1. 核心路徑驗證：建立精準的感測熱圖
為了確保感測器能「精準識別」並「穩定追蹤」，我們定義了關鍵路徑測試。旨在壓力測試雷達天線的增益分布（Antenna Pattern）與追蹤演算法（Tracking Algorithm）的一致性。
a. 徑向接近測試 (Radial Approach Walks)
此測試驗證雷達在不同方位角（Azimuth）下的最大偵測距離。測試員從遠處沿著特定角度直線走向雷達。在極限邊界處，天線增益通常大幅衰減。透過各個不同角度的觸發點紀錄，能精確繪製出雷達的有效偵測邊界圖（Sensitivity Heatmap），避免用戶側向走近設備時發生感應死角。
b. 橫向穿越測試 (Perpendicular Crossing Walks)
測試員在固定距離下，左右移動橫跨雷達視野（FoV）。當人體橫向移動時，其徑向偏移是雷達最容易丟失目標的時刻。這項測試驗證了系統在目標跨越天線接收扇區時，軌跡預測演算法是否能維持穩定，不會產生目標 ID 斷裂或重置。
c. 長時間的沈默測試
許多測試專注於「動態捕捉」，但「靜態守候」同樣重要。
試想一下，當全家人都出門了，家中的安全監控系統卻因為光影變化或窗簾晃動而頻繁發送警報，用戶體驗將會崩潰。因此，「靜態環境誤報測試 (Quiet Env. False Positives)」 非常重要。我們需要在完全無人的環境下，進行長達 24 小時甚至更久的監控。這項枯燥的測試，是建立用戶對「離家模式」信任感的唯一途徑。
2. 進階測試手法：情境行為識別
除了常見的徑向與橫向路徑，更引入以下三種核心驗證概念：
a. 解析力
雷達不僅偵測目標的位移，更能捕捉物體局部的微小震動（如人體呼吸時的胸腔起伏、走路時的手臂擺動）。
- 靜態人體誘發測試：觀察測試人員在保持完全靜止（甚至屏息或僅維持自然呼吸）狀態下，雷達是否能穩定並維持「存在（Presence）」訊號。
- 觸發滯後分析 (Trigger Latency Analysis)： 量測從測試人員踏入偵測範圍到系統發出 API 喚醒指令的精確毫秒數，以確保用戶推開門時，攝影機會即時啟動，而非在人走入後才反應。
- 速度一致性指標 (Velocity Consistency Index)： 在橫向移動測試中，比對雷達回報的速度值與實際步速的偏差值。
優秀的演算法能從底噪中提取出微弱的相位偏移，這是區分高品質雷達與低價感測器的關鍵。
b. 多目標分辨
當場景中同時出現多個人，或是一個人與一個干擾源（如電扇）在極近距離時，雷達極易產生「目標黏合」。經由測試系統是否會將兩個目標誤認為一個，驗證雷達的距離解析度（Range Resolution）與角度解析度（Angular Resolution）能清晰區分兩個獨立動態目標。
c. 環境干擾
雷達最令人頭痛的不是「看不到」，而是「看太清楚」。家中的各種物體都會產生都卜勒效應（Micro-Doppler），考驗著演算法的濾波智慧，因此驗證流程通常包含模擬真實環境的干擾測試：
- 旋轉風扇測試： 同時具備「扇葉轉動」與「機頭位移」的特徵，扇葉高速旋轉時產生的頻率干擾，會產生連續且強烈的都卜勒訊號，極易被誤判為人類在走動。
- 掃地機器人： 模擬低高度、非規律移動目標，驗證雷達是否具備「寵物/機器人過濾」能力，不因地板上的移動物體而誤喚醒 SOC。
- 降雨模擬測試（Rain）：對於戶外監控設備，降雨不只是水，而是無數個隨機落下的干擾點，透過降雨模擬，測試雷達是否會將雨水誤判為人體移動（誤觸發），或在大雨中無法偵測到真實的人（偵測失效）。
- 強風與植被： 模擬風吹動庭院樹木產生的隨機位移，驗證演算法是否能識別「非剛硬物體以及不規則」的雜訊。
3. 客製化專業服務項目：提升產品競爭力
我們提供的不僅是 Pass/Fail 數據，更是提升產品競爭力的深度處方：
- 場域模擬與數位雙生：有大範圍的空間可執行各項進階測試環境，以及真實的家庭環境建築配置，可針對現代家居環境提供反射干擾評估。
- 人機互動情境（UX）量化評估：評估雷達回報的座標是否劇烈跳動。劇烈跳動的座標會導致地圖上定位顯示不穩定，影響用戶對產品穩定性的信任感。
- 自動化 KPI 驗證: 利用機械手臂或自走車（AGC），進行百次甚至千次的重複路徑測試，產出量化的“偵測成功率（Probability of Detection）”與”虛假警報率（Probability of False Alarm）”。
讓感測技術超越「看見」，達到「理解」
毫米波雷達的真正價值，建立在各種情境的驗證之上。透過專業的驗證與進階行為分析，我們協助開發商確保產品不僅能通過實驗室的合規門檻，更能走入現實世界，在複雜的日常中提供精準、即時且毫無存在感的完美感測體驗。
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