도요타의 새로운 안전 기술은 심장 박동으로 승객을 인식합니다.
조항

도요타의 새로운 안전 기술은 심장 박동으로 승객을 인식합니다.

Toyota는 차량의 모든 탑승자의 삶의 안전을 보장하기 위해 최선을 다하고 있으며 이제 심장 박동을 원격으로 감지하는 기술을 도입하고 있습니다. Cabin Awareness 개념은 밀리미터파 레이더를 사용하여 차량 내부의 사람과 애완동물을 감지하고 장치 내부에 갇히는 것을 방지합니다.

오늘날 도로의 많은 새 자동차에는 도로에서 운전자를 안전하게 보호하기 위한 다양한 안전 기능이 있습니다. 레인 센터링, 사각지대 모니터링, 후방 충돌 경고 등이 있습니다. 그러나 어린이와 애완 동물과 함께 여행하는 사람들에게 매우 중요한 자동차 기능이 하나 있습니다. 바로 뒷좌석 점유 센서입니다. 독립 기술 허브인 자동차 제조업체 TCNA(Toyota Connected North America)는 화요일 Cabin Awareness라는 새로운 탑승자 인식 기술의 프로토타입을 공개했습니다.

객실 인식은 어떻게 작동합니까?

이 개념은 Vayyar Imaging에서 제공한 단일 고해상도 밀리미터파 레이더를 사용하여 무거운 작업을 수행합니다. 헤드라이닝에 설치된 센서는 호흡에서 심장 박동에 이르기까지 실내의 가장 작은 움직임을 감지할 수 있습니다. 즉, 언제든지 기내에 살아있는 것이 있는지 여부를 지능적으로 판단할 수 있습니다.

이론상 뒷좌석에 사람과 반려동물을 방치하는 것은 좋은 일이지만, 많은 자동차 제조업체가 이를 제대로 수행하지 않아 오탐을 일으키거나 반려동물이 좌석 대신 바닥에 앉는 것을 고려하지 않고 있습니다. 이것이 바로 Toyota가 레이더 기반 실내 센서라는 새로운 개념으로 바꾸고자 하는 것입니다.

생명을 구하는 기술

프로젝트의 영감은 어린이의 열사병을 예방하는 것 외에도 NASA의 제트 추진 연구소에서 사용한 방법이었습니다. 2015년에는 대규모 지진이 네팔을 강타하여 여러 명이 30피트 이상의 잔해 아래에 묻혔습니다. 구조대는 토요타의 탑승자 감지 개념과 유사한 방법인 호흡과 심장 박동을 감지하여 구조 노력에 집중하기 위해 연구소에서 개발한 마이크로파 기술을 사용했습니다.

TCNA의 최고 기술 책임자인 Brian Kursar는 "NASA의 레이더 기술 사용은 고무적이었습니다. "비접촉 기술로 심장 박동을 들을 수 있다는 아이디어는 Toyota에게 자동차 서비스 개발에 도움이 되는 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 제공하는 새로운 가능성을 열어줍니다."

자동차에서 이 기술을 사용할 때의 이점

이 방식은 좌석의 무게를 추정하거나 기내 카메라를 사용하는 것과 같은 일반적인 감지 방식을 뛰어넘습니다. 이와 같은 현대식 방법은 화물칸에 숨어 있는 애완동물이나 담요 아래에서 자고 있는 어린이를 인식하지 못할 수 있으며, 이러한 모든 경우 어린이가 차 안에 방치되어 사망할 수 있습니다.

Toyota는 센서가 차량에 있는 침입자를 감지할 수 있도록 합니다.

크기, 자세 및 위치에 따라 센서는 다양한 유형의 안전 벨트 알림, 잘못된 위치 경고 또는 충돌 시 에어백 전개 최적화를 포함하여 탑승자를 어린이 또는 성인으로 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. Toyota는 세부 사항에 대해 설명하지 않지만 센서를 사용하여 침입자를 감지할 수도 있다고 말합니다.

스마트폰 또는 스마트 기기를 통한 알림

차량 운전자가 아이나 애완동물을 두고 떠나면 차량에 연결된 스마트폰에 이를 알릴 수 있는 개념이다. 승객에게 전화가 없는 경우 차량은 스마트 홈 장치(예: Google Home 또는 Amazon Alexa)로 메시지를 브로드캐스트할 수 있습니다. 또 다른 안전 메커니즘으로 가족이나 이웃과 같은 신뢰할 수 있는 비상 연락처에 알릴 수 있습니다. 그리고 최후의 수단으로 차량이 어린이가 위험에 처했다고 판단하면 응급 서비스에 연락할 수 있습니다.

이제 이 센서는 단지 개념이라는 점을 강조하는 것이 중요합니다. Toyota는 현재 Sienna 기반 AutonoMaaS 프로그램을 통해 이 아이디어를 현실 세계에서 시연하고 있지만 그렇다고 해서 기술의 미래가 보장되는 것은 아닙니다. 테스트는 2022년 말까지 계속될 것으로 예상됩니다.

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