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| 本文作者： 龔黎明 | 2016-06-12 17:25 |
雷鋒網按：本文作者龔黎明，威盛電子高級芯片工程師。
在2016年的谷歌I/O大會上，谷歌低調展示了數款高科技硬件產品。其中有超炫的雷達芯片——Project Soli。它采用微型雷達來捕捉細微的手勢動作，實現對硬件的操控。它可以隔空操作智能手表，可以取代觸摸屏隔空操控手機，可以取代觸控板操作電腦，甚至已經有開發者實現隔空打字的功能！它還可以用在VR中進行交互，取代手持設備得到更好的游戲體驗。相比于當前流行的二維觸屏系統，它的控制手勢是三維立體的，所以顯得更加直觀，更加生動，再加上利用了“電磁波”這只看不見的手來操控，頗有些魔術效果。
Project Soli由兩個芯片組成，一個是微型雷達傳感芯片，一個是主控芯片。其中雷達傳感芯片內置了天線陣列，其封裝只有8mm x 10mm大小。雷達的電磁波發射頻率是60GHz，波長為5mm，該芯片可以識別5cm-5m的細微手勢，操控距離限制在15m內，并且具有180°的視角。下圖展示了兩款芯片的大小，最左邊是主控芯片，中間是雷達傳感芯片。
與初代Project Soli相比。新一代的Project Soli主控芯片與英飛凌合作設計，功耗降低了22倍，從1.2W降低到了0.054W。新的雷達傳感芯片效率更是提高了256倍，并且可以實現每秒18,000幀的掃描。這讓該項技術應用在智能手表上成為可能。下圖展示了幾種操控的手勢：
谷歌的Project Soli采用了雷達成像原理，采用了60GHz頻段的毫米波，波長為5mm。采用毫米波好處在于，相比于微波（0.3G~30GHz）的波段幾乎已經被各種無線應用占據，比如WIFI，藍牙，無線通信，AM、FW無線廣播等。毫米波本身免授權、免付費、及未被大量采用，換句話說，不需耗費申請時間及費用，即可使用該頻段。Wireless HD及IEEE802.15.3c皆屬毫米波無線傳輸技術，工作頻段為60GHz。 
電磁波的波譜圖
雷達主要利用無線電波的反射來進行成像。通過計算從天線發射無線電波，到天線收到反射波的延時，可以得出物體的位置。通過比較發射波與反射波的波長變化（多普勒頻移），可以計算出物體的速度。當物體靠近雷達運動，其反射波的波長會變短；當物體遠離雷達運動，其反射波的波長則會變長。物體的速度越大，波長的變化也越大。這樣，通過對比發射波和反射波，就得到了物體的位置和速度，也就可以精細地捕捉物體的運動。
雷達測速原理
采用毫米波雷達做手勢識別，難點在于雷達傳感器芯片設計，其中又包括MMIC芯片（單片微波集成電路）和天線PCB板設計。
（1）前端MMIC芯片：它包括多種功能電路，如低噪聲放大器（LNA）、功率放大器、混頻器、甚至收發系統等功能。具有電路損耗小、噪聲低、頻帶寬、動態范圍大、功率大、附加效率高、抗電磁輻射能力強等特點。毫米波雷達的關鍵部件前端單片微波集成電路（MMIC）技術由在國外半導體公司掌控，而高頻的MMIC只掌握在英飛凌、飛思卡爾等極少數國外芯片廠商手中。
（2）雷達天線高頻PCB板：毫米波雷達天線的主流方案是微帶陣列，簡單說將高頻PCB板集成在普通的PCB基板上實現天線的功能，需要在較小的集成空間中保持天線足夠的信號強度。
Google Project Soli的毫米波雷達通過RDM（Range Doppler Map，距離-多普勒映射）算法獲得目標信息。谷歌并沒有公布Project Soli的設計細節，但筆者發現，英偉達設計的一款基于FMCW（調頻連續波）技術的毫米波雷達手勢識別芯片系統，同樣使用了毫米波雷達技術，也采用英飛凌的MMIC射頻解決方案。更巧的是，RDM算法也被應用在其中，應該相當具有參考價值。
該系統設計目標是用于車內手勢識別，操作距離為1m之內。中心頻率為25GHz的毫米波，頻寬4GHz，距離分辨率是3.75cm。具有4D測量的功能，可同時測量物體的三維位置和運動速度，水平視角為±45°，垂直視角為±30°，檢測速度不高于1.5m/s。該系統的設計原型由微控制器，模擬電路，雷達射頻芯片和4路天線構成，其中3路接收天線，1路發射天線。下圖是該系統的設計原型，粗糙了點，但是能用：
該系統的MMIC前端系統采用英飛凌的BGT24MTR2芯片，主控制器采用德州儀器的Cortex M4F微處理器。模擬端的采樣頻率為40KHz，采用8bit模數轉換，鋸齒波生成器采用500Hz的輸入源輸送給VCO（壓控振蕩器）單元，通過串口連接PC主機做信號處理和手勢識別算法，系統采用USB供電，整個從機的功耗小于1W。整體架構如下圖所示：
整個系統的工作原理如下：
1、雷達系統所發射的信號通過鋸齒波函數進行調制后由天線進行發射，接收到手部的反射回波。
2、對于鋸齒波調制而言，由于因為回波延遲導致的頻移和拍頻（回波與發射波的頻率差）被耦合在一起，通過RDM （Range Doppler Map，距離-多普勒映射）算法進行解耦：將發射波與回波相乘，然后進行低通濾波。
3、得到的結果進一步離散采樣，組織成矩陣的形式，其中矩陣的每一列包含單次掃描的節拍信號。
4、然后再進行二維離散傅里葉變換，最后得到手部的位置延時和多普勒頻移等信息，進而得到手部的位置和運動速度。
下圖是原理的圖示：
得到了手部的位置圖和速度圖，就可以辨別出具體的手勢動作及含義。下圖展示了單手和雙手手勢識別效果圖：每個手勢最上面的圖是雷達探測與手部深度圖像的疊加圖。雷達探測點的顏色代表手部該位置的變化速度。中間的RDM圖是雷達的探測圖，其中色塊表示雷達探測到的物體，由于人手部是非剛性的，所以看起來像是一堆小物塊。最下面的合成圖展示了整個手部的動作，顏色跟速度對應。
上面我們簡單介紹了毫米波雷達手勢識別的基礎原理，英偉達的雷達手勢芯片在原理上與谷歌的Project Soli有很大的相似性，因此具有很好的參考價值。
二者區別在于谷歌的是60GHz頻段的毫米波，而英偉達采用的是25GHz的毫米波；在天線設計和PCB設計上會有一些不同；再者英偉達的這款只是原型設計，其數字信號處理主要依靠PC端的處理能力，這當然不可能集成到嵌入式系統當中。
而谷歌則采用了專用的芯片來做數字信號處理，所以可以做到超低功耗，并提高性能，達到嵌入式可穿戴智能設備的使用需求。
目前Project Soli仍處于開放研發階段。谷歌聲稱將在2017年推出版本的硬件?？梢灶A見的是，在明年的開發者大會上，我們將會看到更加成熟的雷達手勢控制芯片以及配套的軟件系統，如果其成本可以降低下來，或許那個時候，新的交互時代將會來臨。
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