汽車前撞預警系統傳感器測距精度測試與研究

牛成勇，蘇占領，吳昆倫，徐建勛，游國平

（1.重慶車輛檢測研究院有限公司 國家客車質量監督檢驗中心，重慶 401122；2.汽車主動安全測試技術重慶市工業和信息化重點實驗室，重慶 401122；3.自動駕駛系統及智能網聯汽車技術研發與測試應用重慶市工程研究中心，重慶 401122）

汽車前撞預警系統（FCWs）通過視覺或雷達感知系統實時監測前方車輛，判斷兩者之間的距離、方位及相對速度等，當系統探測到前方區域存在潛在碰撞危險時，及時提醒并警告駕駛員采取相應措施以規避風險。然而，FCWs的關鍵技術在于車輛測距，測距技術能夠為其提供深度信息支持，保障行車安全。

隨著國家標準《智能運輸系統車輛前向碰撞預警系統性能要求和測試規程》（GB/T 33577—2017）及交通行業標準《營運客車安全技術條件》（JT/T 1094—2016）的相繼發布和實施，不同傳感器方案的FCWs廣泛應用于乘用車及營運客車上。因此，需要對國內各供應商的FCWs產品性能，尤其是測距精度進行對比、分析，讓國內各大整車廠更加了解FCWs測距性能，也能為相關零部件供應商更好地研發FCWs產品提供技術參考。同時，指出目前在測距精度測試與評價中存在的問題并提出相關建議，為標準的進一步修訂和完善提供借鑒。

1 汽車FCWs測距精度評價方法

1.1 汽車FCWs傳感器類型及特點

目前，廣泛應用于汽車上的FCWs測距方式主要有毫米波雷達測距、視覺（攝像頭）測距及毫米波雷達+攝像頭信息融合測距3種。現就該3種傳感方案測距原理進行介紹并作分析。

1.1.1 毫米波雷達測距

雷達測距是通過目標對電磁波的反射來探測前方障礙物的位置信息，包括距離、方位及相對速度等。目前，脈沖雷達測距和連續波雷達測距是毫米波雷達兩種最主要的測距方式。

圖1為脈沖雷達測距原理圖，主要是利用電磁波發射和接收之間的時間差T來計算距離L。雖然測距原理較為簡單，但在具體技術實現上，脈沖測距方式存在一定難度：硬件結構復雜，造價高。

連續波雷達測距采用調頻連續波（FMCW）測距方式：（1）雷達天線向前方探測區域發射連續的調頻信號，檢測到目標時，會產生回波（與發射信號有一定延時）。（2）將發射信號與接收信號進行混頻處理，以便從信號頻譜中提取目標距離信息。（3）根據差拍信號間的相差來處理、計算出與目標的相對距離，如圖2所示。圖中，設定發射波中心頻率為f0，頻帶寬度為B，掃頻周期為T，調制信號為三角波，c為光速，V和R分別為目標的相對速度和相對距離。該測距方式雷達結構相對簡單、尺寸小、質量輕且成本相對較低。

圖1 脈沖雷達測距原理

圖2 連續波雷達測距原理

1.1.2 視覺測距

由于視覺測距技術測距精度相對較高且能夠獲取豐富的道路環境信息，所以在ADAs領域應用廣泛。目前，應用于汽車上的視覺測距方法主要有兩種：單目測距和雙目測距。

1.1.2.1 單目視覺測距

單目視覺測距是利用一部攝像機采集單幅圖像，通過攝像頭內部及外部參數估算深度信息（或采用特征匹配及光流技術從圖像序列中估算三維參數）。

單目測距優點：測距系統結構簡單且運算速度快，成本低，不存在圖像配準問題，實時性好，能滿足實際應用要求。

1.1.2.2 雙目視覺測距

雙目測距是利用視差感知距離的方法模擬人類視覺系統，通過兩部攝像機獲取同一目標在不同位置的圖像，并進行立體匹配以獲得視差圖，從而實現測距，即視差測距原理。

雙目測距的關鍵在于相機的標定（雙目校正）和左右圖像對的匹配（雙目匹配）。然而，雙目測距在將三維場景投影成二維圖像的過程中會不可避免地存在畸變、噪聲、深度和不可見部分信息會被丟失等問題，極大地增加了雙目匹配的難度。此外，采用多個攝像頭，使系統的安裝及圖像的同步采集等技術難度也相應增加。

1.1.3 毫米波雷達+攝像頭信息融合測距

信息融合測距原理：（1）毫米波雷達和攝像頭分別針對目標障礙物實時采集數據信息。（2）對各傳感器的輸出數據進行特征提取與模式識別處理，并將目標按類別進行準確關聯。（3）利用融合算法將同一目標的所有傳感器數據進行整合，從而得出關于“目標威脅性”的一致結論。

與單獨視覺或單獨毫米波雷達方案相比，兩者融合方案在系統分辨能力、數據可信度、系統魯棒性和穩定性等方面更有優勢。

1.2 測試規程

根據國家標準GB/T 33577—2017《智能運輸系統 車輛前向碰撞預警系統性能要求和測試規程》和交通運輸行業標準JT/T 883—2014《營運車輛行駛危險預警系統 技術要求和試驗方法》中的要求，汽車FCWs報警距離精度測試按照以下規程進行。

測試在車輛行駛過程中進行，目標車輛需在檢測區域內。自車以速度V=20 m/s朝目標車輛行駛，需測量兩個時刻，如圖3所示：第1個時刻為自車和目標車輛的車間距為d的時刻t0，第2個時刻為報警時刻t1。報警距離的計算公式為D=d?V× (t1?t0)。用該計算結果與制造商所設定的報警距離進行比較，在重復性測試中，報警距離精度需在70%以上次數的測試中達到測距精度要求（JT/T 883—2014：報警距離相對誤差最大不超過 ±1 m 或 ±5%；GB/T 33577—2017：±2 m 或±15%）。其中，報警距離相對誤差 的計算公式為：

