圖1 典型駕駛輔助系統(tǒng)構(gòu)成及原理圖

傳感器目標(biāo)探測(cè)原理

1、毫米波雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別原理

車載毫米波雷達(dá)主要分為脈沖式和連續(xù)調(diào)頻式，由于脈沖信號(hào)在近距離探測(cè)目標(biāo)時(shí)對(duì)硬件計(jì)算速度要求較高，因此不適用于車載近距離探測(cè)目標(biāo)的需求。連續(xù)調(diào)頻毫米波雷達(dá)采用雷達(dá)波調(diào)制的方式發(fā)送探測(cè)電磁波，通過(guò)調(diào)制發(fā)射電磁波信號(hào)與雷達(dá)天線接收到的目標(biāo)反射雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行混頻，利用傅里葉變換算法對(duì)混頻信號(hào)進(jìn)行解析，可解析出雷達(dá)與目標(biāo)的相對(duì)距離和相對(duì)速度，并根據(jù)雷達(dá)接收天線陣列參數(shù)計(jì)算相對(duì)角度信息。

2、攝像頭目標(biāo)識(shí)別原理

作為ADAS的核心傳感器之一，車載攝像頭需要最大限度地適應(yīng)不同的光照條件，能夠更加快速、精確地感知路況信息，并加強(qiáng)對(duì)圖像噪點(diǎn)的抑制。攝像頭和攝像頭后處理芯片端原理，如圖2所示。攝像頭的光感原件識(shí)別外界圖像信息并轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，根據(jù)編碼協(xié)議編碼圖像信號(hào)，通過(guò)低電壓差分信號(hào)（LVDS）傳輸方式將圖像傳輸至圖像處理芯片（ECU），經(jīng)過(guò)圖像信號(hào)質(zhì)量處理后，再傳遞至圖像處理單元（GPU），利用深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別圖像中不同層次目標(biāo)（道路、行人、車輛、障礙物）。目標(biāo)識(shí)別效果依賴于深度學(xué)習(xí)的樣本的類型和數(shù)量，因此深度學(xué)習(xí)目標(biāo)識(shí)別的樣本需要不斷迭代和更新。

圖2  攝像頭目標(biāo)識(shí)別原理圖

3、超聲波雷達(dá)探測(cè)原理

傳感器內(nèi)的超聲波傳感器發(fā)射出超聲波，由接收傳感器接收經(jīng)障礙物反射回來(lái)的超聲波，根據(jù)超聲波反射接收的時(shí)間差，由控制單元內(nèi)的CPU處理?yè)Q算成距離。超聲波雷達(dá)在速度很高情況下的測(cè)量距離有一定的局限性，這是因?yàn)槌暡ǖ膫鬏斔俣群苋菀资芴鞖馇闆r的影響，在不同的天氣情況下，超聲波的傳輸速度不同，而且傳播速度較慢，當(dāng)汽車高速行駛時(shí)，使用超聲波測(cè)距無(wú)法跟上汽車車距的實(shí)時(shí)變化，誤差較大。超聲波散射角大，方向性較差，在測(cè)量較遠(yuǎn)距離的目標(biāo)時(shí)，其回波信號(hào)會(huì)比較弱，影響測(cè)量精度，但超聲波在短距情況下傳感器具有非常大的優(yōu)勢(shì)，因此廣泛應(yīng)用于自動(dòng)泊車的車位探測(cè)及行車盲點(diǎn)輔助。

4、激光雷達(dá)探測(cè)原理

激光雷達(dá)是以發(fā)射激光束探測(cè)目標(biāo)的位置、速度等特征量的雷達(dá)系統(tǒng)。其工作原理，如圖3所示，其由激光發(fā)射機(jī)、光學(xué)接收機(jī)、轉(zhuǎn)臺(tái)和信息處理系統(tǒng)等組成，激光器將電脈沖變成光脈沖發(fā)射出去，光接收機(jī)再把從目標(biāo)反射回來(lái)的光脈沖還原成電脈沖，根據(jù)光線的飛行時(shí)間獲得單點(diǎn)的相對(duì)距離，并根據(jù)激光雷達(dá)基礎(chǔ)坐標(biāo)系計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)云在坐標(biāo)系的位置（x，y，z）。激光雷達(dá)可直接生成帶有坐標(biāo)位置的點(diǎn)云信息，在多線激光雷達(dá)照射下可形成多點(diǎn)外輪廓，采用聚類分析、語(yǔ)義分割、深度學(xué)習(xí)等目標(biāo)分類識(shí)別技術(shù)，建立車輛四周的道路、障礙物、行人、車道線、車輛、交通標(biāo)志等數(shù)字化模型，直接應(yīng)用于駕駛輔助系統(tǒng)的控制決策。

