随着汽车技术的飞速发展，人们对智能安全的车内环境的需求日益增长。车内毫米波雷达（简称“车内雷达”）正变得越来越必要，这不仅是出于舒适性考虑，也是出于法规要求。传统的解决方案，例如压力传感器和摄像头，常常存在误报率高、对光线敏感以及隐私泄露等缺陷。毫米波雷达凭借其高穿透性（例如，可穿透毯子）、非接触式检测和隐私保护功能，已成为车内监控领域的领先技术。欧洲新车安全评鉴协会（Euro NCAP）等监管机构也认可了这一趋势，并将安全带提醒（SBR/SOD）和儿童存在检测（CPD）纳入其主动安全评分系统。
主要用途
儿童在场识别 (CPD)
车内雷达可以探测到微小的动作信号，例如胸部4毫米的位移，从而判断是否有儿童被遗弃在车内。根据监管要求，该系统必须在车辆熄火后持续工作一段时间，并通过外部、听觉和视觉通知提供多级警报。得益于这项功能，被遗弃在车内的儿童遭受中暑伤害的风险大大降低。安全带提醒和座椅占用检测 (SOD/SBR)
通过精准区分成人和儿童，该雷达可提升碰撞事故中乘员的保护，并优化安全气囊的展开策略。集成式安全带提醒系统可实时提醒未系安全带的乘客，从而提高车厢整体安全性。借助先进的算法，即使在复杂的车厢环境中，也能保持高检测精度。入侵检测系统（IDS）
雷达可在车辆熄火时，通过监控车内异常活动（例如未经授权的进入或车窗破碎）来提供全天候安全保障，同时保护乘员隐私。它通过低功耗模式（约 15 毫瓦）运行来实现这一点。密切关注生命体征
为了追踪驾驶员疲劳、评估乘客健康状况或实现个性化智能座舱服务，车内雷达可以提取实时生理数据，例如心率和呼吸频率。TinyML 和边缘 AI 方法可以降低误报率并提高监测精度。
技术系统架构
机舱内雷达系统结构复杂，集成了硬件和软件：
硬件层：用于信号采集和初始处理，包括射频集成电路 (RFIC)、微控制器 (MCU) 和数字信号处理器 (DSP)。
信号链：对于算法分析，使用调频连续波 (FMCW) 技术生成 1D、2D 或 3D 原始数据。
算法层：机器学习模型通过分析点云和热力图来识别乘员、追踪生命体征并发出警报。利用真实世界数据进行训练，可以增强模型在复杂车厢场景下的鲁棒性。
通信层：为了与车辆安全系统集成，结果通过 CAN 总线或其他车辆网络发送到中央控制器。
关键绩效指标
视场角 (FoV)、天线拓扑结构、距离分辨率、角度分辨率、角度精度、监管合规性和信道密度都是关键指标的例子。
距离分辨率：高频雷达可达到厘米级精度，具体取决于扫描带宽。
波长和天线通道决定了角度分辨率；多通道设计增强了人员定位。
法规遵从性：为保证在量产车辆中合法部署，系统必须遵守区域频谱法规。
技术发展趋势与路径
24 GHz 多普勒雷达：价格低廉，可用于基本的生命体征监测，但不能提供准确的距离数据。
60 GHz FMCW 雷达：一种流行的解决方案，可实现实时边缘 AI 处理和高分辨率 3D/4D 点云成像。
超宽带雷达：低成本、可重复使用的硬件，具有较低的角度分辨率，可用于对精度要求不高的应用。
现实生活中生理信号的变异性和环境干扰（例如障碍物、反射和电子噪声）都是挑战。信号处理、优化天线设计和改进人工智能算法都是解决方案的一部分。
未来发展趋势包括：
边缘 AI 处理：为了实现低延迟实时检测，直接在雷达 SoC 上安装神经网络。
多模态融合：对于 L3+ 智能座舱应用，将摄像头语义数据与雷达微动检测相结合，以提高检测精度和可靠性。
心率变异性分析：通过扩展监测范围，评估健康状况、情绪状态和疲劳程度，从而实现个性化的智能客舱服务。
总结
车内雷达设计需要兼顾天线布局、信道密度、人工智能算法和监管要求等诸多因素，这是一项极具挑战性的系统工程任务。毫米波雷达通过持续优化和多模态融合，为汽车安全提供强有力的技术支持，使其在儿童存在检测、生命体征监测和智能座舱体验等方面发挥关键作用。