





MR60FDA1 60GHz mmWave Fall Detection Pro Sensor 落體移動感測器
NT$1,200 未稅
60GHz 毫米波雷達感測器-跌倒掉落感測模組 Pro應用FMCW檢測理論來實現高精度的即時人體活動檢測,包括移動、跌倒和靜止,提供完全私密且安全的環境,不受其他噪聲影響。它是一種標準的生物雷達系統,適用於私人財產監控、跌倒警示、老年人保健,在家庭、酒店和醫院都有很好的應用表現。
已售完
- 詳細資訊
商品說明
MR60FDA1 60GHz mmWave Fall Detection Pro Sensor 落體移動感測器
60GHz 毫米波雷達感測器 – 跌倒檢測模組 Pro 基於 60GHz 調頻連續波 (FMCW) 檢測理論實現包括移動、跌倒和靜止在內的人類活動檢測,提供完全私密且安全的環境,不受其他噪聲影響。此外,通過內置標準算法和板載天線,該單元可確保同時輸出高精度信號。
與 24 GHz 毫米波跌倒檢測雷達感測器相比,60 GHz 感測器可收集更豐富的點雲數據以提高靈敏度減少更多錯誤,以一種可以想像的方式提高準確性。特別是精細的速度分辨率能夠更好地跟踪橫向運動,從而更穩定地檢測移動物體。因此60 GHz 雷達傳感器的速度分辨率性能比 24 GHz 高 2.5 倍。同時,由於距離分辨率在很大程度上取決於可用帶寬,因此 60 GHz 毫米波跌倒檢測雷達傳感器在高精度和可靠的人體活動識別(尤其是跌倒檢測)方面將提供明顯優於 24 GHz 的性能。相比1T1R(1發射1接收)作為24GHz雷達傳感器,60GHz提供1T3R,採用FMCW理論,在模組上安裝天線,展現真正的專業。
60GHz毫米波雷達感測器–跌倒檢測模組Pro利用60GHz FMCW的優良性能,利用智能處理算法實現高精度輸出,作為90%的跌倒檢測和90%的存在感知功能。此外雷達可以不受溫度、濕度、噪聲、氣流、灰塵、光線和其他環境影響的影響。設計為低功率輸出,雷達在被觀察時保持健康的工作狀態。對於隱私保護,雷達提供了一個完美的解決方案,應用FMCW監控技術,配備無需識別的監控能力。
雷達支持二次開發,適應各種場景和應用。使用通用 UART 通信接口提供額外的通用協議,因為 4 組 IO 由用戶定義保留。檢測區域為水平80°傾斜80°的三維扇形,實測距離在0.4-2m之間。
特徵
- 使能理論:基於 60GHz FM 連續波信號實現雷達檢測
- 增強的檢測算法:在自適應環境中同時感知和輸出人類活動,包括移動、跌倒和靜止
- 完善的隱私保護:應用FMCW監控技術,提供無需身份識別的監控能力
- 健康工作狀態:輸出功率低至對人體無害
- 高穩定性:不受溫度、濕度、噪音、氣流、灰塵、光線和其他環境影響
- 測量精度高:跌倒檢測精度高達90%,存在感知功能精度高達90%
- 高彈性硬件設計雷達:支持二次開發,適應各種場景應用
檢測角度和距離
| Content Minimum Typical Maximum Units | Typical | Units |
| Radius of movement of people detection [1] | 6 | metre |
| Fall monitoring radius [2] | 2.5 | metre |
| Radar detection angle (horizontal) | 100 | degeree |
| Radar detection angle (pitch) | 100 | degree |
注:[1][2] 雷達懸掛高度 2.8 m,雷達投影半徑
24GHz 和 60GHz 雷達傳感器比較
| Parameter | 24GHz Radar Sensors | 60 GHz Radar Sensors |
| Frequency | 24 GHz | 60 GHz |
| Theory | Doppler | FMCW |
| Antenna | 1T1R | 1T3R |
| Position Detection | – | Yes |
| Point-Cloud Data | – | **** |
| Velocity Resolution | ** | **** |
| Range Resolution | ** | **** |
| Precision | *** | **** |
技術教學
Documents
相關商品
-
Grove-Infrared Temperature Sensor 紅外線溫度感測器模組
0 滿分 5 分Grove 紅外線溫度感測器是一種非接觸式溫度測量模組,溫度感測器具有545μm的和抹黑表面活性直徑以吸收入射的熱紅外輻射浮動微膜組成的熱電偶串聯116個元素。紅外溫度感測器通過接收物體發出的紅外線來測量其溫度.
