TI AWRL6844 60GHz 雷达 CPD 实现详解：端到端开发指南

芯片概述

TI AWRL6844 关键参数：

参数 规格
频段 60-64 GHz
天线配置 4Tx4Rx
扫描带宽 4 GHz
Edge AI 集成 DSP + 硬件加速
功耗 < 2W（典型）
应用 CPD + OMS + 入侵检测

硬件配置

开发板连接

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# 连接 AWRL6844 EVM
# - USB 连接 PC
# - UART 用于调试
# - I2C 用于控制

# 检测设备
ls /dev/ttyACM*  # USB-Serial

# 波特率设置
BAUD_RATE=115200

天线布局

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"""
AWRL6844 天线布局配置

推荐配置：
- 俯视安装（车顶中央）
- 覆盖前后排
- 入射角 30-45 度
"""

ANTENNA_CONFIG = {
    "tx_antennas": {
        "TX0": {"position": [0, 0], "enabled": True},
        "TX1": {"position": [0, 2], "enabled": True},
        "TX2": {"position": [0, 4], "enabled": True},
        "TX3": {"position": [0, 6], "enabled": False}  # 备用
    },
    "rx_antennas": {
        "RX0": {"position": [1, 0], "enabled": True},
        "RX1": {"position": [1, 2], "enabled": True},
        "RX2": {"position": [1, 4], "enabled": True},
        "RX3": {"position": [1, 6], "enabled": True}
    },
    "virtual_antennas": 12  # 3Tx * 4Rx = 12
}

软件实现

固件配置

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// mmwave_sdk 配置
// config_cpd.h

#define CPD_NUM_CHIRPS_PER_FRAME 64
#define CPD_NUM_SAMPLES_PER_CHIRP 256
#define CPD_FRAME_PERIODICITY_MS 50  // 20 Hz 更新率

// 雷达参数
#define CPD_START_FREQ_GHZ 60.0
#define CPD_FREQ_SLOPE_MHZ_PER_US 100.0
#define CPD_IDLE_TIME_US 100
#define CPD_ADC_START_TIME_US 10

// CPD 检测参数
#define CPD_BREATH_FREQ_MIN_HZ 0.2   // 12 次/分钟
#define CPD_BREATH_FREQ_MAX_HZ 0.6   // 36 次/分钟
#define CPD_DETECTION_THRESHOLD_DB 10

信号处理流程

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"""
AWRL6844 CPD 信号处理管道

流程：
1. ADC 数据采集
2. 距离-多普勒 FFT
3. CFAR 目标检测
4. 生命体征提取
5. 占用判断
"""

import numpy as np

class CPDProcessor:
    """CPD 处理器"""
    
    def __init__(self, config: dict):
        self.num_chirps = config.get("num_chirps", 64)
        self.num_samples = config.get("num_samples", 256)
        self.num_rx = config.get("num_rx", 4)
        
        # FFT 参数
        self.range_fft_size = 256
        self.doppler_fft_size = 64
        
    def process_frame(self, adc_data: np.ndarray) -> dict:
        """
        处理雷达帧
        
        Args:
            adc_data: ADC 数据 (num_rx, num_chirps, num_samples)
            
        Returns:
            检测结果
        """
        # 1. 距离 FFT
        range_fft = np.fft.fft(adc_data, n=self.range_fft_size, axis=2)
        
        # 2. 多普勒 FFT
        doppler_fft = np.fft.fftshift(
            np.fft.fft(range_fft, n=self.doppler_fft_size, axis=1),
            axes=1
        )
        
        # 3. 取幅度
        range_doppler_map = np.abs(doppler_fft)
        
        # 4. 静态杂波去除
        mean_map = np.mean(range_doppler_map, axis=1, keepdims=True)
        range_doppler_map = range_doppler_map - mean_map
        
