緊追時下熱門測試技術：自動駕駛測試，了解一下

引言

開篇還是先啰嗦幾句關于自動駕駛的知識。

自動駕駛系統分感知層、決策層、執行層，分別代替人的眼睛、大腦、手腳。因此其實現原理，首先依賴感知傳感器對道路周邊環境信息進行采集。

采集的數據傳輸到中央計算單元進行計算，用來識別自車周邊障礙物的狀態和可行駛區域，制定相應控制策略，替代人類做出駕駛決策，(如路徑規劃等)，決策算法包括模糊推理、強化學習、神經網絡和貝葉斯網絡技術等。

最后是執行控制模塊制定方向盤轉角、線控加減速、線控制動等信息，傳輸到底盤執行機構，按照指令進行精確執行。

提到感知層，最先想到的應該就是各種傳感器，比如：攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波傳感器等，而傳感器的性能表現則直接決定了自動駕駛的實際表現，因此對傳感器的性能測試就顯得極為重要，接下來就以毫米波雷達為例講解一下其分辨率是如何測試的。

毫米波雷達簡介

毫米波雷達是指工作在毫米波段的雷達，也是通過ToF技術來確定目標位置與距離的，通過向外界連續發送毫米波信號，并接收目標返回的信號，根據信號發出與接收之間的時間差確定目標與車輛之間的距離。

一直以來，在自動駕駛感知傳感器家族中無論是激光雷達還是攝像頭、超聲波傳感器，都容易受惡劣天氣環境影響導致性能降低甚至失效（惡劣天氣環境往往是事故高發的主要原因），因而都存在“致命”缺陷。

這種時候，毫米波雷達憑借抗干擾能力強，可穿透雨霧冰雪、不受惡劣天氣影響的絕對優勢，且唯一能夠“全天候”工作的超強能力，成為了汽車ADAS不可或缺的核心傳感器之一！

智能駕駛中毫米波雷達主要要有前向毫米波雷達和角雷達（前向角雷達和后向角雷達），分別安裝于車身的前擋風玻璃和車身四角等位置。

需求描述

對于車載雷達來說，距離和速度分辨率是兩個很重要的指標。

但是當我們遇到一個場景，即在車輛行駛的前方的某一個距離上同時有兩輛汽車，此時就需要通過方位估計來區別這兩個位于同一距離位置上的目標，角度分辨率則是衡量一個雷達方位估計能力好壞的重要指標。

角度分辨率測試的目標主要是測定雷達在探測目標同速同距情況下，在角度上區分兩個不同物體的能力。

以下是三個指標需求的具體描述：

距離分辨率

在雷達圖像中，當兩個目標位于同一方位角時，但與雷達的距離不同時，二者被雷達區分出來的最小距離則是距離分辨率。

具體要求為：當縱向距離在0.16米以上的時候，4D雷達應能分辨相差15dBsm的角反射器（這兩個目標具有相同的方位角和相同的范圍變化率）。

速度分辨率

在規定條件下雷達能夠區分同一方位角臨近兩個目標的最小速度間隔。

具體要求為：對于兩個反射率相差15dBsm的角反射器，4D雷達至少能在它們徑向速度相差0.15m/s時區分出來（兩個目標有相同的范圍和方位角）。

方位角分辨率

在規定條件下，雷達能夠區分左右臨近（目標與雷達距離相等的圓?。﹥蓚€目標的最小角度間隔。

具體要求為：雷達要能夠分辨出兩個角反射器，他們在雷達橫截面上有15dBsm的不同，瞄準線上的方位角相差1.24度以上（這兩個目標有相同的范圍和范圍變化率）。

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