Calterah auf der EuMW 2024: Innovative Chip-Technologie für intelligente Innenraumsensorik mit führenden Millimeterwellen-SoC-Technologien
Vom 22. bis 27. September fand die 27. Europäische Millimeterwellenwoche (European Microwave Week, EuMW 2024) erfolgreich in Paris statt. Als renommierte Veranstaltung in Europa für Drahtlos-, Millimeterwellen- und integrierte Schaltungen bot die EuMW 2024 drei große akademische Konferenzen: die Europäische Millimeterwellenkonferenz (EuMC), die Europäische Konferenz für integrierte Millimeterwellenschaltungen (EuMIC) und die Europäische Radarkonferenz (EuRAD), für die über 500 Beiträge eingereicht wurden. Calterahs Beitrag mit dem Titel „In-Cabin Detection, Localization, and Classification Based on mmWave Radar with TinyML“ wurde von der EuRAD der EuMW 2024 als einer der beiden einzigen Beiträge aus China unter mehr als 100 angenommenen Beiträgen ausgewählt. Dr. Wang Zhifei, Radarsystemexperte bei Calterah, wurde ebenfalls zur EuRAD 2024 eingeladen, um detaillierte Einblicke in Calterahs neueste Radar-SoC-Technologie zur Erkennung in der Kabine zu geben.
Dr. Wang Zhifei, Radarsystemexperte von Calterah, präsentiert auf der EuRAD 2024
Die Erkennung von Insassen im Fahrzeuginneren ist eine entscheidende Technologie zur Gewährleistung der Fahrzeugsicherheit. Sie wird häufig in Szenarien wie der Gurtanlegeerinnerung, der Optimierung der Airbagauslösung und der Kinderanwesenheitserkennung (CPD, Child Presence Detection) eingesetzt. Das Europäische Programm zur Bewertung von Neuwagen (Euro NCAP) schreibt vor, dass Neuwagen ab 2025 mit aktiven CPD-Systemen ausgestattet sein müssen, um Bonuspunkte zu erhalten. Auch die Ausgabe 2024 des Bewertungsprogramms für Neuwagen in China (China New Car Assessment Programme, C-NCAP) sieht CPD offiziell als ein Merkmal vor, mit dem zusätzliche Punkte erzielt werden können.Aufgrund seiner Vorteile beim Schutz der Privatsphäre, seiner Unempfindlichkeit gegenüber Lichtverhältnissen und seiner hohen Erkennungsgenauigkeit ist das Millimeterwellen-Radar eine ideale Wahl für CPD-Anwendungen.
Quellen: www.euroncap.com; www.c-ncap.org.cn
Bei realen CPD-Anwendungen müssen Kabinenradarsysteme jedoch über Anti-Interferenz-Funktionen verfügen, um Fehlalarme zu vermeiden. Fortschrittlichere Anwendungen erfordern nicht nur die Fähigkeit, die Anwesenheit von Insassen zu erkennen, sondern auch die Funktionen, sie zu lokalisieren und zu klassifizieren, was eine Herausforderung für die auf dem Markt erhältlichen Lösungen zur Erkennung von Personen in der Kabine darstellt. Dr. Wang Zhifei bemerkte: „Aktuelle Radarlösungen, die auf dem Capon-Algorithmus* basieren, haben eine hohe Rechenkomplexität und können aufgrund von Interferenzen in komplexen Umgebungen Fehlalarme erzeugen. Einige akademische Studien haben versucht, Deep Learning für die Erkennung in der Kabine zu nutzen, aber diese Modelle berücksichtigen nur selten die Speicher- und Zeitbeschränkungen von Radar-SoCs, was es schwierig macht, diese Modelle auf eingebetteten Radarsystemen einzusetzen.“
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, hat Calterah eine Echtzeitlösung für die Erkennung, Lokalisierung und Klassifizierung von Insassen in Kabinen entwickelt. Calterahs Kabinenradarlösung basiert auf seinem 60-GHz-Millimeterwellen-Radar-SoC und nutzt die Tiny Machine Learning (TinyML)-Technologie, die eine Genauigkeit von über 96 % bei der Erkennung von Insassen und über 90 % bei der Lokalisierung und Klassifizierung erreicht. Die Lösung minimiert auch Interferenzen und reduziert Fehlalarme, die durch Bewegungen wie das Schütteln von Fahrzeugen oder Gegenständen wie Wasserflaschen verursacht werden. Diese außergewöhnlichen Erkennungsfähigkeiten werden durch mehrere innovative Technologien ermöglicht, die in der Kabinenradarlösung von Calterah eingesetzt werden:
1. Neuartiger Signalverarbeitungsfluss zur Verbesserung der Robustheit des Radars
Herkömmliche Radarlösungen verwenden in der Regel eine Leistungsverteilung in der Range-Azimuth-Domäne (RA), während die Lösung von Calterah die Beam-Range-Doppler (BRD)-Funktionen und einen neuen Radarsignalverarbeitungsfluss nutzt, um mehr Frequenzinformationen zu extrahieren, wodurch Umgebungsstörungen erheblich reduziert und die Robustheit des Systems verbessert werden.
