Eckdaten

Einer breiten Nutzung von On-Chip-Radarsensoren stand bisher der Aufwand für die anwendungsspezifische Entwicklung der Signalverarbeitung, vom Rohsignal bis zur Objektverfolgung, entgegen. Mit einem modularen Evaluationssystem können verschiedene Sensoren, Auswerteverfahren und Objekterkennungsalgorithmen nun prototypisch zusammengestellt und getestet werden. Damit wird die Entwicklung kostengünstiger und Radarsysteme auch für kleinere und mittlere Stückzahlen möglich.

Wir kennen Radar seit Generationen mit seinen großen Richtantennen als unverzichtbar im Militärbereich, in der zivilen Luftfahrt, in der Seefahrt wie auch in der Meteorologie oder der Atmosphärenforschung. Radarsignale durchdringen Wolken und Wände und können hochpräzise Position, Geschwindigkeit sowie Richtung auch von Objekten messen. Sogar Bilder der Umgebung lassen sich erstellen.

Da Radarsysteme bauartbedingt mit Frequenzen im zwei- und dreistelligen GHz-Bereich arbeiten, erfordert das Design der HF-Komponenten, der analogen und digitalen Schaltungen nebst der Verfahren zur Signalauswertung Expertenwissen in mehreren Disziplinen und ist damit aufwendig und kostenintensiv.

Die bekannten, klassischen Radarsysteme werden innerhalb militärischer Anwendungen, der zivilen Luftfahrt, in der Seefahrt als auch im wissenschaftlichen Bereich, zum Beispiel Meteorologie oder Atmosphärenforschung, eingesetzt und arbeiten anwendungsspezifisch in einem Frequenzband des ein- bis dreistelligen GHz-Bereichs. Mit ihnen können Position, Geschwindigkeit, Bewegungsrichtung zum Teil auch von verdeckten Objekten bestimmt oder Bilder der Umgebung erstellt werden. Die für den jeweiligen Anwendungsfall spezifische Entwicklung der Antennen, der weiteren HF-Komponenten, der analogen und digitalen Schaltungen nebst der Verfahren zur Signalauswertung erfordern in mehreren Disziplinen Expertenwissen und sind damit aufwendig und kostenintensiv.

Der große Bedarf an Sensorik im Bereich der Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems,

Bild 1a: Klassisches Radar im Flugzeug.

Bild 1a: Klassisches Radar im Flugzeug. Embedded Brains

Bild 1b: Moderner 122-GHz-On-Chip-Sensor.

Bild 1b: Moderner 122-GHz-On-Chip-Sensor. Silicon Radar

ADAS) zusammen mit der Verfügbarkeit von kompakten „Microstrip-Patch-Phased-Array“-Antennen und der technologische Fortschritt in der Halbleiterentwicklung haben in den letzten Jahren zur Entwicklung von hochintegrierten Schaltungen für Radaranwendungen geführt. Seit einigen Jahren sind komplette Radar-Frontends verfügbar, die auf einem Chip die wesentlichen zum Betrieb eines Radars erforderlichen Komponenten wie Takterzeugung, Mischer, Verstärker sowie die notwendigen Kommunikationsschnittstellen in einem sogenannten MMIC (Microwave Monolithic Integrated Circuit) vereinen. Neueste Generation sind On-Chip-Radarsensoren, die zusätzlich die Sende- und Empfangsantenne(n) auf einem nur wenige Quadratmillimeter großen Chip enthalten. Derzeit sind diese On-Chip-Radarsensoren für Frequenzen von 24, 60, 76 bis 77 (Automotive), 80 sowie 122 GHz verfügbar. Im Forschungsbereich wird bereits an den nächsten Generationen von On-Chip Radarsensoren, zum Beispiel mit einer Frequenz von 240 GHz gearbeitet, die zum Teil mehrkanalig ausgelegt sind.

Miniaturisiert und kostengünstig

 

Bild 2: Portables 24-GHz-Radar mit eingebautem MFSK-moduliertem Sensor, Auswertelektronik und Anzeigedisplay. „Entwicklungsprototyp von Embedded Brains."

