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雷达场景仿真测试如何助力自动驾驶研发？
2021-12-31 00:36:14· 来源：汽车与配件
从L1、L2驾驶辅助到L4、L5自动驾驶，各项智能及网联技术的发展，推进了自动驾驶产业的进程。在这个过程中，仿真测试是新技术研发必不可少的环节。针对目前自动驾
从L1、L2驾驶辅助到L4、L5自动驾驶，各项智能及网联技术的发展，推进了自动驾驶产业的进程。在这个过程中，仿真测试是新技术研发必不可少的环节。针对目前自动驾驶研发中，对于真实仿真场景测试的需求，是德科技推出了雷达场景仿真器，用于雷达传感器和算法研发。汽车制造商可以在实验室中测试复杂的真实场景，从而加快自动驾驶研发进程。
是德科技雷达场景仿真器
传统测试方法存在的问题
任何一项自动驾驶新技术，在正式投放市场之前，都必须通过大量测试来验证其性能和可靠性。通常，业内常用的测试方法有两种。一是，基于软件仿真，在实验室进行场景模拟。二是，通过实际的道路测试，获得真实数据。这两种测试方法各有优缺点。前者，测试效率非常高，但是虚拟数据很难代表真实场景。后者，测试场景真实，但是测试效率及测试成本都不甚理想。尤其，一些涉及人身安全的特殊场景，如车辆横穿马路、逆行等，在实际的路测中很难构建。
对此，是德科技汽车与新能源事业部大中华区业务拓展经理祝晓悦认为：“不管是用纯软件的还是用真实的道路测试，都会体现出比较多的局限性。理想的解决方案是，软件测试中加入更多的真实元素，也就是把更多实车场景搬到实验室里面进行测试，只要有合适的工具能足够精确地模拟实际道路场景就可以了。”
若要将真实道路场景搬进实验室进行仿真测试，其难点在于如何让车辆更真实地看到道路场景。就传感器而言，就是要让摄像头或雷达真实地探测到所有的目标信息，从而准确地传递给ECU，通过算法做出执行判断。
当前的雷达传感器测试方案，有些使用多个雷达目标仿真器（RTS），每个 RTS 都向雷达传感器呈现多个点目标，并通过机械移动天线来仿真水平位置和垂直位置，这种机械式的自动化操作延缓了整体测试速度。还有些解决方案采用了只包含少数几个 RTS 的天线墙，这意味着目标可以出现在场景中的任何地方，但不能同时出现。在静态或准静态环境下，这种方法可以测试横向移动的少数几个目标，但受到机械臂速度的限制。这些方案的视场（FOV）也很有限，无法分辨距离小于 4 米的目标。在测试雷达传感器时，如果目标数量不够多，就无法反映出完整的驾驶场景，重现真实环境中的复杂情况。
场景仿真测试的优势
是德科技此次发布的雷达场景仿真器，结合使用几百个微型射频（RF）前端构成一个可扩展的仿真屏幕，最多可以呈现 512 个雷达目标，仿真距离最近为 1.5 米，支持客户在实验室中仿真复杂的真实驾驶场景并进行测试。
从是德科技发布的信息来看，这款雷达场景仿真器具有三个方面的优势。一是，视野宽广。可以帮助雷达传感器在更宽广的连续视场(FOV)（水平方向 +/-70°，垂直方向 +/-15°）内发现更多目标，还支持仿真近距离目标和远距离目标。能够生成距离在1.5-300米、速度在0-400 km/h的静态和动态目标，凭借小于1度的角度分辨率提供多目标、多角度驾驶场景仿真。
二是，能够测试复杂的真实环境。汽车制造商可以在实验室内设定各种环境条件变量、交通密度、速度、距离和目标总数，真正仿真现实驾驶场景。无论是常见情况还是极端情况，都可以提前进行测试，最大限度降低风险。
三是，加快算法学习速度。为在实验室中测试复杂场景提供了一个确定的真实环境，此前只能在道路上进行这样的场景测试。尽早进行场景测试将会显著加快驾驶辅助和自动驾驶系统算法的学习速度，同时也摆脱人工测试或机械自动化测试导致的效率低下问题。
“当然最终的道路测试还是需要的，但我们希望能够在实验室里把尽可能多的问题提前解决掉，然后在真实的道路上做性能验证，提升测试效率。”祝晓悦说道。
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