高級駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)嚴(yán)重依賴現(xiàn)代雷達技術(shù)。那么為何不?雷達使用電磁波感應(yīng)環(huán)境。它可以在能見度差或惡劣天氣條件下遠距離操作。設(shè)計能夠準(zhǔn)確捕獲各種交通狀況的汽車射頻，對于確保自主運行的安全至關(guān)重要。

雷達系統(tǒng)在汽車領(lǐng)域并不陌生。過去，汽車?yán)走_用于車輛的基本操作，例如自動緊急制動(AEB)和自適應(yīng)巡航控制(ACC)，其中雷達傳感器只需向車輛提供與目標(biāo)的距離和速度有關(guān)的信息在它前面。

但是，部署全自動駕駛汽車的最新趨勢增加了車輛從雷達傳感器需要的信息量。具體來說，在檢測到目標(biāo)之后，本車必須確定幾件事，例如到目標(biāo)的距離-可能是另一輛汽車，一個人，一個靜止的物體等。雷達還必須計算目標(biāo)接近或離開的速度;無論是在車輛的右側(cè)，左側(cè)還是前方;在道路上或地面上方;目標(biāo)的性質(zhì)，例如行人或車輛。

汽車?yán)走_技術(shù)可以通過提供五維數(shù)據(jù)集(范圍，多普勒，方位角到達方向(DoA)，高度到達方向(DoA))為車輛的車載嵌入式計算機和軟件算法提供基本的實時信息，以回答這些問題。和Micro-Doppler。

隨著車輛從SAE一級自動駕駛過渡到5級完全自動駕駛，汽車?yán)走_技術(shù)將不僅用于緊急制動和自適應(yīng)巡航控制，而且對可靠性和準(zhǔn)確性的要求也不斷提高。

雖然構(gòu)建和測試非常有價值，但如果單獨使用它們，則可能會非常昂貴且耗時。雷達傳感器硬件性能的仿真是設(shè)計雷達傳感器的一種經(jīng)濟高效的方法。為了構(gòu)建更好的ADAS產(chǎn)品，工程師必須使用仿真技術(shù)以更短的產(chǎn)品開發(fā)周期來設(shè)計，測試和驗證傳感器。

模擬打造更好的產(chǎn)品

盡管硬件仿真在傳感器設(shè)計階段很有價值，但在驗證和測試現(xiàn)實世界中的雷達傳感器性能時，仿真變得更加有價值。具體來說，雷達工程師需要確保雷達傳感器能夠準(zhǔn)確地感測環(huán)境，并向車輛的感知算法提供一致的信息。否則可能會嚴(yán)重損害全自動駕駛汽車的安全性。

此外，工程師將需要在所謂的極端情況下測試?yán)走_傳感器的性能，這種情況對于物理測試可能過于危險或成本很高。實際上，據(jù)估計，在全自動駕駛汽車到達客戶之前，需要完成88億英里的行駛里程。因此，仿真已成為實現(xiàn)該目標(biāo)的唯一實用方法。借助仿真，工程師可以完成數(shù)十億的虛擬驅(qū)動器行駛里程，同時還可以在極端情況下安全地測試汽車?yán)走_傳感器的性能。

但是，并非在虛擬驅(qū)動器中創(chuàng)建的所有雷達傳感器模擬都是相同的;它們并非完全相同。由于在仿真中引入了電磁保真度，因此它們在精度和速度上會有很大差異。

具體而言，汽車?yán)走_仿真的準(zhǔn)確性取決于虛擬環(huán)境的逼真度以及所包含的電磁波傳播現(xiàn)象的數(shù)量。為了加快雷達仿真的速度，工程師有時會使用簡單的圖元來定義交通場景中的典型角色。例如，使用盒子定義汽車或使用一組橢圓形定義行人。另一種技術(shù)是使用系統(tǒng)級仿真，該仿真將目標(biāo)定義為不需要有源電磁仿真的預(yù)定義雷達橫截面值。

這些方法中的每一種都降低了在駕駛模擬過程中從這些虛擬雷達傳感器獲得的合成雷達回波的保真度。無法捕獲交通場景的真實電磁響應(yīng)會導(dǎo)致傳感器的過早驗證，該傳感器在現(xiàn)實生活中的行為將有所不同且無法預(yù)測。此外，它可以消除由人工智能(AI)算法引入的增益，而這些增益本來是用不正確的合成雷達數(shù)據(jù)構(gòu)建的。

一種被證明是成功的方法是使用一種漸近的射線追蹤電磁求解器，該方法可以有效地解決電氣大問題。這些系統(tǒng)(例如Ansys的系統(tǒng))使用幾何光學(xué)(GO)，物理光學(xué)(PO)，統(tǒng)一衍射理論(UTD)，衍射物理理論(PTD)和蠕變波(CW)來準(zhǔn)確預(yù)測電磁波的傳播。