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English 导言
随着城市化进程的加快和城市交通密度的增加，行人安全已成为一个令人严重关切的问题。根据 世界卫生组织大约 135 万起交通事故 每年发生的 23% 死亡事故涉及行人.
传统传感技术，如 摄像机, 雷达和 激光雷达 在能见度较低的条件下，如雾、雨或光线不足时，他们往往会陷入困境。为了应对这些挑战，来自 巴伦西亚大学 开发了 基于 MEMS 麦克风阵列的行人检测系统该系统能够实时识别行驶车辆上的行人，在以下方面实现了突破 基于声学的安全感知.
系统架构
该系统集成了 智能 MEMS 麦克风, 信号处理和 车辆控制通讯 模块。
1.声学传感
A 5×30 MEMS 麦克风阵列 (共 150 个传声器），间距为 0.9 厘米。
这些麦克风能捕捉到高频扬声器发出的声波和行人反射的声波--类似于 声雷达系统.
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2.信号处理
该系统采用基于 FPGA 的架构，其性能如下
- 波束成形 利用延迟和算法生成 17 个离散光束，覆盖 -24° 至 +24°。
- 包络检测 以减轻多普勒效应。
- 匹配过滤 以提高信噪比（SNR）。
核心算法可实现精确的 行人定位 即使在车辆运动和环境噪声的影响下也是如此。
3.检测和决策
在 Atom 内核中，有多个子系统，包括 峰值检测, CFAR 自适应阈值和 目标歧视 - 合作，在 5-21 米 在前面
检测发生时，系统会与 高级驾驶辅助系统（ADAS）触发 自动紧急制动（AEB） 或速度调节装置。
实地测试
巴伦西亚大学在一条城市双车道道路（宽 8 米，长数百米）上进行了严格的实际测试。
车辆始终保持 时速 30 公里而两个静止的行人相距 25 米。横跨 200 次测试运行该系统实现了
- 检测概率 (Pd)：0.91
- 误报概率 (Pfa)：0.011
尽管由于 发动机和风噪总体结果证实了该系统 稳健的可行性 适用于实际驾驶场景。
🔗 参考资料
Izquierdo, A., del Val, L., Villacorta, J. J. "使用安装在行驶车辆上的 MEMS 声学阵列进行行人检测"。 传感器与执行器：A. 物理第 376 卷，第 2024 期，第 115586 页。
(在 ScienceDirect 上阅读)
未来发展方向
研究小组计划通过以下方式进一步提高探测能力：
- 增加 信号传输功率和带宽
- 应用 统计优化波束成形算法
- 纳入 基于卡尔曼滤波器的跟踪和数据关联
这些改进将有助于实现更高的精确度、更少的误报并更好地集成到 智能交通系统（ITS）.
智能 MEMS 麦克风：核心推动力
这一行人探测系统的成功强调了 智能 MEMS 麦克风阵列的潜力 于 声学成像和 ADAS 应用.
在 无锡硅源科技有限公司我们的 智能 MEMS 麦克风 系列提供：
- 灵敏度高，本底噪声低
- 为阵列应用提供出色的相位匹配
- 用于汽车集成的紧凑型 SMD 封装
- 工作温度范围广
这些特性使 SISTC 的智能 MEMS 麦克风成为以下应用的理想选择 自动驾驶, 工业声学和 环境传感.
结论
这一创新标志着向以下目标迈出了重要一步 声学感知让交通更安全.
由于视觉传感器在恶劣天气或照明条件下会受到限制、 MEMS 麦克风阵列 - 其精度高、适应性强、成本低，正在成为未来的辅助传感技术 智能汽车.
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