IoRadar200 ranging HAT module for Raspberry Pi 3 & Pi zero W
1. Operating System : Raspbian Linux
2. Language used : C compatible
3. Main features : GPU FFT for real time FMCW signal processing
4. Open source code for Radar processing and Android APP
(test)
IoRadar100 speed HAT module for Raspberry Pi 3 & Pi zero W
1. 完全匹配 2018 最新版本的樹莓派 : Raspberry Pi 3 B+。
2. 適用於學校、教育單位有關都卜勒雷達( Doppler Radar)的教學應用。
3. 適用於個人(Maker)開發自主性的雷達應用情境:運動球速量測、交通工具速度量測,燈光開闢自動控制及居家
安全監控。
4. 增加應用在無人車、無人機有關毫米波雷達的知識與技能。
5. 作業系統 : Raspberry Pi 3 Raspbian Linux。
6. 程式語言 : C compatible。
7. 具 GPU FFT 功能的即時都卜勒訊號處理,可分辨目標速度的方向。
8. 提供 8G 微型 SD卡 : 包含 Radar processing & Android APP 的開源程式碼 (C & Assembly)、
IoRadar100 HAT 用戶手冊、IoRadar100 HAT軟體說明文件。
9. 24 GHz微波部份通過 NCC 型式認證。


IoRadar11a speed HAT module for Raspberry Pi 3 & Pi zero W
主要特性如下:
1. 本 HAT(Hardware Attached on Top )是一做為Raspberry Pi 3 B、3 B+、3 A+或Raspberry Pi
Zero W 的都卜勒雷達應用模組。
2. 本 HAT使用 RCWL-0516微波雷達感應模組,其雷達訊號與偵測處理在樹莓派 3 上執行,因此本 Type B
模組移除了RCWL-9196 晶片。
3. 經由在樹莓派 3 上執行的雷達應用軟體,增進了 RCWL-0516 模組的智能功能與雷達物聯網(Radar IoT)
能力。
4. 適用於學校、教育單位有關都卜勒雷達( Doppler Radar)的教學應用。
5. 適用於個人(Maker)開發自主性的雷達應用情境:都卜勒速率量測,燈光開闢自動控制及居家安全監控。
6. 可配合深層神經網絡(DNN)學習,將都卜勒佔用檢測(Occupancy Detection)用於智慧型建築物之照明、
暖氣、通風及空調(HVAC)的節能控制。
6. 增加微波雷達的軟體應用知識與技能。
7. 作業系統 : Raspberry Pi 3 Raspbian Stretch Linux。
8. 程式語言 : C compatible。
9. 具 GPU FFT 功能的即時都卜勒訊號處理。
10. 提供 16G 微型 SD卡 : 包含 Radar processing & Android APP 的開源程式碼 (C & Assembly)、
IoRadar11a HAT 用戶手冊、IoRadar11a HAT軟體說明文件。
11. 提供 Raspberry Pi 3B+ 主機x1。
12. 提供 5 VDC/3000 mA Adapter x1。
The main features:
1. This HAT(Hardware Attached on Top ) is a Doppler radar application module for Raspberry
Pi 3B, 3 B +, 3 A + or Raspberry Pi Zero W。
2. This HAT uses RCWL-0516 microwave radar sensor module, its radar signal and detection
processing are performed on the Raspberry Pi 3. Therefore, this Type B module has
removed RCWL-9196 chip.
3. The radar application software running on the Raspberry Pi 3 enhances the intelligent
functions and Radar IoT capabilities of the RCWL-0516 module
4. Applicable to the teaching of Doppler radar in schools or education units。
5. Applicable to individual (Maker) development of autonomous radar application situation:
doppler rate measurement, vehicle speed measurement, lighting open automatic control
and home security monitoring。
6. In conjunction with deep neural network (DNN) learning, Doppler occupancy detection is
used for energy-saving control of lighting, heating, ventilation and air conditioning (HVAC)
in smart buildings. 6. Increase microwave radar software application knowledge and
skills。
7. Operating system: Raspberry Pi 3 Raspbian Stretch Linux。
8. Program Language: C compatible。
9. With GPU FFT function for real-time doppler signal processing。
10. Provide 16G mini SD card: Including open source code (C & Assembly) of radar
processing and Android apps , IoRadar11a HAT user manual, IoRadar11a HAT software
documentation。
11. Provide Raspberry Pi 3B+ Module ×1。
12. Provide 5 VDC/3000 mA Adapter ×1。