将复杂真实场景搬进实验室,是德科技推出雷达场景仿真器解决方案

  • 发表于: 2021/12/18 22:17:05 来源:车云网

赋能汽车制造商在实验室中仿真并测试复杂的真实驾驶场景,加快整体测试速度。

高等级自动驾驶是各大车企追逐的目标,它不仅可以提升驾乘人员的安全,还能提高交通运输系统的整体效率。

而从L2向L5的跨越过程中,会遇到一系列的挑战,其中就包括测试自动驾驶系统中的车载雷达传感器,以及训练自动驾驶算法,传统解决方案很难解决这些难题。12月16日,是德科技推出雷达场景仿真器,可以赋能汽车制造商在实验室中仿真并测试复杂的真实驾驶场景,从而加快整体测试速度。

迈向高等级自动驾驶的挑战

迈向更高等级的自动驾驶,汽车制造商面临着两大关键挑战,或者说是需要跨越两道鸿沟。其一是填补道路测试与软件仿真测试之间的鸿沟,其二是在真实条件下训练先进驾驶辅助系统(ADAS)/自动驾驶(AV)算法。

首先,当前的传感器和控制模块是在具有软件在环测试功能的仿真环境中进行测试。尽管软件仿真很有用,但它无法完全重现现实情况以及可能出现的不完美的传感器响应。全自动驾驶汽车必须知道如何应对这样的情况。

通过对原型车或合法上路车辆中集成的完整系统进行道路测试,汽车制造商能够对最终产品的性能进行验证,然后再将它们推向市场。道路测试至关重要,也是开发过程中不可或缺的一环,但考虑到测试成本、测试所需时间和测试可重复性等一系列问题,完全依赖道路测试变得不切实际。如果采用这种方式,车辆需要经过几百年的测试才能达到足够的可靠性,万无一失地安全行驶在城市和乡村道路上。

其次,车载雷达测试对于训练自动驾驶算法具有重要意义。这些算法使用车载雷达传感器获取的数据做出决策,指示车辆在遇到特定行驶状况时应该做出何种响应。如果算法没有经过正确训练,它们可能会做出意外决策,危及驾乘人员或行人安全。

针对这两大挑战,当前的测试系统都无法有效应对。有些测试系统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。

此外,现有的雷达传感器测试解决方案的视场(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。

在实验室中测试复杂的真实场景

要填补这些鸿沟,需要采用新的雷达传感器测试方法。这种方法不是通过仿真目标来进行目标探测,而是仿真完整的交通场景,并且可以是在实施道路测试之前先在实验室中进行测试。

是德科技的全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,可呈现最多 512 个目标,距离最近可达到 1.5 米。

据介绍,是德科技雷达场景仿真器采用了专利技术,不是仿真单个目标而是仿真整个交通场景来进行目标探测,汽车 OEM 由此可以获得以下关键优势:

视野更宽广:雷达场景仿真器不仅允许雷达传感器在更宽的连续视场内发现更多目标,还支持仿真近距离目标和远距离目标。这样可以避免雷达视野遗留盲区,还能提升算法训练效果,从而高效探测和分辨密集、复杂场景中的多个目标。因此,自动驾驶汽车可以基于全局情形而不仅仅是测试设备所得到的信息来做出决策。

测试复杂的真实环境: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。是德科技雷达场景仿真器允许汽车制造商在实验室内设定各种交通密度、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。

加快学习速度:是德科技雷达场景仿真器为在实验室中测试复杂场景提供了一个确定的真实环境,此前我们只能在道路上进行这样的场景测试。借助该仿真器所提供的测试方法,汽车制造商能够使用可重复的高密度复杂场景提前进行测试,场景中可以包括静止目标或运动目标,还包含各种可变环境特征,从而显著提高 ADAS/AD 算法学习速度,避免人工测试或自动化测试导致的效率低下问题。

提高场景分辨率:汽车制造商需要测试雷达能否分辨道路上的障碍物,以便平稳、迅速地过渡到自动驾驶(即汽车工程学会(SAE)规定的 4 级和 5 级自动驾驶)。是德科技借助点云(每个目标多个反射点)提高目标分辨率,填补了这一技术空白。

是德科技全球副总裁兼汽车与能源解决方案事业部总经理 Thomas Goetzl 先生表示:“是德科技的雷达场景仿真器为汽车制造商提供了一个开创性的解决方案,通过全场景渲染在实验室内就能完成道路测试。全自动驾驶技术正在飞速发展,我们很高兴能够为加速实现全自动驾驶愿景做出重要贡献。”


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