Bild 2: Portables 24-GHz-Radar mit eingebautem MFSK-moduliertem Sensor, Auswertelektronik und Anzeigedisplay. „Entwicklungsprototyp von Embedded Brains.“ Embedded Brains

Damit ergeben sich neue Möglichkeiten und in einigen Bereichen wahrscheinlich die Verdrängung anderer Sensorsysteme. Beispielsweise hat auch die Verarbeitung von Bildsignalen ein hohes Niveau erreicht, aber abgesehen davon, dass sie nur im sichtbaren und im Infrarotbereich funktioniert, setzen genau hier Datenschutzprobleme ein. Der Schutz, den beispielsweise eine Überwachungskamera in einem Seniorenhaushalt bietet, wird erkauft durch eine stark beeinträchtigte Privatsphäre. Hochauflösende Radarsysteme erreichen ein ähnliches Niveau an Risikodetektion, indem sie Bewegung detailliert erfassen (sie durchdringen dabei sogar einige Materialien), schützen aber die Privatsphäre. Ähnlich ist die Situation bei der Patientenüberwachung im Krankenhaus. Hier erlaubt Radartechnologie sogar eine weiter reichende Erkennung, zum Beispiel des Atmungsverlaufs durch die Detektion der Brustkorbbewegung.

Die günstige Verfügbarkeit von Radarsensoren macht diese Technologie auch für den Ersatz von bisher eingesetzten Techniken interessant, zum Beispiel anstelle von oft stör- und fehleranfälligen Lichtschranken im öffentlichen Raum oder auch in Produktionssystemen. Im Bereich des Internet of Things eröffnen sich viele neuartige Möglichkeiten durch miniaturisierte und sehr kostengünstige Radarsensorik. Durch den preiswerten Einsatz hochintegrierter, kompakter und leistungsfähiger On-Chip-Radarsensoren werden sich viele neue Anwendungen sowohl im Alltag als auch für den industriellen Einsatz realisieren lassen.

Die meisten der verfügbaren On-Chip-Radar-Sensoren lassen sich mit standardisierten Spannungen von 3,3 oder 5 V betreiben und haben eine Ausgangsleistung von bis zu 100 mW / 20 dBm EIRP (Equivalent Isotropically Radiated Power). Preisgünstige Kunststofflinsen fokussieren den Radarstrahl präzise gemäß des jeweiligen Anwendungsfalls,  auch um die Empfindlichkeit mit zunehmender Reichweite zu erhöhen. Bei der Detektion von Objekten können so je nach Modulation, verwendetem Frequenzband und Strahlbündelung Reichweiten von bis zu 200 m (range) mit einer Auflösung im einstelligen Millimeterbereich (range resolution) und einer Geschwindigkeitserkennung mit Richtungsinformation im zweistelligen m/s-Bereich realisiert werden. Einige der On-Chip-Radarsensoren sind mehrkanalig ausgelegt mit zum Beispiel mehreren Empfangsantennen. Bei der Signalauswertung kann ein Ziel dann in einem gewissen Abstand (range) und mit einer gewissen Winkelablage zur Hauptachse des Radarstrahls erkannt werden. Diese Charakteristik lässt sich zur Abbildung von Objekten innerhalb des vom Radarstrahl erfassten Raumwinkels im Sinne einer (vereinfachten) Bildgebung verwenden.

Bild 3: Gigabit Radar-Datenlogger DP24R für die Aufzeichnung und Re-Injection von Radar-Rohdaten im Automotive-Bereich.

Bild 3: Gigabit Radar-Datenlogger DP24R für die Aufzeichnung und Re-Injection von Radar-Rohdaten im Automotive-Bereich. Embedded Brains