2. Leichtgewichtige CNN-Modelle für die Realisierung mehrerer fortschrittlicher Kabinenradarfunktionen
Calterah hat zwei leichtgewichtige CNN-Modelle (Convolutional Neural Network，CNN) entwickelt, die Resampling-Techniken zur Behandlung von Label-Ungleichgewichten, Label Smoothing zur Reduzierung von Label-Rauschen und die Regularisierung zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit der Modelle nutzen. Durch den Einsatz eines leichtgewichtigen CNN-Modells erreicht die Kabinenradarlösung von Calterah drei fortschrittliche Funktionen gleichzeitig, nämlich Erkennung, Lokalisierung und Klassifizierung, wobei die Stabilität des Radarsystems dank der erweiterten Allgemeinheit verbessert wird, um verschiedenste Erkennungsszenarien abzudecken.
3. Quantisierung nach dem Training für effizienten Einsatz und Betrieb
Calterahs Kabinenradarlösung nutzt die Post-Training-Quantisierungstechnologie, die den Speicherbedarf des Modells reduziert und die Inferenz beschleunigt. Konkret hat Calterah in der Lösung zum ersten Mal ein Deep-Learning-Modell auf dem Rhine-Pro-SoC eingesetzt, das nur etwa 76 KiB Speicherplatz benötigt, wobei eine einzige Inferenz nur 44 ms dauert. Damit ist die Lösung einfach zu implementieren und erfüllt gleichzeitig die Echtzeitanforderungen von Anwendungen in der Kabine. Die Post-Training-Quantisierungstechnologie erhöht außerdem die Inferenzgeschwindigkeit und reduziert den Stromverbrauch, so dass mehr Zeit und Energie für andere Funktionen zur Verfügung steht.
In seinem Vortrag stellte Dr. Wang Zhifei eine Echtzeit-Demo eines Radarsystems in der Kabine vor, das auf dem Rhine-Pro-SoC basiert: Das Radarsystem erkennt stabil und genau den von einem Babymodell besetzten Sitz, selbst wenn dieser mit einer Decke bedeckt ist. Es kann auch zwischen Erwachsenen und Babys unterscheiden. Wenn sich sowohl ein Erwachsener als auch ein Baby im Fahrzeug befinden, erkennt das Radar den Erwachsenen ohne Alarmauslösung; sobald der Erwachsene das Fahrzeug verlässt, erkennt das System das Baby und löst einen Alarm aus. Darüber hinaus haben die Bewegungen der Gliedmaßen der Insassen keinen Einfluss auf die Erkennung, Lokalisierung oder Erkennung, und Erschütterungen des Fahrzeugs führen nicht zu Fehlalarmen.
Calterah stellte auf dem Automotive Forum der EuMW 2024 auch seine neueste Bildgebungsradar-Chiptechnologie vor – eine 2-Chip-Kaskaden-Radarlösung auf Basis von Andes-SoCs. Im Rahmen einer Podiumsdiskussion erörterte Calterah gemeinsam mit internationalen OEMs und Tier-1-Unternehmen „Innovationen und Technologietrends für Bildgebungsradar im Automobilbereich – hin zu Hochleistungsradargeräten“.
Auf der EuMW 2024 demonstrierte Calterah, wie seine hochmodernen Millimeterwellen-Radarchip-Technologien die Sensorik in der Fahrzeugkabine und das intelligente Fahren unterstützen, und führte ausführliche Diskussionen mit globalen Branchenexperten. Da die Automobilindustrie intelligente Mobilität anstrebt, wird Calterah auch weiterhin Innovationen bei Millimeterwellen-Radar-Halbleitern anführen und dazu beitragen, sicherere, bequemere und komfortablere intelligente Fahrzeugkabinen und intelligente Fahrsysteme zu schaffen.