NT$457NT$380 未稅 -
Seeed Studio Grove – Flame Sensor 火焰感測器 (YG1006 / 760nm-1100nm 紅外線偵測)
0 滿分 5 分Grove – Flame Sensor 是一款專為檢測火源設計的高速、高靈敏度感測模組。核心採用 YG1006 NPN 矽光電晶體,能精準捕捉 760nm ~ 1100nm 波長範圍內的紅外輻射。黑色環氧樹脂封裝有效過濾可見光干擾,確保在複雜環境下仍能準確運作。具備標準 Grove 接口與可調靈敏度電位器,是製作消防機器人眼睛或火焰警報系統的理想元件。
NT$371NT$200 未稅 -
Grove – Recorder v3.0 錄音感測器 錄音機 語音錄放模組
0 滿分 5 分Grove錄音機基於ISD9160FI 晶片,通過設定電阻值和播放週期其可記錄最長達 83秒。能夠提供單片機聲音的存儲。記錄時間可通過模組的PCB採樣電阻改變。可由板載按鍵或微控制器如 Arduino 或 Seeeduino 直接控制。
NT$500NT$400 未稅 -
Grove – PIR Motion Sensor 人體移動感測器 (紅外線) – 6米偵測範圍,距離與時間皆可調
0 滿分 5 分GrovePIR 紅外線人體移動感測器,即插即用,輕鬆實現感應應用。 可偵測 6 米內的人體移動,並可調整感應距離與保持時間。適用於智慧燈光、安全監控或互動藝術。只要將其接到Grove – Base Shield上,並且下載程序,當有人走入它的探測範圍時,PIR運動探測感測就會在它的SIG腳上輸出一個HIGH信號。
NT$333NT$260 未稅 -
Grove – Gas Sensor(MQ5) 氣體感測器 Seeed
0 滿分 5 分Grove氣體感測器(MQ5)模組可用於氣體洩漏檢測(在家庭和工業中)。可檢測液化石油氣,天然氣,城鎮煤氣等。基於其快速響應時間,測量可以盡快進行。且其靈敏度也可以通過電位器來進行調節。
NT$276NT$220 未稅 -
Grove – Wio E5 LoRaWAN 無線模組 (STM32WLE5JC) 868/915 MHz | 整合ARM Cortex-M4和SX126x
0 滿分 5 分Grove – Wio-E5 是一款高性能無線電模組,支援 LoRaWAN 協議,使用極為簡單。其核心是Wio -E5 LoRaWAN STM32WLE5JC 模組,整合了 ARM Cortex M4 超低功耗 MCU 核心和 Wio SX126x。這款全球首創的微型模組將 LoRa® RF 和 MCU 晶片整合在一起,支援多種調變方式。
NT$714NT$540 未稅 -
Seeed Grove – Sound Sensor 聲音感測器 (LM386 放大器) 支援類比訊號輸出與靈敏度調整 Arduino & 樹莓派聲控開發
0 滿分 5 分Grove – Sound Sensor 是一款基於 LM386 功率放大器與駐極體麥克風的聲音偵測模組,專門用於檢測環境中的聲音強度。模組輸出 類比電壓訊號 (Analog),聲音越大、電壓變化越大。板載電位器 (Potentiometer) 可讓使用者自行調整信號增益 (靈敏度),以適應不同的檢測環境。具備 4V-12V 寬工作電壓與標準 Grove 接口,是製作聲控開關與簡易噪音計的最佳選擇。
NT$238NT$180 未稅 -
Grove – Gas Sensor(MQ9) 瓦斯氣體 一氧化碳偵測感測器
0 滿分 5 分Grove – Gas Sensor (MQ9) 瓦斯氣體偵測感測器模組,在家庭和工業上可以針對特定瓦斯氣體洩漏進行檢測且十分有用。對一氧化碳、甲烷、液化氣的靈敏度高,可檢測多種含一氧化碳及可燃性的氣體,是一款適合多種應用的低成本氣體感測器。
NT$300NT$280 未稅 -
Grove – Relay 繼電器模組 | 支援 Arduino & Raspberry Pi | 輕鬆控制高電壓電路
0 滿分 5 分Grove-Relay 模組,一個低電壓控制高電壓的數字開關。透過 5V 控制器,可輕鬆驅動高達 250V AC / 30V DC、5A 的電路,內建 LED 指示燈,使用更方便。
NT$200NT$160 未稅 -
Seeed Studio XIAO ESP32-S3 Sense TinyML 機器學習入門套件 (哈佛課程推薦)
0 滿分 5 分想掌握邊緣人工智慧?本 TinyML 機器學習套件遵循哈佛大學課程體系設計,核心採用 XIAO ESP32-S3 Sense,板載 OV3660 相機與數位麥克風,搭配 6 軸 IMU 與 OLED 擴充板。從影像分類到語音辨識,帶您無縫解鎖邊緣 AI 無限可能!立即選購
NT$2,095NT$1,900 未稅




















