毫米波无接触式行为实时监测与告警系统查看源代码讨论查看历史

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毫米波无接触式行为实时监测与告警系统近年来，对毫米波技术的研究极为火热。毫米波是 30~300GHz 的频域(波长为 1～10 毫米)的电磁波，其优点主要有：极宽的带宽：毫米波带宽高达273.5GHz，超过从直流到微波全部带宽的 10 倍，这在频率资源紧张的今天无疑极具吸引力；波束窄，可以分辨相距更近的小目标或者更为清晰地观察目标的细节；具有全天候特性；更容易小型化。由于上述原因，毫米波不仅在通讯和雷达领域具有举足轻重的作用，同时在制导、遥感技术、射电天文学、临床医学和波谱学等方面都有重大的意义。毫米波技术作为近年来最热门的技术方向，在安防市场、养老领域、医疗市场等各个领域都有很强的应用领域。

毫米波作为一种非接触式传感技术，可用于检测物体，并提供物体的距离、速度和角度信息。其具有较小的波长，因此可以提供亚毫米的测距精度。其穿透性强、可全天候工作的优点在 20 世纪 40 年代开始被研究人员发现并研究，毫米波雷达开始出现，早期其研究主要集中在汽车领域，但由于其体积庞大、价格昂贵等原因，发展一度陷入停滞；80 年代初，毫米波雷达首先应用与军事领域。

从 20世纪 90 年代开始，随着微电子技术的发展，使得产品小型化、集成化成为可能，使得毫米波成像技术就成为国内外研究热点之一。21 世纪，随着汽车市场的需求增长，毫米波传感器芯片大量的批量生产，价格的大幅下降使得毫米波技术可以民用。目前，毫米波技术在通信、雷达、制导、遥感技术、射电天文学、临床医学和波谱学等领域都有应用。毫米波的典型特点就是它的波长短、频带宽以及大气传播特性。毫米波元件，器件和电路都十分丰富，有适用于不同场合的毫米波传输线，毫米波源已更加可靠，更加便宜，功率也更大了，这些都使得毫米波发展和应用前景更宽广。2019 年，全球毫米波通信技术市场规模为5.733 亿美元，预计从2020 年到 2027 年将迎来高速发展，复合年增长率（CAGR）为37.01%。

技术方案

2.1. 系统方案

2.1.1. 系统架构设计

冲突检测系统在设计初就被规划为一个可拓展的物联网系统，其中毫米波传 感器作为信号源是整个系统的信息采集源头｡在长时间的运行监测过程中,信号源持续不断输出监测区域的 3D 信息矩阵,我们称之为 3D 点云。

数据经过有线传输进入数据中转模块(Raspberry Pi3)｡Pi3 在收到毫米波

传感器传出的数据帧后就启动解析模块，依据数据传输协议来解码数据帧,生成最终的人员定位数据并转发至服务器(Server)｡

服务器在整个系统中起到关键性作用，无论是单设备还是多设备，所有的数据都要在服务器中运算处理,服务器中部署所有的智能算法｡一旦服务器接收到 人员定位数据后，就会运行冲突分析检测､场景匹配算法以及静物过滤等多重算法。权重的判断依据为矢量加速度､矢量速度､点云重叠度､微小动作识别､高度等二维以及三维数据｡

运算结束后的服务器会输出多项数据，最终将人员定位信息以及冲突警报发送至用户端，用户端由网页来构成可视界面，并且在后台记录多项人物信息(比 如身高､速度等)，由于成本控制原因，目前系统还未商用，所以用户界面以及网页显示均在局 域网内通信，未开放至公网｡

硬件方案

本硬件系统主采用毫米波芯片与 Raspberry Pi 通信，芯片将数据传输到Raspberry Pi 进行解码并转发｡为提高毫米波芯片应用的灵活性，电路总体设计分为两大块:毫米波传感器芯片､收发天线及其外围电源电路分为一块，不提供电源输入，将芯片信号线､电源输入线全用网络线引到接口连接器；另一部分就是天线载板，提供天线板电源和与其它模块间的通信连接｡

软件方案

嵌入式模块

毫米波传感器由于是外部驱动与更新的，因此整个系统中设计 Raspberry Pi3 作为运行程序的硬件｡Pi3 启动后就会自动运行毫米波传感器驱动程序并维持工作状态。由于传感器处于连续不断的工作中，因此 Pi3 需要与传感器保持持续同步。整个程序的设计依照图 10 来实现，程序在进行前期服务器连接检测与传感器连接检测后正式进入工作循环。工作循环是一个死循环，除非收到传感器关闭指令或者接收到新的传感器配置文件才会退出循环。当然如果和数据帧失去同步，循环会进入同步修复模块，依照帧结构来进行帧的丢弃与重新同步，重新同步后再次进入工作循环。

算法模块

冲突碰撞检测在计算机算法中有较为成熟的发展，按照场景模式不同，碰撞 检测主要分为静态检测和动态检测。动态检测针对场景中至少存在一个运动物体 的情况；根据碰撞检测方式的不同，动态检测分为离散检测和连续检测。离散碰撞检测算法是对运动物体进行取样检测，与传感器传出的离散点云数据最匹配, 但也因此容易造成漏检测，进而产生穿透现象。针对两物体间的穿透现象，连续碰撞检测算法通过对一段连续时间内物体的运动过程进行建模，判断两物体之间的碰撞情况，可以很好地解决漏检测问题，但计算量相对较大。

这里采用的是基于加速度改进后的 GJK 检测算法，GJK 算法的输入值为凸 体的边缘集合，即探测到一个目标就构成一个凸体，而点云数据则是构成凸体所有的点。