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Wie mmWave-Sensoren Schäden an Ihrem Auto verhindern

| Autor / Redakteur: Kishore Ramaiah* / Benjamin Kirchbeck

Der an der Heckklappe angebrachte mmWave-Sensor erkennt die Garagendecke.
Der an der Heckklappe angebrachte mmWave-Sensor erkennt die Garagendecke. (Bild: TI)

Beim Aussteigen aus dem Auto knallt die Tür versehentlich gegen ein benachbartes Auto oder einen Lampenmast, den man zuvor übersehen hat. Oder ist Ihre automatisch öffnende Heckklappe schon einmal gegen das Garagendach gestoßen? Abhilfe schaffen Millimeterwellen-Sensoren. Warum und welche Vorteile die mmWave-Sensoren gegenüber anderen Sensoren bieten, lesen Sie in unserem Beitrag.

Ob Autotür oder die Heckklappe: Wenn aus Unachtsamkeit das eigene Auto – und im schlimmsten Fall noch ein weiteres dazu – beschädigt wird, ist der Ärger groß. Doch das Ärgernis hätte sich durch den Einsatz von Sensoren verhindern lassen. Die Autohersteller haben in der Vergangenheit bereits verschiedene Sensorlösungen zur Lösung dieses Problems angedacht. Viele Sensoren aber sind nicht in der Lage, Objekte bei unterschiedlichen Umgebungsbedingungen und an verschiedenen Stellen in der Nähe von Autotüren zuverlässig zu erkennen.

Zum Beispiel können einige Sensoren entsprechende Objekte nur in einer Richtung detektieren. Radarsensoren dagegen sind in der Lage, einen weiten dreidimensionalen Bereich um sie herum zu „überblicken“. Millimeterwellen-Sensoren (mmWave) sind so klein, dass sie sich in einer Fahrzeugtür verbergen lassen, sodass keine Notwendigkeit besteht, die Formgestaltung des Fahrzeugs zu verändern. Außerdem funktionieren mmWave-Sensoren auch unter Einwirkung von Störbeeinflussungen aus anderen Quellen, wie etwa im Schallfrequenzbereich arbeitenden Ultraschallsensoren.

Mit mmWave-Sensoren entfallen die beim Einsatz von Kameras bestehenden Einschränkungen. Kameras nämlich haben nicht nur bei Dunkelheit ihre Schwierigkeiten, sondern auch bei Schnee oder wenn das Objektiv verschmutzt ist. Die mmWave-Sensoren der AWR-Reihe von TI dagegen kommen ohne Objektive aus und können Objekte, die sich in der Nähe der Türen oder der Heckklappe eines Autos befinden, beispielsweise auch bei Schnee, Regen oder hellem Sonnenlicht zuverlässig erkennen.

mmWave-Sensoren können nicht nur für das intelligente Öffnen der Autotür benutzt werden, sondern während der Fahrt auch als Seitenaufprall-Radar dienen, indem sie Objekte wie etwa andere Autos, feste Hindernisse oder Fußgänger detektieren. Zum Beispiel enthält der Sensor AWR1642 von TI einen multimodalen digitalen Signalprozessor (DSP), mit dessen Hilfe der Sensor so konfiguriert werden kann, dass entweder bei geparktem Fahrzeug für die intelligente Türöffnung Objekte in einem dreidimensionalen Raum von bis zu 1 oder 2 Metern um eine Autotür oder eine Heckklappe herum erkannt werden, oder dass eine Seitenaufprall-Erkennung erfolgt, während sich das Fahrzeug bewegt.

Weitere Anwendungen dieses Sensors sind das Erkennen von Randsteinen und deren Höhe und Hilfestellung beim Einparken. Sogar die Detektierung von Schwellen zur Geschwindigkeitsbegrenzung oder von Schlaglöchern ist möglich, wenn der Sensor nicht in der Tür, sondern an der Fahrzeugfront angebracht wird.

