是德科技提供雷达场景仿真器以强化自动驾驶算法的稳健性，可创建包含多达512个物体的场景

时间： 2022-02-26 来源：Keysight

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开发自动驾驶汽车的挑战

在开发自动驾驶汽车(AVs)时，你如何确保你的汽车雷达传感器在开发周期早期通过软件仿真“看到”预期场景？你又怎么知道你的实验室测试是否能够彻底保障道路上的车辆安全？开发自动驾驶算法很复杂，因为该任务涉及许多变量，包括在实验室环境中复制复杂、可重复的场景。场景越准确，你的算法训练速度就越快，这是当前实验室解决方案的不足之处。

雷达传感器的演变

雷达传感器在过去十年中发生了重大变化。在汽车行业，雷达传感器是高级驾驶辅助系统 (ADAS)的重要组成部分，可实现盲点检测、车道偏离警告或校正、自动紧急制动等功能。雷达技术随着更高的频率、更宽的带宽和更好的分辨率不断发展。事实上，雷达传感器技术的进步将车辆的自动化水平推向了3+或4级，需要对越来越多的场景进行测试和验证。因此，汽车原始设备制造商(OEM)和一级供应商需要执行更多复杂程度更高的测试。

重新构想测试策略

想象一下人口密度高、道路交叉口多、转弯场景多的市区环境，有许多行人、骑自行车的人、电动滑板车，甚至还有三轮货运自行车。测试雷达传感器功能和算法的传统方法是在道路上行驶数百万英里。但是这种策略将无法涵盖所有潜在的场景，包括百万分之一的场景。事实上，开发和验证AV系统所需的大多数测试都需要在开发周期的早期去进行模拟。

但我们该怎么做呢？汽车OEM需要模拟真实场景，来验证实际传感器、电子控制单元代码、人工智能逻辑等。在接近真实场景的模拟环境中测试物理硬件可确保自动驾驶汽车在道路上按预期运行。模拟环境和渲染条件需要包括车辆动力学、天气条件和周围物体以及实时响应，来测试雷达传感器的响应。然而，今天的技术仍然存在阻碍现实世界场景渲染的差距。

雷达目标仿真中的技术差距

目标数量和视野

一些系统使用多个雷达目标模拟器(RTS)。每个向雷达传感器呈现点目标，并通过机械移动天线来模拟水平和垂直位置。机械自动化减慢了整体测试时间。其他解决方案创建一堵只有几个RTS的天线墙，但这些解决方案仅使雷达传感器在其前方可能出现盲点的非常窄的角度内看到少数物体。

最小距离

逼真的交通场景需要在非常靠近雷达单元的地方来模拟物体。例如，在汽车相距2米或更小的地方接近红绿灯时，自行车或踏板车可能会在车道上移动，而行人可能会在离汽车很近的地方过马路。通过此测试对你的ADAS自动驾驶汽车的安全功能至关重要。

物体间的分辨率

物体之间的分辨率是指场景的细节以及知道你正在测试的算法可以区分靠近的两个物体的信心。如果你无法正确识别物体，则很难全面测试依赖于雷达传感器数据流的传感器、算法和决策。

通过实验室内全场景仿真实现下一代车辆自动

自动驾驶(AD)算法的稳健性取决于测试的全面程度。这就是是德科技（KEYSIGHT）创建雷达场景仿真器 (RSE)的原因。是德科技RSE使汽车行业的OEM能够更快地测试带有雷达传感器的自动驾驶系统，并在高度复杂的多目标场景中进行测试。RSE允许你创建包含多达512个物体的场景，并且距离车辆最接近1.5米。这些场景还可以具有相关属性，包括速度、方向、与车辆的距离、角度等。

借助是德科技的雷达场景仿真器，汽车OEM可以将复杂驾驶场景的测试转移到实验室。这消除了驾驶数百万英里的需要，并大大加快了测试速度。使用RSE业界首创的方法，通过在周期早期针对复杂、可重复、高密度的场景以及静止物体或运动中的物体彻底测试决策，汽车OEM可以加速对ADAS或AD算法的剖析。

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