        # 5. 目标检测（CFAR）
        detections = self._cfar_detection(range_doppler_map)
        
        # 6. 生命体征提取
        vital_signs = self._extract_vital_signs(adc_data, detections)
        
        return {
            "occupancy": len(detections) > 0,
            "detections": detections,
            "breathing_rate": vital_signs.get("breathing_rate")
        }
    
    def _cfar_detection(self, rd_map: np.ndarray) -> list:
        """CA-CFAR 检测"""
        threshold = np.mean(rd_map) + 3 * np.std(rd_map)
        peaks = np.where(rd_map > threshold)
        
        detections = []
        for rx, chirp, sample in zip(*peaks):
            # 转换为距离和速度
            range_m = sample * 0.1  # 假设 0.1m 分辨率
            velocity_ms = (chirp - self.doppler_fft_size/2) * 0.1
            
            detections.append({
                "range": range_m,
                "velocity": velocity_ms,
                "snr": rd_map[rx, chirp, sample] / np.mean(rd_map)
            })
        
        return detections
    
    def _extract_vital_signs(self, adc_data: np.ndarray, 
                             detections: list) -> dict:
        """提取生命体征"""
        if not detections:
            return {"breathing_rate": None}
        
        # 取最强目标
        max_det = max(detections, key=lambda x: x["snr"])
        
        # 简化实现：基于相位变化估算呼吸
        # 实际需要更复杂的信号处理
        breathing_rate = 16.0  # 次/分钟（假设值）
        
        return {"breathing_rate": breathing_rate}


# 测试
if __name__ == "__main__":
    config = {
        "num_chirps": 64,
        "num_samples": 256,
        "num_rx": 4
    }
    
    processor = CPDProcessor(config)
    
    # 模拟 ADC 数据
    adc_data = np.random.randn(4, 64, 256) * 0.1
    
    result = processor.process_frame(adc_data)
    print(f"占用检测: {result['occupancy']}")
    print(f"检测目标数: {len(result['detections'])}")

Edge AI 部署

模型量化

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"""
将 CPD 检测模型量化为 INT8
"""

import torch
import onnx
import onnxruntime as ort

def quantize_cpd_model(model_path: str, output_path: str):
    """量化 CPD 模型"""
    # 加载 ONNX 模型
    model = onnx.load(model_path)
    
    # 量化（使用 ONNX Runtime）
    from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType
    
    quantize_dynamic(
        model_path,
        output_path,
        weight_type=QuantType.QInt8
    )
    
    print(f"量化模型已保存: {output_path}")
    
    # 性能对比
    session_fp32 = ort.InferenceSession(model_path)
    session_int8 = ort.InferenceSession(output_path)
    
    input_data = np.random.randn(1, 4, 64, 256).astype(np.float32)
    
    import time
    
    # FP32 推理时间
    start = time.time()
    for _ in range(100):
        session_fp32.run(None, {"input": input_data})
    fp32_time = (time.time() - start) / 100 * 1000
    
    # INT8 推理时间
    start = time.time()
    for _ in range(100):
        session_int8.run(None, {"input": input_data})
    int8_time = (time.time() - start) / 100 * 1000
    
    print(f"FP32 推理时间: {fp32_time:.2f} ms")
    print(f"INT8 推理时间: {int8_time:.2f} ms")
    print(f"加速比: {fp32_time/int8_time:.2f}x")

Euro NCAP 合规

CPD 测试场景验证

场景 测试方法 AWRL6844 表现
婴儿安全座椅 真人测试 ✅ ≤ 5s 检测
幼儿后座 真人测试 ✅ ≤ 5s 检测
毯子覆盖 部分遮挡 ✅ ≤ 10s 检测
极端温度 -20°C 至 50°C ✅ 功能正常

总结

TI AWRL6844 CPD 开发关键要点：

  1. 硬件集成：4Tx4Rx 天线配置
  2. 信号处理：距离-多普勒 FFT + CFAR
  3. 生命体征：呼吸频率提取
  4. Edge AI：INT8 量化部署
  5. 合规性：满足 Euro NCAP 2026

参考资料：

  1. TI AWRL6844 Datasheet
  2. TI mmWave SDK Documentation
  3. Euro NCAP CPD Test Protocol v1.3