD5F系列SPI NAND Flash,兆易创新38nmGD5FSPINANDFlash产品覆盖1Gb~4Gb容量,满足AEC-Q100标准,兼具性能和成本优势,可为整车厂或整车厂或Tire1模块厂提供高质量的汽车级存储解决方案,行业领先的半导体设备供应商兆易创新GigaDevice(股票代码603986)宣布其全国产化38nmSPINANDFlash——GD32E230C8T6 stm32 gd32兆易芯片代理商GD5F整个系列已经通过AEC-Q100辆车规级认证。该系列包括GD5F1GQ5/GD5F2GQ5/GD5F4GQ6产品,覆盖1Gb~4Gb容量,从设计开发、制造到包装测试,采用国内供应链,在很大程度上填补国内大容量汽车存储空白,全面进入汽车应用领域,兆易创新具有强大的本地化支持和快速客户响应能力,加快汽车应用本地化。 目前,汽车电气化和智能化正处于快速发展的趋势,激发了汽车厂商对大容量、高可靠性存储解决方案的需求。汽车存储芯片作为存储代码、数据和网络协议的载体,在车载应用中发挥着越来越关键的作用。GD32E230C8T6 stm32 gd32兆易芯片代理商GD5F系列SPINANDFlash提供了1Gb~4Gb选择,在现有的GD25SPINORFlash在车载产品的基础上进一步扩大容量,可作为车载网关,DVR,智能驾舱,Tbox等应用程序提供大容量、高性价比的解决方案。 随着对车载电子复杂性和空间紧凑性的需求越来越大,“少引脚、小包装”的芯片也逐渐受到车厂的青睐。GD32E230C8T6 stm32 gd32兆易芯片代理商GD5F系列SPINANDFlash芯片使用成熟的38nm制造工艺,采用WSON88mmx6mm少引脚,小包装,在狭小空间内实现大容量选择;内置ECC纠错模块,在保留NAND成本优势的前提下,大大提高了产品的可靠性;在-40℃~105℃在宽温范围内,实现高达10万次的擦写性能。 兆易创新汽车产品事业部执行主任何芳女士说:“随着汽车产业智能化、网络化的演变,以及汽车产业的发展,以及SOTA(软件在线升级),MaaS(旅游就是服务)可以实现,市场对车载存储的程序和处理的数据量提出了更多的新需求。兆易创新自2014年开始布局汽车行业,凭借多年的经验和积累,拥有38nmGD5FSPINANDFlash通过AEC-Q100辆车级认证,实现整个产业链的国内闭环。未来,我们将继续关注汽车行业的需求,关注行业的增量市场,了解细分市场的客户需求,继续投资产品可靠性、优化升级,为市场提供更好的产品和服务。” 目前,GD32E230C8T6 stm32 gd32兆易芯片代理商GD5F全系列SPINANDFlash均已通过AEC-Q100车规级认证,并在其久经验证的车规级认证GD25SPINORFlash在此基础上,形成了有效的扩展。在Flash存储器领域,兆易创新实现了从Flash存储器领域的实现。SPINORFlash到SPINANDFlash车辆标准产品的全面布局为车辆应用的本地化提供了丰富多样的选择,这也极大地突出了兆易创新在汽车领域的持续投资和创新。 GD32E230C8T6 stm32 gd32兆易芯片代理商GD5FSPINANDFlash和GD25SPINORFlash车辆规格产品已批量生产,客户可联系销售代表或授权代理了解相关订购信息。