駕駛輔助系統(tǒng)硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)

系統(tǒng)架構(gòu)

典型的駕駛輔助系統(tǒng)硬件在環(huán)仿真測(cè)試平臺(tái)框架，如圖4所示，包含了場(chǎng)景建模工作站、雷達(dá)目標(biāo)模擬器、超聲波雷達(dá)信號(hào)注入、視頻暗箱、視頻注入系統(tǒng)、ADAS-ECU、駕駛模擬器、車輛動(dòng)力學(xué)模型所組成的仿真測(cè)試平臺(tái)。

圖4 駕駛輔助系統(tǒng)在環(huán)仿真測(cè)試平臺(tái)框架

硬件在環(huán)仿真典型數(shù)據(jù)傳遞過(guò)程步驟如下：

• 場(chǎng)景軟件將各個(gè)虛擬傳感器模型檢測(cè)目標(biāo)信號(hào)輸出至對(duì)應(yīng)傳感器模擬器。

• 各個(gè)模擬器子系統(tǒng)采用物理信號(hào)仿真的方式與真實(shí)傳感器進(jìn)行聯(lián)合仿真。

• 傳感器通過(guò) CAN/CANFD 將采集到的目標(biāo)信息輸入至 ADAS-ECU。

• ADAS-ECU 根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)模擬輸入車速、其他信息，駕駛模擬器輸入的轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)角、油門(mén)踏板、加速踏板信號(hào)等信息，結(jié)合傳感器目標(biāo)、車道線識(shí)別結(jié)果進(jìn)行綜合決策。

• ADAS-ECU 輸出決策控制命令至實(shí)時(shí)系統(tǒng)運(yùn)行的車輛動(dòng)力學(xué)模型，執(zhí)行 ACC、AEB、LKA、TJA、APA。

• 車輛動(dòng)力學(xué)模型將執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作，計(jì)算出各個(gè)車輪的位置（x，y，z），并將車速、減速度、方向轉(zhuǎn)角等信息反饋至場(chǎng)景軟件。

• 場(chǎng)景軟件更新場(chǎng)景數(shù)據(jù)，完成新的一幀數(shù)據(jù)仿真。

雷達(dá)目標(biāo)模擬器

分析連續(xù)2束正弦波調(diào)制的雷達(dá)波信號(hào)，若物體保持靜止，對(duì)采集的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換后的結(jié)果，將會(huì)在相同的頻率f位置出現(xiàn)峰值。雷達(dá)目標(biāo)模擬器模擬距離為D的物體，通過(guò)計(jì)算出雷達(dá)發(fā)射與接收信號(hào)的時(shí)間差，實(shí)現(xiàn)模擬目標(biāo)距離D。若物體移動(dòng)速度為v，則連續(xù)2次信號(hào)解析的結(jié)果存在相位差，結(jié)合2束波發(fā)射的時(shí)間間隔，計(jì)算出所需相位差，對(duì)信號(hào)的相位進(jìn)行偏移以模擬目標(biāo)速度。

雷達(dá)目標(biāo)模擬器在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，主要性能參數(shù)，如表1所示，雷達(dá)目標(biāo)模擬器的工作頻段、瞬時(shí)帶寬應(yīng)大于等于被測(cè)雷達(dá)參數(shù)，模擬目標(biāo)RCS值的范圍代表模擬目標(biāo)種類的豐富程度，而最近的目標(biāo)模擬距離直接影響測(cè)試場(chǎng)景的搭建。

表1   雷達(dá)目標(biāo)模擬器目標(biāo)仿真主要參數(shù)表

雷達(dá)目標(biāo)模擬器對(duì)每個(gè)雷達(dá)目標(biāo)的模擬都需要配置獨(dú)立的通道進(jìn)行信號(hào)處理，模擬目標(biāo)的數(shù)量與成本成正比，同時(shí)單方向上模擬目標(biāo)的數(shù)量過(guò)多，會(huì)造成信號(hào)干擾。與實(shí)際道路行駛時(shí)雷達(dá)探測(cè)到的目標(biāo)相比，模擬目標(biāo)的數(shù)量較少，不能真實(shí)反映汽車在道路上行駛時(shí)所處的復(fù)雜電磁波環(huán)境。而對(duì)于運(yùn)動(dòng)多目標(biāo)模擬，將雷達(dá)目標(biāo)模擬器的收發(fā)天線置于環(huán)形導(dǎo)軌上，通過(guò)驅(qū)動(dòng)電機(jī)驅(qū)動(dòng)收發(fā)天線沿導(dǎo)軌運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)不同方向的雷達(dá)模板動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)模擬，受限于機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，能模擬的方向目標(biāo)有限。

