
Un radar aggiuntivo a onde millimetriche da 60 GHz all’avanguardia che offre rilevamento ad alta precisione per sistemi Raspberry Pi 4B e 5.
Il radar a onde millimetriche (mm-Wave) opera nello spettro elettromagnetico a frequenze comprese tra 30 GHz e 300 GHz, corrispondenti a lunghezze d’onda nell’intervallo millimetrico (1-10 mm). Offre rilevamento ad alta precisione e affidabilità a un’ampia gamma di applicazioni. Con una precisione e una sensibilità eccezionale, il radar a onde millimetriche è in grado di rilevare e tracciare oggetti anche in ambienti in cui i sensori tradizionali, come telecamere e sistemi a infrarossi, hanno difficoltà a funzionare. Può anche penetrare attraverso alcuni materiali come plastica, cartongesso e indumenti. Questi vantaggi hanno reso il radar a onde millimetriche una soluzione ideale in settori che spaziano dall’automotive alla robotica, dall’automazione industriale all’elettronica di consumo. Che si tratti di migliorare la sicurezza, l’automazione o di esplorare applicazioni innovative, il radar a onde millimetriche apre nuove possibilità per il rilevamento intelligente.
Informazioni sul radar DreamHAT+
Il radar DreamHAT+ a onde millimetriche da 60 GHz è un componente aggiuntivo all’avanguardia per Raspberry Pi 4B e 5, che offre funzionalità avanzate di rilevamento radar a onda continua modulata in frequenza (FMCW) a banda ultralarga (UWB) in un pacchetto compatto e intuitivo.
Il DreamHAT+ è basato sul chip radar MMIC Infineon BGT60TR13C con 4 antenne integrate sul chip (1 antenna trasmittente e 3 riceventi) per offrire rilevamento direzionale e tracciamento del movimento in un’ampia gamma di applicazioni, dalla robotica e domotica al monitoraggio di prossimità e al riconoscimento dei gesti.
Sfruttando la tecnologia radar FMCW a onde millimetriche, il DreamHAT+ raggiunge una precisione eccezionale anche in condizioni difficili come scarsa illuminazione, fumo e nebbia, dove le telecamere falliscono.
L’obiettivo è rendere il rilevamento radar a onde millimetriche più accessibile, consentendo a un pubblico più ampio di esplorare e innovare con questa potente tecnologia.
Progettato per sviluppatori, maker e ricercatori, DreamHAT+ consente il riconoscimento dei gesti, il rilevamento della presenza e il tracciamento indoor, il tutto senza l’utilizzo di telecamere o microfoni. Include esempi plug-and-play e un’API Python aperta, per iniziare subito.
Che tu stia costruendo robotica, dispositivi per la smart home o sperimentando con l’elaborazione del segnale, DreamHAT+ offre al tuo progetto una visione radar con privacy integrata.

Il kit include:
HAT+ è dotato di distanziali da 25 mm (x4), connettore booster (x1) e viti (x8), quindi può essere utilizzato con un Raspberry Pi 5 con Active Cooler collegato (Raspberry Pi e Active Cooler sono venduti separatamente). l’HAT voene venduto da Pimoroni a circa 100 sterline.
Caratteristiche
- Rilevamento ad alta risoluzione: precisione millimetrica per rilevare oggetti, gesti e movimenti. Perfetto per ambienti dinamici che richiedono un rilevamento preciso.
- Plug & Play: integrazione semplice nell’ecosistema Raspberry Pi grazie alla libreria Python open source inclusa. Include anche LED di alimentazione e attività.
- Elaborazione dati in tempo reale: acquisizione, elaborazione e visualizzazione dati in tempo reale in condizioni mutevoli.
- Funzionalità avanzate: sfrutta portate di rilevamento configurabili fino a 15 metri e diverse modalità personalizzate per applicazioni specifiche.
- Pronto per l’implementazione: accelera il tuo percorso di prototipazione con codice di esempio, esempi e documentazione completa forniti.
- Predisposto per IoT: il basso consumo energetico (~0,5 W tipico) lo rende adatto al funzionamento multicomponente e riduce il throttling termico.
- Architettura standardizzata: conforme alle specifiche Raspberry Pi HAT+.
Per iniziare
Viene fornita un’immagine preconfigurata del sistema operativo Raspberry Pi per semplificare al massimo l’esecuzione degli esempi. Consultate la Guida all’installazione per maggiori dettagli.
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Link utili
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