Allerdings erfordert die Systementwicklung für einen spezifischen Anwendungsfall ein tiefgehendes Verständnis bei der Systemauslegung und insbesondere bei der Signalverarbeitung und Auswertung der Radardaten. Die Anforderungen für Objekterkennung und/oder Bildgebung bestimmen hierbei mit Festlegung des geeigneten Frequenzbandes und des verwendeten Modulationsverfahrens im Wesentlichen die Auswahl eines geeigneten On-Chip-Radarsensors. Anwendungsspezifisch müssen die Sensordaten vor der weiteren Verarbeitung zunächst verstärkt, gefiltert und analog-digital gewandelt werden. Ebenfalls abhängig vom Anwendungsfall und dem eingesetzten Modulationsverfahren erfolgt die weitere digitale Auswertung (Signalsynthese) mit auszuwählenden Verfahren für die Objektdetektion, -erkennung, -verfolgung und/oder Umsetzung von Objektdaten in ein Radarbild. Die hierbei eingesetzten Verfahren und Algorithmen sind komplex und erfordern ein tiefgehendes Verständnis und Wissen in der digitalen Signalverarbeitung. Diese kann wegen der Vielzahl von Möglichkeiten sehr komplex werden. Je nach Frequenz durchdringen Radarstrahlen verschiedene Materialien (zum Beispiel Wände) und detektieren Objekte, die ein visuell orientierter Entwickler oft nicht in Betracht zieht. Ebenso müssen Verfahren zur Kalibrierung nebst Konzepten zur messtechnischen Verifikation individuell für jeden Anwendungsfall entwickelt werden.

Evaluationsysteme zur Radarsystementwicklung

Um den Aufwand bei der Entwicklung geringer zu halten, bieten einige Anbieter Evaluationssysteme für ihre On-Chip-Radarsensoren an. Dies verhilft zu einem wesentlich leichteren Einstieg in die Entwicklung eines anwendungsspezifischen Radarsystems. In Folge ermöglicht dies zusammen mit den Basis-Algorithmen für die Signalverarbeitung eine weitestgehende Parallelisierung der einzelnen Entwicklungsabschnitte für Hard- und Software und verkürzt so die Entwicklungsdauer. Viele mit der Systemauslegung festgelegten Eigenschaften einschließlich der hierzu notwendigen Schritte der Signalverarbeitungskette sind hierdurch jedoch nicht abgedeckt.

Um diese Lücke zu schließen und den Entwicklungsaufwand zu verringern, entwickeln die Ingenieure von Embedded Brains derzeit ein Entwicklungssystem, das den größten Teil der aktuellen On-Chip-Radarsensoren unterstützt. Mithilfe eines modularen Softwarebaukastens lässt sich eine Vielzahl von möglichen Anwendungsfällen mit verschiedenen Modulations- und Auswerteverfahren, unterschiedlichen Verfahren zur Filterung, Mustererkennung und Objektverfolgung (object tracking) bis hin zur Bildgebung umsetzen. Dies verkürzt die Entwicklungszeit und ermöglicht eine wirtschaftliche Realisierung moderner Radartechnologie für spezifische Anwendungen. Vor allem lassen sich Leistungseigenschaften für neue Anwendungen sehr einfach untersuchen, bevor eine komplette Systementwicklung durchgeführt wird. Mit ihrem breiten Dienstleistungsangebot kann Embedded Brains seine Kunden bei der Systementwicklung beginnend mit der Planung und Auslegung über die komplette Hard- und Softwareentwicklung bis hin zur Serienüberführung und Serienfertigung unterstützen.

Hardwareunterstützung für Algorithmen-Entwicklung

Eine weitere Herausforderung bei der Entwicklung von Radarsystemen ist die systemspezifische Entwicklung von Algorithmen zur Muster- oder Objekterkennung und die damit verbundene Optimierung der Signalverarbeitung. Um die nutzbaren Informationen von Störungen zu trennen, sind wiederholbare Praxistests unabdingbar. Zu diesem Zweck müssen Möglichkeiten geschaffen werden, Radardaten als Rohdaten oder in bereits verarbeiteter Form in Echtzeit verlustfrei aufzeichnen zu können (recording), um diese nachfolgend dem System wieder zuzuführen (injection). Nur so wird die Entwicklung zuverlässiger und sicherheitsrelevante Algorithmen unter Laborbedingungen möglich. Bei den gesamtheitlichen Systemtests im Labor (HIL, hardware-in-the-loop) ist so eine reale Radar-Umweltsimulation erreichbar. Um die großen Datenmengen der Radarrohdaten in Echtzeit verlustfrei aufzeichnen und wieder zuführen zu können, sind speziell zu diesem Zweck entwickelte Systeme erforderlich.