視頻注入

圖5  攝像頭視頻流注入原理圖

目前，商用的場(chǎng)景軟件功能都較為相近，性能和功能區(qū)別不夠明顯。各個(gè)場(chǎng)景軟件都支持Opendrive和Openscenario格式的道路網(wǎng)絡(luò)與場(chǎng)景格式化導(dǎo)入。在場(chǎng)景軟件中建立起各個(gè)傳感器的物理模型，通過(guò)目標(biāo)列表直接注入至ADAS-ECU，可實(shí)現(xiàn)快速?zèng)Q策、控制算法驗(yàn)證，與傳感器目標(biāo)物理信號(hào)模擬方式相結(jié)合，可解決駕駛輔助系統(tǒng)算法開(kāi)發(fā)不同層級(jí)的需求。

未來(lái)測(cè)試技術(shù)發(fā)展預(yù)測(cè)

傳感器

通過(guò)全方位的360°環(huán)視、多雷達(dá)系統(tǒng)、高精度定位等自主感知信息獲取車輛有限距離的外部環(huán)境信息，結(jié)合5G車路協(xié)同技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的路徑規(guī)劃、事故早報(bào)等功能，為高度自動(dòng)駕駛應(yīng)用提供技術(shù)基礎(chǔ)。智能網(wǎng)聯(lián)汽車是多系統(tǒng)協(xié)調(diào)，多技術(shù)融合，同時(shí)存在多方面的風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)前需要多維度多角度的測(cè)試評(píng)價(jià)達(dá)到置信程度。

測(cè)試技術(shù)挑戰(zhàn)

針對(duì)常見(jiàn)的視覺(jué)、雷達(dá)、GNSS在環(huán)仿真，已經(jīng)有經(jīng)過(guò)大量驗(yàn)證的可實(shí)施方案。對(duì)于環(huán)視系統(tǒng)和前視攝像頭，采用視頻流注入的方式是較優(yōu)的解決方案，而激光雷達(dá)單幀仿真的點(diǎn)云數(shù)量巨大，采用物理仿真的方式很難實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確仿真。不同的激光雷達(dá)結(jié)構(gòu)形式各異，采用激光雷達(dá)目標(biāo)模擬器方式存在較大的技術(shù)難度和通用性問(wèn)題，因此針對(duì)激光雷達(dá)仿真，采用點(diǎn)云數(shù)據(jù)直接注入目標(biāo)控制器。

受制于雷達(dá)目標(biāo)模擬器的仿真原理，1個(gè)雷達(dá)仿真子系統(tǒng)能仿真的雷達(dá)目標(biāo)數(shù)量較少，正常雷達(dá)檢測(cè)到道路上目標(biāo)至少大于8個(gè)，因此采用信號(hào)延時(shí)的雷達(dá)仿真方式存在一定的局限性。未來(lái)針對(duì)雷達(dá)目標(biāo)模擬器采用陣列式的多目標(biāo)模擬暗箱，利用電信號(hào)高速控制雷達(dá)信號(hào)收發(fā)與目標(biāo)仿真計(jì)算，至少可實(shí)現(xiàn)16個(gè)不同方向及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的模擬。同時(shí)在場(chǎng)景軟件中建立起毫米波雷達(dá)模型，將場(chǎng)景中背景目標(biāo)材質(zhì)的雷達(dá)反射特性進(jìn)一步細(xì)化，傳遞給雷達(dá)目標(biāo)模擬器進(jìn)行目標(biāo)仿真，貼近真實(shí)雷達(dá)環(huán)境。

圖6  未來(lái)車載環(huán)境感知傳感器布局示意圖

目前，駕駛輔助系統(tǒng)的硬件在環(huán)仿真測(cè)試，由于視頻暗箱進(jìn)行攝像頭在環(huán)仿真的方案只能覆蓋單目攝像頭，采用視頻流信號(hào)注入至攝像頭圖像處理ECU的方式，可以覆蓋多種類型的視覺(jué)方案的測(cè)試需求，同時(shí)具備視頻信號(hào)層的故障注入功能，但存在需針對(duì)每款攝像頭芯片模組進(jìn)行開(kāi)發(fā)的缺點(diǎn)。傳統(tǒng)的雷達(dá)模擬器只能實(shí)現(xiàn)較少目標(biāo)模擬，多目標(biāo)陣列式雷達(dá)目標(biāo)信號(hào)仿真，能夠讓雷達(dá)在環(huán)仿真測(cè)試更加貼近真實(shí)的雷達(dá)環(huán)境。

轉(zhuǎn)載自汽車工程師，文中觀點(diǎn)僅供分享交流，不代表本公眾號(hào)立場(chǎng)，如涉及版權(quán)等問(wèn)題，請(qǐng)您告知，我們將及時(shí)處理。

-- END --