毫米波雷達在自動駕駛中的應用

時間：2024-06-26 15:13:04

關(guān)鍵字：電磁干擾毫米波雷達

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[導讀]未來汽車的自動駕駛等級會越來越高。自動駕駛汽車會配置越來越多的傳感器來保證汽車在復雜的交通場景和惡劣的天氣條件下可靠運行。

提供更好的乘坐體驗，未來汽車的自動駕駛等級會越來越高。自動駕駛汽車會配置越來越多的傳感器來保證汽車在復雜的交通場景和惡劣的天氣條件下可靠運行。由于不容易受外界條件的影響，毫米波雷達傳感器受到汽車廠家的青睞。目前的智能汽車已配置5個毫米波雷達，一般包括一個長距離和4個短距離雷達。

自動駕駛是當今汽車行業(yè)的熱門話題，也是未來出行的重要趨勢。為了實現(xiàn)自動駕駛，汽車需要配備各種傳感器，來感知周圍的環(huán)境和目標，從而做出正確的決策和控制。其中，最重要的傳感器之一就是雷達，它可以通過發(fā)射和接收電磁波，測量目標的距離、速度、方向和高度等信息。

目前，自動駕駛領域主要使用兩種雷達技術(shù)：激光雷達和毫米波雷達。激光雷達是通過發(fā)射和接收激光束，測量目標的反射時間，從而計算出目標的距離和位置。激光雷達的優(yōu)點是分辨率高，可以生成高密度的點云圖像，清晰地顯示目標的輪廓和細節(jié)。激光雷達的缺點是價格高，體積大，易受天氣和光照的影響，而且需要高速旋轉(zhuǎn)，容易損壞。

自主駕駛在復雜場景下的目標檢測任務至關(guān)重要，而毫米波雷達和視覺融合是確保障礙物精準檢測的主流解決方案。本論文詳細介紹了基于毫米波雷達和視覺融合的障礙物檢測方法，從任務介紹、評估標準和數(shù)據(jù)集三方面展開。

并對毫米波雷達和視覺融合過程的傳感器部署、傳感器標定和傳感器融合(融合方法分為數(shù)據(jù)級、決策級和特征級融合方法)三個部分進行了匯總討論。

此外，還介紹了三維(3D)目標檢測、自動駕駛中的激光雷達和視覺融合以及多模態(tài)信息融合，并進行了展望。

較高level的自動駕駛車輛面臨的挑戰(zhàn)之一是復雜場景中的精確目標檢測，當前的視覺目標檢測算法已經(jīng)達到了性能上限，因為檢測算法在實踐中面臨非常復雜的情況。

對于自動駕駛場景，障礙物主要包括行人、汽車、卡車、自行車和摩托車，視覺范圍內(nèi)的障礙物具有不同的尺度和長寬比。此外，障礙物之間可能存在不同程度的遮擋，并且由于暴雨、大雪和大霧等極端天氣，障礙物的外觀可能會模糊，從而導致檢測性能大大降低[13]。研究表明，CNN對未經(jīng)訓練的場景泛化能力較差[14]。

基于毫米波雷達的ADAS功能需要能夠克服天氣/光線條件和電磁環(huán)境的影響，也需要滿足最高速度和最高精度的測試要求。在向SAE定義的L3級(或更高)自動駕駛或完全自動駕駛功能演進時，自動駕駛汽車將面臨更大的挑戰(zhàn)，更大的責任和更困難的驗證手段。

羅德與施瓦茨公司作為電磁兼容、無線通訊和射頻測試系統(tǒng)的引領者，針對自動駕駛車(Autonomous Driving Vehicle ,簡稱AV)在復雜電磁干擾環(huán)境中抗干擾測試設計構(gòu)建了TA-ACE測試系統(tǒng)，來提高自動駕駛汽車的駕駛安全和可靠性。

這個方案根據(jù)ISO 11451-2來開發(fā)，此次EMS測試便是專門用于整車的抗擾度測試。方案將主要為兩個ADAS功能(ACC和AEB)提出測試方法。當VUT在測試轉(zhuǎn)轂上運行時，應激活ADAS功能。當進行電磁干擾測試時，記錄和觀察到的VUT的ADAS功能異?；蚬收?。VUT的響應觀察可以通過測試輪轂控制器上的車輪速度，以及通過攝像頭對儀表盤上的剎車燈及其它任何指示燈的監(jiān)控。方案關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一將是如何復現(xiàn)一個真實交通場景，讓帶有車載雷達的ADAS功能在EMS測試期間激活。雷達目標回波發(fā)生器(R&S AREG)模擬VUT所探測的前方車輛，該車輛處于預定義的距離和速度變化狀態(tài)下。雷達目標定位架(TA-RDS)模擬車道從左到右的變化，反之亦然。這兩個子系統(tǒng)可組成驗證VUT性能的場景，分別是ACC模式下的自動變速和AEB模式下的緊急制動。TA-RDS為R&S AREG模擬的目標提供方位角運動，因此可以模擬車輛切入場景，模擬實際路況。這增加了在不同場景下車載雷達的測試范圍和可靠性。