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ADAS的幕后英雄 罗德与施瓦茨新品发布

  [爱卡汽车 科技 原创]

  智能手表、智能平板、智能家居,我们生活在一个“万物智能”的时代。现如今,汽车制造商频频将“智能”挂在嘴边,自动驾驶和数字座舱成为了行业主旋律。

  将时间轮盘拨回九年前,事情的面貌却完全不同。彼时,特斯拉Model S(参数|询价)刚刚问世,誓言以电动化和智能化重塑汽车市场。我们中的大多数对此表示怀疑,然而有些人看得更远。当年有评论文章称,汽车工业似乎达到了某种瓶颈,机械部分很难再取得实质突破,电子电气才是未来的核心。时间已经证明,智能先锋们重塑了行业生态,并从追赶者变身为掌舵人。公元2021年,无论新势力造车还是百年老厂,都应当做好智能化功课,而自动驾驶正是其中的关键一环。

罗德与施瓦茨4D汽车雷达模拟器

  对于用户而言,自动驾驶(驾驶辅助)似乎没什么复杂的,按下按键或拨杆启用相关功能即可。但在这背后,研发人员需要付出难以想象的努力,反复测试和验证各种各样的场景,确保高级驾驶辅助系统(ADAS)或自动驾驶系统安全可靠。交通场景瞬息万变,实车路试不可能完全涵盖,并且测试效率也难以满足研发进度的需要。因此,ADAS开发需要用到模拟测试设备,以“虚拟世界”弥补“现实世界”的缺憾。在消费者看不见的地方,这些模拟器发挥着至关重要的作用。

  日前,罗德与施瓦茨在北京发布了新型4D汽车雷达目标模拟器,进一步丰富了其自动驾驶测试产品矩阵。这套系统能够模拟各种驾驶场景,通过空口方式测试ADAS雷达或自动驾驶雷达。

罗德与施瓦茨4D汽车雷达模拟器

  说到罗德与施瓦茨,读者朋友们可能感到有些陌生。它是公司名称,还是两个人的名字?两种答案都对。上世纪20年代,Lothar Rohde和Hermann Schwarz同时在耶鲁大学攻读博士学位,二人师出同门,并且都对射频测量有着极大的兴趣。1931年毕业后,两人投身于测量仪器的研发工作,并在1933年成立了罗德与施瓦茨(Rohde & Schwarz,简称R&S)公司。

  目前,罗德与施瓦茨涉足四大业务领域,分别为测试与测量、广播电视与媒体、航空航天和国防安全、网络和网络安全。此次发布的4D汽车雷达目标模拟器是一种测试设备,用于自动驾驶传感器的开发环节,主要用户包括整车制造商和零部件供应商。

罗德与施瓦茨4D汽车雷达模拟器

  传感器是自动驾驶的重要组成部分。目前,业界主流方案是兼顾视觉感知和雷达感知,利用两类传感器的各自优势,做到取长补短。其中,雷达系统的感知原理是探测散热体,以此判断本车与其他车辆/行人/障碍物的距离。

  当前阶段,应用最为广泛的是毫米波雷达,这是因为其可靠性较强,能够适应各类极端天气。然而,毫米波雷达的分辨率偏低,面对多个热源带来的杂波,容易出现误报,影响ADAS使用体验。例如,面对红外测速设备,毫米波雷达会误认为前方有障碍物,触发ACC自适应巡航的减速机制,甚至直接跳入AEB干预。此外,毫米波雷达探测距离不够远,发现危险的时机较晚,不利于车辆提前采取措施。

  随着自动驾驶从L2转向L3级别,激光雷达开始投入量产。激光雷达可以快速确定物体的位置、大小、外貌和材质,生成三维位置信息。与摄像头相比,激光雷达探测距离更远,感知精度更高,不受光线条件影响,响应速度也具备一定优势。遗憾的是,激光雷达在极端天气下无法发挥全部实力,适应性不如毫米波雷达。

罗德与施瓦茨4D汽车雷达模拟器

  走向更高级别自动驾驶,特斯拉选择了视觉+学习。而对于雷达流派,激光雷达也不是唯一出路。Waymo、Arbe等公司研制了4D成像雷达,用以弥补毫米波雷达和激光雷达的缺憾。4D雷达可以在任何条件下工作,雨、雪、雾霾、漆黑环境都难不倒它。4D雷达的最远探测距离可达300米左右,测距精度为10-30厘米,能够同时追踪数百个目标。此外,4D雷达的成本明显低于激光雷达(有分析认为是数量级差别),商业化应用的可行性更高。

  在开发过程中,整车制造商和零部件供应商需要对4D雷达进行实验室模拟测试。于是,罗德与施瓦茨新型4D汽车雷达目标模拟器便有了用武之地。具体来看,这套测试系统包括主机R&S AREG800A汽车雷达模拟器(下图右)和前端R&S QAT100射频天线阵列(下图左)。

罗德与施瓦茨4D汽车雷达模拟器

  简单来说,4D汽车雷达目标模拟器可以生成动态雷达回波,模拟现实交通环境。官方表示,该系统可模拟多种交通环境,从简单的AEB自动紧急刹车到多个雷达传感器配合的复杂场景都能覆盖。站在开发者角度,4D雷达模拟器可覆盖研发校准测试、硬件在环测试、整车在环测试等雷达传感器测试的所有阶段。这样一来,绝大部分场景的4D雷达测试能够在实验室内完成,显著降低了测试的时间成本和资金成本,同时满足了自动驾驶的安全性要求。

  编辑点评:自动驾驶测试设备距离汽车消费者有些遥远,但这并不妨碍它发挥重要作用。交通场景之复杂远远超出想象,利用人工智能进行海量模拟测试,是自动驾驶研发中必要且关键的一步。用罗德与施瓦茨的话来说,这一切都是为了打造一个更加安全(safer)的互联(connected)世界。听起来有些“仰望星空”,但仔细品品,又何尝不是“脚踏实地”呢?

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