Hinderniserkennung

Der mmWave-Sensor AWR1642 wird bei der Erkennung von Objekten wie etwa einem Kunststoffrohr, einem Holzbrett, Metallgegenständen und Pylonen in verschiedenen Entfernungen und mit unterschiedlichen Sichtfeldern getestet. Die Versuchsanordnung ist in Bild 1 zu sehen. Der zur Hinderniserkennung dienende Sensor ist auf einem Stativ in 0,5 m Höhe über dem Boden angebracht.

Die Objekte platzierten wir in 0,5 m bzw. 1 m Entfernung in unterschiedlichen Winkeln, um daraufhin die Detektierungseigenschaften zu beobachten. In den meisten Fällen ließ sich das Objekt in einem Bereich von bis zu ±70° präzise detektieren.

Bild 1: Objekterkennungs-Sensor in einem Labor-Versuchsaufbau zur Erkennung eines Holzbretts.
Bild 1: Objekterkennungs-Sensor in einem Labor-Versuchsaufbau zur Erkennung eines Holzbretts. (Bild: TI)

Erkennung der Randsteinhöhe

In Bild 2 sehen Sie den Versuchsaufbau zur Erkennung der Randsteinhöhe. Ein 19 cm hoher Randstein befindet sich dabei 30 cm vom Sensor entfernt. Bild 3 zeigt das vom Sensor gemessene Entfernungsprofil. Man erkennt eine Reflexion, die von der Kante des Randsteins stammt, und eine weitere von der Ecke zwischen Boden und Randstein.

Bild 2: Evaluierungsmodul zur Hinderniserkennung vor einem 19 cm hohen Randstein. Die Entfernung zum Sensor beträgt 30 cm.
Bild 2: Evaluierungsmodul zur Hinderniserkennung vor einem 19 cm hohen Randstein. Die Entfernung zum Sensor beträgt 30 cm. (Bild: TI)

Aus dem Winkel zwischen beiden Reflexionen kann zusätzlich die Höhe des Randsteins geschätzt werden. Die geschätzte Höhe betrug in diesem Fall ca. 20,5 cm und liegt damit recht nah an der tatsächlichen Randsteinhöhe von 19 cm. Diese Information kann bei der Konstruktion automatischer Türwarnungen verwendet werden, die die Fahrzeuginsassen vor möglichen Hindernissen außen am Fahrzeug warnen, wenn eine Tür geöffnet wird.

Bild 3: Randstein-Detektierungspunkte: die obere Kante des Randsteins und die untere Ecke sind in den aufbereiteten Daten klar erkennbar.
Bild 3: Randstein-Detektierungspunkte: die obere Kante des Randsteins und die untere Ecke sind in den aufbereiteten Daten klar erkennbar. (Bild: TI)

Das in Bild 4 gezeigte Evaluierungsmodul (EVM) für einen Objekterkennungs-Sensor ist mit dem Sensor AWR1642 bestückt. Die verwendete Singe-Patch-Antenne sorgt für ein weites Sichtfeld bei geringer Entfernung. Da der Sensor außerdem in Azimut- und Elevationsrichtung detektieren kann, werden Objekte in einem dreidimensionalen Raum erkannt.

Bild 4: Evaluierungsmodul zur Hinderniserkennung auf Basis des AWR1642.
Bild 4: Evaluierungsmodul zur Hinderniserkennung auf Basis des AWR1642. (Bild: TI)

Wie die Tests ergaben, kann der Sensor des Typs AWR1642, eingebaut in Autotüren, Heckklappen oder am Umriss des Fahrzeugs, zur Objekterkennung dienen. Mit mmWave-Sensoren ist ein präzises Erkennen und Vermeiden von Hindernissen auf Parkplätzen und Straßen möglich. Beginnen Sie mit der Arbeit an Ihrem Hinderniserkennungs-Design, indem Sie noch heute mit der Evaluierung des mmWave-Sensors AWR1642 beginnen.

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* Kishore Ramaiah arbeitet als Product Manager im Bereich Automotive Radar für Texas Instruments.

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