TI AWRL6844 60GHz 雷达：边缘 AI 赋能舱内监控

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前言

Texas Instruments 在 CES 2025 发布的 AWRL6844 是业界首款集成边缘 AI 加速器的 60GHz 车载雷达芯片。单芯片可完成：

  • 儿童遗留检测（CPD）
  • 乘员定位与分类
  • 安全带提醒
  • 入侵检测

这为 IMS 系统提供了一条低成本、低功耗、高可靠性的技术路线。

一、硬件规格详解

1.1 核心参数

参数 规格 说明
频率范围 57-64 GHz 7GHz 连续带宽
发射通道 4 TX 支持 MIMO
接收通道 4 RX 4×4 MIMO 阵列
输出功率 12.5 dBm/TX 典型值
相位噪声 -90.5 dBc/Hz @1MHz 高精度测距
噪声系数 12.5 dB 典型值

1.2 处理能力

处理单元 规格 功能
Arm Cortex-R5F 200 MHz 主控、通信
C66x DSP 450 MHz 雷达信号处理
硬件加速器 HWA 1.2 200 MHz FFT、CFAR
边缘 AI 加速器 集成 神经网络推理
片上 RAM 2.5 MB 数据缓存

1.3 功耗与封装

项目 规格
封装 FCCSP (ANC) 207-ball BGA
尺寸 9.1 × 9.1 mm
工作温度 -40°C ~ 140°C
功能安全 ASIL-B (目标)
网络安全 ISO 21434 CAL2

关键优势： 集成 HSM（硬件安全模块），支持安全启动和加密通信。

二、舱内监控能力

2.1 应用场景覆盖

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AWRL6844 舱内监控应用矩阵：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  应用           │ 检测能力                    │
├────────────────┼────────────────────────────┤
│  CPD           │ 检测 2-3 排座椅内的儿童    │
│                │ 区分婴儿/儿童/成人         │
├────────────────┼────────────────────────────┤
│  乘员定位      │ 2D/3D 位置估计             │
│                │ 支持多目标跟踪             │
├────────────────┼────────────────────────────┤
│  乘员分类      │ 成人/儿童/宠物             │
│                │ 座椅占用状态               │
├────────────────┼────────────────────────────┤
│  安全带提醒    │ 结合摄像头提升检测精度     │
│                │ 乘员存在确认               │
├────────────────┼────────────────────────────┤
│  入侵检测      │ 低功耗监测模式             │
│                │ 熄火后持续工作             │
└────────────────┴────────────────────────────┘

2.2 边缘 AI 优势

传统方案：雷达 → ADC 采样 → 外部处理器 → 云端推理

AWRL6844 方案：雷达 → ADC 采样 → 片上 DSP + AI 加速器 → 本地推理

优势：

  1. 低延迟：推理在片上完成，毫秒级响应
  2. 低功耗：无需外部 AI 处理器
  3. 隐私保护：数据不出芯片
  4. 系统简化：减少 BOM 成本

2.3 与摄像头对比

维度 60GHz 雷达 摄像头
隐私 ✅ 高（无图像） ⚠️ 需要隐私保护
光照 ✅ 不受影响 ❌ 受光照影响
遮挡 ✅ 穿透毛毯/衣物 ❌ 被遮挡
分类精度 ⚠️ 中等 ✅ 高
姿态估计 ❌ 有限 ✅ 高精度
成本 ✅ 低 ⚠️ 中高

结论： 雷达 + 摄像头融合是最佳方案。

三、开发资源

3.1 官方工具

工具 说明
AWRL6844EVM 评估板（停产，推荐参考设计）
MMWAVE-L-SDK-6 低功耗雷达 SDK
Edge AI Studio 边缘 AI 开发工具
mmWave Studio 配置和调试工具
Radar Toolbox 示例项目和文档

3.2 开发流程

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# 1. 安装 SDK
wget https://www.ti.com/tool/MMWAVE-L-SDK
./install.sh

# 2. 配置雷达参数
mmwave_studio --config cpd_config.json

# 3. 采集数据
python capture_data.py --duration 60s

# 4. 训练模型（使用 Edge AI Studio）
edge-ai-train --data ./radar_data --model resnet8

# 5. 部署到芯片
edge-ai-deploy --model ./model.tflite --target AWRL6844

3.3 参考设计

TI 提供完整的 CPD 参考设计：

设计 说明
TIDEP-01027 Vehicle Occupant Detection with AWR6843
TIDEP-01028 Child Presence Detection Reference Design

四、与 IMS 开发的关联

4.1 系统架构

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IMS 系统集成 AWRL6844：

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│                 IMS 主控                    │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  ├─ DMS 模块（摄像头）                      │
│  ├─ OMS 模块（摄像头）                      │
│  └─ 雷达模块（AWRL6844）← 新增              │
│      ├─ CPD 功能                            │
│      ├─ 乘员分类                            │
│      └─ 安全带检测辅助                      │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  传感器层                                    │
│  ├─ RGB-IR 摄像头 × 2                      │
│  └─ AWRL6844 × 1-2                         │
└─────────────────────────────────────────────┘

4.2 Euro NCAP CPD 要求

根据 Euro NCAP 2026 协议：

要求 AWRL6844 能力
检测后排儿童 ✅ 2-3 排覆盖
区分儿童/宠物 ✅ 边缘 AI 分类
熄火后检测 ✅ 低功耗模式
警告触发 ✅ CAN-FD 接口

4.3 开发优先级

阶段 功能 时间
阶段 1 雷达数据采集与处理 1-2 月
阶段 2 CPD 算法开发 3-4 月
阶段 3 乘员分类模型训练 5-6 月
阶段 4 与摄像头融合 7-8 月
阶段 5 Euro NCAP 验证 9-12 月

五、总结

关键参数表

参数 规格
频率 57-64 GHz
通道 4TX + 4RX
处理器 R5F + C66x DSP + Edge AI
RAM 2.5 MB
封装 9.1 × 9.1 mm
功能安全 ASIL-B (目标)

开发启示

启示 说明
边缘 AI 是趋势 单芯片完成检测 + 推理
雷达+摄像头融合 互补优势，提升可靠性
隐私友好 雷达无图像隐私问题
开发门槛降低 TI 提供完整 SDK 和参考设计

参考来源：

发布日期： 2026-04-13
标签： #TI #60GHz雷达 #CPD #边缘AI #IMS #AWRL6844