Radar mmWave: tracciamento indoor, algoritmi di elaborazione e valutazione sensori

Contesto e ruolo nel progetto

Il WP3 affronta lo studio e l’analisi della tecnologia radar a onde millimetriche (mmWave) per applicazioni indoor: tracciamento delle persone, rilevamento presenza e supporto al monitoraggio non invasivo. Nel contesto VitalSpace, questo WP fornisce le basi scientifiche per integrare radar come sensori robusti e privacy-preserving, poiché non generano immagini ma dati di movimento e riflessione.

Obiettivi scientifici e tecnici

  • Analizzare lo stato dell’arte dei radar mmWave e degli algoritmi di tracking
  • Valutare le proprietà fisiche delle onde millimetriche e il loro impatto sulle prestazioni
  • Studiare pipeline e algoritmi per gestione delle point cloud radar (clustering, associazione, tracking)
  • Analizzare criticità (occlusione, copertura limitata) e strategie multi-radar
  • Effettuare un confronto tra sensori radar disponibili per selezionare soluzioni compatibili con scenari VitalSpace

Tecnologia mmWave: caratteristiche rilevanti

I radar mmWave operano in bande dell’ordine 30–300 GHz (lunghezze d’onda millimetriche), consentendo elevata risoluzione spaziale e capacità di rilevare oggetti e micro-movimenti. Tra i vantaggi considerati:

  • Robustezza a condizioni ambientali (polvere, fumo, nebbia)
  • Insensibilità alla luce
  • Miniaturizzazione delle antenne
  • Tutela della privacy rispetto a tecniche basate su imaging

Pipeline algoritmica: dal segnale al tracciamento

  • Rilevamento e separazione segnale/rumore
  • Clustering delle point cloud: K-means (non gerarchico), DBSCAN e clustering gerarchico per forme/densità variabili
  • Associazione cluster-tracce: strategie come nearest neighbor o approcci probabilistici
  • Tracking: filtro di Kalman per stimare lo stato e gestire perdite temporanee del segnale
  • Gestione occlusioni e scenari multi-target (limiti del radar singolo)

Multi-radar e fusione dati

Per superare i limiti di copertura e occlusione, il WP3 analizza approcci multi-radar che richiedono:

  • Conoscenza di posizione/orientamento reciproco dei sensori
  • Trasformazione dei dati in un sistema di riferimento comune
  • Strategie di fusione per ottenere tracciamento più uniforme e robusto

Confronto sensori radar

Il WP3 presenta una valutazione comparativa tra diverse soluzioni radar (ad esempio sensori STM32, Walabot, Acconeer, Omnipresense), considerando frequenze operative, raggio, angolo di copertura, dimensioni e compromessi prestazionali. L’analisi evidenzia soluzioni più bilanciate per scenari indoor in termini di copertura/consumi/precisione.

Materiali

Modelli predittivi

PDF

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Video

Indice