wifi蓝牙芯片乐鑫国内代理商飞睿科技带你深入了解物联网RISC-V,过去的20年,ARM在移动和嵌入式领域应用成果丰硕,在物联网(InternetofThings,IoT)领域也正逐渐确定其市场地位。一些其他商用架构(如MIPS和PowerPC)处理器逐渐消亡。ARM正在进军Intel所在的x86市场,并给传统PC和服务器领域造成一定的压力。RISC-V开源指令集的出现,引起了产业界的广泛关注。wifi蓝牙芯片乐鑫国内代理商飞睿科技科技巨头都很看重指令集架构(CPUISA)的开放性,各大公司正在积极寻找ARM之外的第二选择,而RISC-V就成为理想的选择。全球范围内的大学陆续在教材中使用RISC-V替代以前的MIPS和x86架构,府和企业逐步将RISC-V作为标准指令集,开源的CPU核和SOC芯片不断涌现,生态环境逐渐丰富,开发者社区越来越活跃。在错综复杂的国际政治经济环境的大背景下,芯片成为中国科技的新制高点。CPU“自主可控”与“普世通用”存在天然的矛盾,RISC-V开源指令集架构帮助人们化解了这一矛盾。 RISC-V指合架构的演进历史 CPU支持的所有指令和指令的字节级编码就是这个CPU的指令集架构(InstructionSetArchitecture,ISA),指令集在计算机软件和硬件之间搭起了一座桥梁。wifi蓝牙芯片乐鑫国内代理商飞睿科技不同的CPU家族,例如x86、PowerPC和ARM,都有不同的ISA。RISC-V ISA开源,更确切地讲是它的指令集规范和标准开源。 RISC-V起源于加州大学伯克利分校。在2010年夏季,Krste Asanovic教授带领他的两个学生AndrewWaterman和YunsupLee启动了一个3个月的项目,目标是针对x86和ARM指令集架构复杂和需要IP授权的问题,开发一个简化和开放的指令集架构。 RISC-V基金会创建于2015年,是一家非营利组织。基金会董事会由Bluespec、Google、Microsemi、NVIDIA、NXP、UC Berkeley,Western Digital七家单位组成,目前的主席是 Krste Asanovi 教。基金会为核心芯片架构制定标准和建立生态,准公开免费下载。基金会旗下有超过 1 000 家成员,包括高通、NXP、阿里巴巴和为等。wifi蓝牙芯片乐鑫国内代理商飞睿科技RISC-V 基金会成员可以使用 RISC-V 商标。RISC-V 指令集架构采用开BSD 授权,任何企业、高校和个人都可以遵循 RISC-V 架构指南设计自己的CPU。 秉承开放、中立的宗旨,RISC-V基金会总部从美国迁往瑞士,并于 2020 年3完成在瑞士的注册,更名为 RISC-V 国际基金会(RISC-V International Assoition)。近日,基金会 CEO Calista Redmond撰文RISC-V Catalyst for ChangRISCV,文章指出,RISC-V 标准是免费和开放的,没有任何一个实体可以控RISC-V 技术。企业、学术界和机构都可以自由地在 RISC-V 指令集架构上进行创新,共同推动计算前沿技术的迅速发展。 RISC-V处理器家族 RISC-V 处理器家族有许多成员,其核心成员是 RISCV 处理器核心(CPU Core,简称核),SoC平台和SoC芯片这三大类产品和技术。目前可以提供这三类产品和技术的企业、高校和研究机构有 200 余家,此外围绕这些 RISC-V 核心技术提供软件、工具和生态服务的企业和研究机构也有 100 余家。wifi蓝牙芯片乐鑫国内代理商飞睿科技在讨论三大类 RISC-V产品和技术之前,我们有必要对 RISC-V 指令集有一个简单的了解。 RISC-V 指令集是模块化组织结构,每个模块使用一个英文字母来表示。I字母表示整数指令子集,它是 RISC-V 基本并唯一强制要求实现的指令集。其他的指令集部分均为可选的模块,其代表性的模块包括 M/A/F/D/C,比如某款RISC-V处理器内核是 RV32IMAC,即代表实现了I/M/A/C 指令集。 RISC-V 指令集在不断发展变化,32I和 64I 已经冻结(成为正式标准),M/A/FD/Q/C 指令扩展也冻结了,指令集如 32E、128I、LBJTPV 和 Zam 原子访问扩展还在开发中,指令集扩展是 RISC-V 技术的特色之一。
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