论文速览 IMWUT 2024 | 浴室水流下的人体感知 | Waffle: A Waterproof mmWave-based Human Sensing System inside Bathro

无线感知与雷达成像相关领域最新进展 <实时维护信息流动态特性>: 链接地址

注1：本文属于“无线感知论文速递”系列中的一篇，在该系列中我们致力于以简洁明了的方式全面阐述无线感知领域的最新研究成果（涵盖Nature/Science等顶级期刊及其子刊；MobiCom、SigCom、MobiSys、NSDI、SenSys、Ubicomp；JSAC及雷达学报等）。
本次推送的研究成果是IMWUT 2024年的《浴室水流下的人体感知》一文中的相关内容：Waffle系统作为一种基于毫米波技术的人体感知设备，在浴室中配备流动水的情况下实现了水密性设计与感知功能的完美结合。
文章全文可通过以下链接访问：https://doi.org/10.1145/3631458

Explore the Latest Research at IMWUT 2024 | While experiencing human body perception, this system is designed to be a water-resistant mmWave-based sensing solution within bathrooms equipped with running water.

摘要

本文开发了Waffle系统，在应对浴室场景中水流波动的问题上表现出色。Waffle主要针对以下几个关键问题进行优化：

在数据采集阶段,随着水体流动会产生雷达回波信号,这直接导致了水体点云数据与人体散射点云数据的混合现象难以区分开来

人体运动还会产生动态多径反射信号 ,进一步干扰人体点云质量。

为了区分数点云与人点云,作者采用了24组不同的实验配置进行研究。经实验发现水点云及其噪声幅度遵循威布尔分布特性。基于上述发现,设计了一种定假警率检测器,可准确识别人体信号并滤除水信号。同时附加了一套消除多径反射干扰的模块以提升检测精度。

整体来说,该工作的创新点 在于:

首次针对存在流水干扰的浴室环境设计了毫米波雷达系统。

经过一系列实验验证, 水点云幅度确实遵循威布尔分布规律, 同时开发了一种自适应CFAR检测系统用于人体探测

商用雷达平台为该算法提供了支撑，并经过实证分析表明其具有良好的有效性评估。

引言

浴室常被认为是家庭卫生间的危险 zones之一。每年约有23.5万名成年人及青少年因此类事故就诊。其中一个主要的安全隐患在于洗澡时容易摔倒。

为了实时监控使用者的行为并及时发出警报,无接触式毫米波雷达技术展现出巨大的发展潜力.该设备能够精准测定人体的高度、位置以及姿态.然而在浴室环境中面临一个主要挑战:水流带来的干扰.类似于人体的动作,水流也会反射大量毫米波信号（如图1所示）.这种现象将严重影响其对人体会的精确定位能力.

图. 流水和人体混合的距离多普勒图

本文开发了Waffle系统以输出高质量的人体点云，并在浴室环境中进行人体监测。

技术路线

Waffle包含两个主要模块:

自动目标检测(ATD)：接收原始雷达回波数据，并通过专门设计的CFAR检测器识别人体目标。

点云生成(PCG) 是一种复杂的数据处理技术，在实际应用中需要经历多个关键步骤才能获得高质量的结果。具体而言, 该技术首先通过完成相位补偿、角度估计及坐标转换操作, 生成一个包含经多径信号的数据集; 然后通过多径消除模块对数据进行处理, 最终输出干净的人体点云数据。

定制的CFAR检测器

基于常规CFAR检测器的假设,背景仅包括高斯噪声,其幅值遵循瑞利分布。然而,在流水情况下,背景干扰的幅值遵循威布尔分布。

图. 不同幅度分布下的检测门限

基于此,开发了适用于威布尔背景的CFAR检测器,该检测器可有效抑制水信号干扰,从而实现对人体回波特征的精确识别,如图3所示。

图. 定制CFAR检测器的检测结果

多径消除模块

该方法通过威布尔CFAR技术检测出的目标不仅包括直射反射,还包括由于人体运动产生的多径动态反射。这些多径信号会对系统造成干扰。

该模块包含三个子模块:

边界过滤 :大部分多径点云位于感知区域之外,可以直接滤除。

异常点去除 : 基于DBSCAN去除感知区域内的离群点。

投影聚类 :通过投射至平面操作,选取剩下数据中占据最大区域的圆形区域来表示人体体表区域.

实验与结果

在6种不同浴室环境下,高度估计的中位数误差只有1.8cm。

当水流量不同时,中位数误差仍然小于2.2cm。

与SOTA方法相比,高度误差减小了约25倍,达到1.7cm。

在跌倒检测应用中,召回率达到97.2%,准确率达到97.8%。

思考与展望

该工作在面对存在流水干扰的浴室环境时实现了较为理想的适应性；然而目前仍存在优化空间；未来有望进一步提升其适应能力。

当人体信号强度与水信号接近时,仅凭信号强度难以辨别。值得考虑的是,在信号中提取更多细节作为分析依据。

一个雷达的覆盖范围有限,大浴室需要设置多个雷达进行监测。

点云所承载的信息更加丰富，并因此能够拓展至多种应用场景,例如身份识别、行为分析等技术领域

可以考虑与视觉图像进行数据 fusion,提升系统鲁棒性。

针对存在流水的浴室环境,本研究实现了显著改善。这一成果可为未来在复杂环境中部署毫米波雷达系统提供参考。随着硬件成本持续下降,毫米波雷达将广泛应用于智能家居、医疗护理等领域的应用潜力不可小觑。

总结

本文针对存在流水干扰的浴室环境,设计了Waffle系统。主要贡献有:

通过大量实验确定水信号幅度服从威布尔分布。

设计定制的CFAR检测器提取人体信号,排除水信号。

消除多径反射信号,得到高质量的人体点云。

在商用雷达平台实现该算法,通过跌倒检测等应用验证效果。

Waffle系统能够输出高精度人体三维点云数据，并具备实时监测浴室环境的能力，并展示了显著的应用潜力。