TI AWRL6844雷达芯片：单芯片实现CPD+OMS+安全带提醒

核心事件

2025年1月，TI发布AWRL6844 60GHz毫米波雷达传感器，集成边缘AI处理能力，单芯片支持CPD（儿童检测）+ OMS（乘员监测）+ 安全带提醒三大功能，为Euro NCAP 2026提供高集成度解决方案。

芯片架构

核心参数

参数 AWRL6844 对比竞品
中心频率 60-64 GHz 60-64 GHz
带宽 4 GHz 4 GHz
天线配置 4T4R MIMO 2T2R
距离分辨率 3.75 cm 5 cm
速度分辨率 0.3 m/s 0.5 m/s
角度分辨率 15° 20°
片上处理 C66x DSP + HWA 需外部MCU
边缘AI 支持 不支持
功耗 1.2W 2W
封装 10mm×10mm BGA 12mm×12mm

功能集成

graph TB
    A[AWRL6844芯片] --> B[雷达前端]
    A --> C[信号处理]
    A --> D[边缘AI]
    
    B --> B1[4发4收天线]
    B --> B2[PLL合成器]
    
    C --> C1[C66x DSP]
    C --> C2[硬件加速器]
    
    D --> D1[CPD检测]
    D --> D2[OMS监测]
    D --> D3[安全带提醒]
    
    D1 --> E[单芯片解决方案]
    D2 --> E
    D3 --> E

核心技术

边缘AI架构

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
import numpy as np

class AWRL6844:
    """
    TI AWRL6844 雷达系统
    
    集成边缘AI的单芯片方案
    """
    
    def __init__(self):
        # 硬件参数
        self.tx_channels = 4
        self.rx_channels = 4
        self.virtual_antennas = self.tx_channels * self.rx_channels  # 16
        
        # 信号处理参数
        self.range_resolution = 0.0375  # 3.75 cm
        self.velocity_resolution = 0.3  # m/s
        
        # 边缘AI模块
        self.ai_engine = EdgeAIEngine()
        
    def process_frame(self, raw_adc):
        """
        单帧处理流程
        
        Args:
            raw_adc: ADC原始数据 (n_chirps, n_rx, n_samples)
            
        Returns:
            detection_result: 检测结果
        """
        # 1. 距离FFT（硬件加速）
        range_fft = self.hw_accel_fft(raw_adc)
        
        # 2. 多普勒FFT（硬件加速）
        doppler_fft = self.hw_accel_fft(range_fft, axis=0)
        
        # 3. 角度FFT（DSP处理）
        angle_fft = self.dsp_angle_fft(doppler_fft)
        
        # 4. 点云生成
        point_cloud = self.generate_point_cloud(angle_fft)
        
        # 5. 边缘AI推理
        detection = self.ai_engine.inference(point_cloud)
        
        return detection
    
    def hw_accel_fft(self, data, axis=-1):
        """
        硬件加速FFT
        
        HWA（Hardware Accelerator）处理
        """
        # 实际部署时使用HWA
        # return HWA.fft(data)
        
        # 软件模拟
        return np.fft.fft(data, axis=axis)
    
    def dsp_angle_fft(self, data):
        """
        DSP角度FFT
        
        C66x DSP处理
        """
        # 角度FFT
        return np.fft.fft(data, axis=2)
    
    def generate_point_cloud(self, fft_data):
        """
        点云生成
        
        CFAR + 聚类
        """
        # CFAR检测
        detections = self.cfar_2d(fft_data)
        
        # 转换为点云
        points = []
        for det in detections:
            points.append({
                'x': det['range'] * np.sin(det['azimuth']),
                'y': det['range'] * np.cos(det['azimuth']),
                'z': 0,  # 2D雷达
                'velocity': det['velocity'],
                'snr': det['snr']
            })
        
        return np.array(points)


class EdgeAIEngine:
    """
    边缘AI引擎
    
    片上神经网络推理
    """
    
    def __init__(self):
        # 预训练模型（量化后）
        self.cpd_model = self.load_quantized_model('cpd.tflite')
        self.oms_model = self.load_quantized_model('oms.tflite')
        self.sbr_model = self.load_quantized_model('sbr.tflite')
        
    def inference(self, point_cloud):
        """
        多任务推理
        
        Args:
            point_cloud: 点云数据
            
        Returns:
            result: 检测结果
        """
        # CPD推理
        cpd_result = self.cpd_model.predict(point_cloud)
        
        # OMS推理
        oms_result = self.oms_model.predict(point_cloud)
        
        # SBR推理
        sbr_result = self.sbr_model.predict(point_cloud)
        
        return {
            'cpd': cpd_result,  # 儿童检测
            'oms': oms_result,  # 乘员监测
            'sbr': sbr_result   # 安全带提醒
        }
    
    def load_quantized_model(self, model_path):
        """
        加载量化模型
        
        TFLite INT8模型
        """
        # 实际部署时加载TFLite模型
        # import tflite_runtime.interpreter as tflite
        # interpreter = tflite.Interpreter(model_path)
        
        return MockModel()


class MockModel:
    def predict(self, data):
        return {'detected': True, 'confidence': 0.9}

三大功能实现

1. CPD儿童检测

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
def detect_child_presence(self, point_cloud, time_window=30):
    """
    儿童存在检测
    
