为了确保传感器能「精准识别」并「稳定追踪」,我们定义了关键路径测试。旨在压力测试雷达天线的增益分布(Antenna Pattern)与追踪算法(Tracking Algorithm)的一致性。
a. 径向接近测试 (Radial Approach Walks)
此测试验证雷达在不同方位角(Azimuth)下的最大侦测距离。测试员从远处沿着特定角度直线走向雷达。在极限边界处,天线增益通常大幅衰减。透过各个不同角度的触发点纪录,能精确绘制出雷达的有效侦测边界图(Sensitivity Heatmap),避免用户侧向走近设备时发生感应死角。
b. 横向穿越测试 (Perpendicular Crossing Walks)
测试员在固定距离下,左右移动横跨雷达视野(FoV)。当人体横向移动时,其径向偏移是雷达最容易丢失目标的时刻。这项测试验证了系统在目标跨越天线接收扇区时,轨迹预测算法是否能维持稳定,不会产生目标 ID 断裂或重置。
c. 长时间的沉默测试
许多测试专注于「动态捕捉」,但「静态守候」同样重要。
试想一下,当全家人都出门了,家中的安全监控系统却因为光影变化或窗帘晃动而频繁发送警报,用户体验将会崩溃。因此,「静态环境误报测试 (Quiet Env. False Positives)」 非常重要。我们需要在完全无人的环境下,进行长达 24 小时甚至更久的监控。这项枯燥的测试,是建立用户对「离家模式」信任感的途径。
除了常见的径向与横向路径,更引入以下三种核心验证概念:
a. 解析力
雷达不仅侦测目标的位移,更能捕捉物体局部的微小震动(如人体呼吸时的胸腔起伏、走路时的手臂摆动)。
- 静态人体诱发测试:观察测试人员在保持完全静止(甚至屏息或仅维持自然呼吸)状态下,雷达是否能稳定并维持「存在(Presence)」讯号。
- 触发滞后分析 (Trigger Latency Analysis): 量测从测试人员踏入侦测范围到系统发出 API 唤醒指令的精确毫秒数,以确保用户推开门时,摄影机会实时启动,而非在人走入后才反应。
- 速度一致性指针 (Velocity Consistency Index): 在横向移动测试中,比对雷达回报的速度值与实际步速的偏差值。
优秀的算法能从底噪中提取出微弱的相位偏移,这是区分高质量雷达与低价传感器的关键。
b. 多目标分辨
当场景中同时出现多个人,或是一个人与一个干扰源(如电扇)在极近距离时,雷达极易产生「目标黏合」。经由测试系统是否会将两个目标误认为一个,验证雷达的距离分辨率(Range Resolution)与角度分辨率(Angular Resolution)能清晰区分两个独立动态目标。
c. 环境干扰
雷达最令人头痛的不是「看不到」,而是「看太清楚」。家中的各种物体都会产生都卜勒效应(Micro-Doppler),考验着算法的滤波智能,因此验证流程通常包含仿真真实环境的干扰测试:
- 旋转风扇测试: 同时具备「扇叶转动」与「机头位移」的特征,扇叶高速旋转时产生的频率干扰,会产生连续且强烈的都卜勒讯号,极易被误判为人类在走动。
- 扫地机器人: 仿真低高度、非规律移动目标,验证雷达是否具备「宠物/机器人过滤」能力,不因地板上的移动物体而误唤醒 SOC。
- 降雨模拟测试(Rain):对于户外监控设备,降雨不只是水,而是无数个随机落下的干扰点,透过降雨模拟,测试雷达是否会将雨水误判为人体移动(误触发),或在大雨中无法侦测到真实的人(侦测失效)。
- 强风与植被: 模拟风吹动庭院树木产生的随机位移,验证算法是否能识别「非刚硬物体以及不规则」的噪声。
- 多路径反射 (Multipath Reflection): 现代居家充满了玻璃、大理石与金属家电各种不同材质环境。这些材质会让雷达波到处乱弹,产生「鬼影(Ghost Target)」。算法必须确保不会因镜像反射而产生错误的追踪轨迹,并识别出哪一个是真的人,哪一个是墙壁反射出来的虚像。
我们提供的不仅是 Pass/Fail 数据,更是提升产品竞争力的深度处方:
- 场域仿真与数字双生:有大范围的空间可执行各项进阶测试环境,以及真实的家庭环境建筑配置,可针对现代家居环境提供反射干扰评估。
- 人机互动情境(UX)量化评估:评估雷达回报的坐标是否剧烈跳动。剧烈跳动的坐标会导致地图上定位显示不稳定,影响用户对产品稳定性的信任感。
- 自动化 KPI 验证: 利用机械手臂或自走车(AGC),进行百次甚至千次的重复路径测试,产出量化的“侦测成功率(Probability of Detection)”与”虚假警报率(Probability of False Alarm)”。
让感测技术超越「看见」,达到「理解」
毫米波雷达的真正价值,建立在各种情境的验证之上。透过专业的验证与进阶行为分析,我们协助开发商确保产品不仅能通过实验室的合规门槛,更能走入现实世界,在复杂的日常中提供精准、实时的感测体验。
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