從L1、L2駕駛輔助到L4、L5自動駕駛，各項智能及網(wǎng)聯(lián)技術的發(fā)展，推進了自動駕駛產(chǎn)業(yè)的進程。在這個過程中，仿真測試是新技術研發(fā)必不可少的環(huán)節(jié)。針對目前自動駕駛研發(fā)中，對于真實仿真場景測試的需求，是德科技推出了雷達場景仿真器，用于雷達傳感器和算法研發(fā)。汽車制造商可以在實驗室中測試復雜的真實場景，從而加快自動駕駛研發(fā)進程。

是德科技雷達場景仿真器

傳統(tǒng)測試方法存在的問題

任何一項自動駕駛新技術，在正式投放市場之前，都必須通過大量測試來驗證其性能和可靠性。通常，業(yè)內(nèi)常用的測試方法有兩種。一是，基于軟件仿真，在實驗室進行場景模擬。二是，通過實際的道路測試，獲得真實數(shù)據(jù)。這兩種測試方法各有優(yōu)缺點。前者，測試效率非常高，但是虛擬數(shù)據(jù)很難代表真實場景。后者，測試場景真實，但是測試效率及測試成本都不甚理想。尤其，一些涉及人身安全的特殊場景，如車輛橫穿馬路、逆行等，在實際的路測中很難構建。

對此，是德科技汽車電子與能源事業(yè)部大中華區(qū)業(yè)務拓展經(jīng)理祝曉悅認為：“不管是用純軟件的還是用真實的道路測試，都會體現(xiàn)出比較多的局限性。理想的解決方案是，軟件測試中加入更多的真實元素，也就是把更多實車場景搬到實驗室里面進行測試，只要有合適的工具能足夠精確地模擬實際道路場景就可以了。”

若要將真實道路場景搬進實驗室進行仿真測試，其難點在于如何讓車輛更真實地看到道路場景。就傳感器而言，就是要讓攝像頭或雷達真實地探測到所有的目標信息，從而準確地傳遞給ECU，通過算法做出執(zhí)行判斷。

當前的雷達傳感器測試方案，有些使用多個雷達目標仿真器（RTS），每個 RTS 都向雷達傳感器呈現(xiàn)多個點目標，并通過機械移動天線來仿真水平位置和垂直位置，這種機械式的自動化操作延緩了整體測試速度。還有些解決方案采用了只包含少數(shù)幾個 RTS 的天線墻，這意味著目標可以出現(xiàn)在場景中的任何地方，但不能同時出現(xiàn)。在靜態(tài)或準靜態(tài)環(huán)境下，這種方法可以測試橫向移動的少數(shù)幾個目標，但受到機械臂速度的限制。這些方案的視場（FOV）也很有限，無法分辨距離小于 4 米的目標。在測試雷達傳感器時，如果目標數(shù)量不夠多，就無法反映出完整的駕駛場景，重現(xiàn)真實環(huán)境中的復雜情況。

場景仿真測試的優(yōu)勢

是德科技此次發(fā)布的雷達場景仿真器，結(jié)合使用幾百個微型射頻（RF）前端構成一個可擴展的仿真屏幕，最多可以呈現(xiàn) 512 個雷達目標，仿真距離最近為 1.5 米，支持客戶在實驗室中仿真復雜的真實駕駛場景并進行測試。

從是德科技發(fā)布的信息來看，這款雷達場景仿真器具有三個方面的優(yōu)勢。一是，視野寬廣。可以幫助雷達傳感器在更寬廣的連續(xù)視場(FOV)（水平方向 +/-70°，垂直方向 +/-15°）內(nèi)發(fā)現(xiàn)更多目標，還支持仿真近距離目標和遠距離目標。能夠生成距離在1.5-300米、速度在0-400 km/h的靜態(tài)和動態(tài)目標，憑借小于1度的角度分辨率提供多目標、多角度駕駛場景仿真。

二是，能夠測試復雜的真實環(huán)境。汽車制造商可以在實驗室內(nèi)設定各種環(huán)境條件變量、交通密度、速度、距離和目標總數(shù)，真正仿真現(xiàn)實駕駛場景。無論是常見情況還是極端情況，都可以提前進行測試，最大限度降低風險。

三是，加快算法學習速度。為在實驗室中測試復雜場景提供了一個確定的真實環(huán)境，此前只能在道路上進行這樣的場景測試。盡早進行場景測試將會顯著加快駕駛輔助和自動駕駛系統(tǒng)算法的學習速度，同時也擺脫人工測試或機械自動化測試導致的效率低下問題。

“當然最終的道路測試還是需要的，但我們希望能夠在實驗室里把盡可能多的問題提前解決掉，然后在真實的道路上做性能驗證，提升測試效率。”祝曉悅說道。