    Args:
        point_cloud: 点云序列
        time_window: 时间窗口（秒）
        
    Returns:
        is_child_present: 是否存在儿童
        confidence: 置信度
    """
    # 生命体征提取
    vital_signs = self.extract_vital_signs(point_cloud)
    
    # 呼吸频率判断
    resp_rate = vital_signs['respiratory_rate']
    
    # 儿童典型呼吸频率：20-40 breaths/min
    is_child = 20 < resp_rate < 40
    
    # 置信度计算
    confidence = self.calculate_confidence(vital_signs)
    
    return is_child, confidence

2. OMS乘员监测

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
def monitor_occupants(self, point_cloud):
    """
    乘员监测
    
    Returns:
        occupant_map: 乘员位置图
    """
    # 座椅占用检测
    occupancy = self.detect_seat_occupancy(point_cloud)
    
    # 乘员计数
    n_occupants = self.count_occupants(occupancy)
    
    # 位置识别
    positions = self.locate_occupants(occupancy)
    
    return {
        'occupancy': occupancy,      # 各座椅占用状态
        'count': n_occupants,        # 乘员数量
        'positions': positions       # 乘员位置
    }

3. 安全带提醒

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
def seatbelt_reminder(self, occupancy, safety_status):
    """
    安全带提醒
    
    Args:
        occupancy: 座椅占用状态
        safety_status: 安全带状态（来自车身网络）
        
    Returns:
        reminder: 提醒信息
    """
    reminders = []
    
    for seat, occupied in occupancy.items():
        if occupied and not safety_status[seat]['belt_fastened']:
            reminders.append({
                'seat': seat,
                'message': f'{seat}座安全带未系',
                'level': 1 if safety_status[seat]['duration'] < 30 else 2
            })
    
    return reminders

成本优势

系统成本对比

方案 传统方案 TI AWRL6844 节省
雷达芯片 $15 $25 -$10
外部MCU $10 内置 $10
DSP $8 内置 $8
外部存储 $5 内置 $5
PCB面积 $10 $6 $4
总成本 $48 $31 $17

成本降低35%，主要得益于：

  • 无需外部MCU
  • 无需外部DSP
  • PCB面积减小
  • BOM成本降低

与Euro NCAP对接

功能覆盖

Euro NCAP要求 AWRL6844支持 满足度
CPD儿童检测 ✅ 原生支持 满足
OMS乘员监测 ✅ 原生支持 满足
安全带提醒 ✅ 原生支持 满足
入侵检测 ✅ 扩展支持 满足
边缘AI ✅ 原生支持 超出要求

测试场景

场景 AWRL6844表现
单儿童检测 ✅ 准确率>95%
多儿童检测 ✅ 准确率>90%
穿透覆盖物 ✅ 检测成功率>90%
乘员计数 ✅ 准确率>95%
安全带提醒 ✅ 误报率<5%

IMS开发启示

1. 芯片选型决策

需求 推荐方案
单功能CPD TI AWRL6432（更低成本）
CPD+OMS融合 TI AWRL6844 ✅
多功能域集成 TI AWRL6844（边缘AI）

2. 开发流程

graph LR
    A[AWRL6844评估板] --> B[算法开发]
    B --> C[模型训练]
    C --> D[模型量化]
    D --> E[片上部署]
    E --> F[实车验证]
    F --> G[量产认证]

3. 关键技术要点

要点 说明 工具支持
天线设计 TI mmWave Antenna Plugin ✅
波形配置 TI mmWave Demo Visualizer ✅
算法开发 TI mmWave SDK ✅
模型量化 TFLite Converter ✅
调试工具 TI CCS IDE ✅

4. 边缘AI部署

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
# 模型量化流程
import tensorflow as tf

def quantize_for_awrl6844(keras_model):
    """
    将Keras模型量化为INT8格式
    
    适用于AWRL6844边缘AI
    """
    # 转换为TFLite
    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_model)
    
    # 量化配置
    converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
    converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
    converter.inference_input_type = tf.int8
    converter.inference_output_type = tf.int8
    
    # 量化
    quantized_model = converter.convert()
    
    # 保存
    with open('model_int8.tflite', 'wb') as f:
        f.write(quantized_model)
    
    return quantized_model

5. 潜在改进方向

  1. 多芯片协同： 前后雷达数据融合
  2. OTA升级： 远程更新AI模型
  3. 自学习： 车辆使用过程中持续优化
  4. 功能扩展： 入侵检测、遗落物品提醒

总结

TI AWRL6844通过集成边缘AI，实现了CPD+OMS+SBR三合一，为Euro NCAP 2026提供了高性价比、高集成度的解决方案。

IMS落地建议： 优先采用AWRL6844作为CPD+OMS核心芯片，2026 Q1前完成开发验证。

参考资料：

  1. TI AWRL6844 Datasheet (2025)
  2. TI mmWave SDK Documentation
  3. Euro NCAP 2026 Assessment Protocol
  4. TI Technical Blog: Edge AI for Radar (2025)
芯片解析 > CPD儿童检测
#Euro NCAP #毫米波雷达 #TI #边缘AI
TI AWRL6844雷达芯片：单芯片实现CPD+OMS+安全带提醒
https://dapalm.com/2026/08/13/2026-08-13-ti-awrl6844-edge-ai-radar/
作者
Mars
发布于
2026年8月13日
许可协议