式中：d1為實際報警距離；d2為系統報警距離；d3為實際探測距離。

圖3 報警距離精度測試方法

根據法規標準要求，搭建如圖4所示的試驗場景進行FCWs距離精度測試。

圖4 FCWs距離精度試驗場景

2 汽車FCWs傳感器測距精度測試與結果分析

2.1 測試設備

汽車FCWs距離精度測試需要的測試設備主要有英國ABD sR60駕駛機器人，牛津RT慣導系統+GPs差分基站，德維創DEWE-501數據采集系統，通過Euro-NCAP認證的德國產目標假車，如圖5所示。

圖5 FCWs報警距離精度測試設備

儀器測試精度：

（1）速度精度為0.05 km/h；

（2）加速度精度為0.01 m/s2；

（3）定位精度為0.02 m。

2.2 測試車輛信息

測試車輛的重要參數信息見表1（整車參數均為實測值，并非法規公告值；測試車輛為某MPV，且為空載狀態）。

表1 測試車輛重要參數信息

2.3 汽車FCWs傳感器方案

某MPV 所裝備的FCWs傳感器方案見表2。其中，毫米波雷達B1、B2分別采用國外、國內生產的雷達，單目攝像頭均為國內供應商所生產。

表1 測試車輛重要參數信息

2.4 汽車FCWs測距精度測試結果分析

2.4.1 基于單目攝像頭方案

（1）兩種單目攝像頭均采用機器學習算法進行目標障礙物檢測，其測距方法為：

①單目攝像頭A1測距方法采用“目標像素輪廓大小測距”，根據目標在相機平面上成像的尺寸、面積及攝像頭安裝高度（一般安裝在汽車前擋風玻璃中間位置）擬合測距曲線以確定目標的距離。

②單目攝像頭A2測距方法采用“目標底部陰影遠近測距”，以目標車輛底部陰影作為感興趣區域，獲取該陰影在道路上的位置并還原車輛的寬度等信息，通過攝像頭標定擬合測距曲線。

（2）測試結果分析：兩種測距方法的測距精度如圖6和圖7所示。

由圖可知，基于單目攝像頭A1和A2的FCWs報警距離“相對誤差”及“絕對誤差”較大：σA1=11.52%（7.76 m），σA2=23.34%（13.82 m）。而且，由于一般單目攝像頭的成像效果不太理想，導致車輛底部陰影識別效果較差，該測距算法不如“目標像素輪廓大小測距”算法。由此可見，國內單目攝像頭測距精度不高，測距誤差甚至高達十幾米，達不到法規標準JT/T 883—2014的要求，A1產品能夠“滿足”GB/T 33577—2017要求（標準：±2 m或±15%，但若看測距誤差7.76 m的話，不滿足），具體原因分析如下。

①單目視覺識別精度低。根據上文提到的單目視覺測距原理可知，單目攝像頭無法直接測量本車與前車的相對距離，而是通過“像素距離擬合出空間距離曲線”的測距方式近似獲得。因此，其測距精度較差。

②單目視覺識別效率低。需要先對前方目標障礙物進行識別，然后再進行測距，即單目攝像頭在進行測距前先識別障礙物是人、車或是其它物體。鑒于此，單目攝像頭的天然劣勢在于需要大型數據庫且不斷更新、維護和優化。

③單目攝像頭變焦距問題。通常來講，攝像頭視角變窄（長焦距），則探測距離遠；視角變寬（短焦距），則探測距離近。所以，針對不同距離范圍內的目標探測需要不斷變焦以保證測距精度，然而，目前市場上的單目攝像頭焦距都是固定的。

圖6 單目攝像頭A1測距精度對比曲線

圖7 單目攝像頭A2測距精度對比曲線

2.4.2 基于毫米波雷達方案

（1）兩種毫米波雷達測距方式說明：國外毫米波雷達B1和國內毫米波雷達B2均采用調頻連續波（FMCW）測距方式。

（2）測試結果如圖8和圖9所示。

圖8 毫米波雷達B1測距精度對比曲線

圖9 毫米波雷達B2測距精度對比曲線

由圖可知，基于毫米波雷達B1（國外產）和B2（國內產）的FCWs報警距離相對誤差較小：σA1=3.39%（1.86 m），σA2=4.03%（2.55 m）。由此可見，進口毫米波雷達測距精度均較高，滿足法規標準要求。但相較國外進口毫米波雷達，國產毫米波雷達測距性能較差，會出現“丟目標”的情況，造成系統“失明”。究其原因，毫米波雷達國產化進程滯后，雷達芯片是關鍵制約因素。

需要指出的是，受制于知識產權與供應鏈等諸多因素，英飛凌、飛思卡爾等國際Tier 1芯片供應商并沒有完全對中國放開77 GHz雷達芯片的供應，這直接導致國內77 GHz毫米波雷達的研發受到很大程度的制約，進展較為緩慢。

2.4.3 基于毫米波雷達+攝像頭信息融合方案

（1）方案說明：采用“攝像頭主要負責目標外觀鎖定，毫米波雷達主要負責測距”工作模式。測距過程：先通過視覺和雷達同時測量距離，然后結合兩者的測定距離來判斷有沒有誤識別，甄選出有威脅的目標障礙物，最后以毫米波雷達所測距離為實際測量距離。

（2）測試結果分析。

由圖10可知，基于毫米波雷達（國外產77 GHz）+攝像頭信息融合方案的FCWs報警距離相對誤差較小：σC=2.72%（1.75 m）。由此可見，與前兩種傳感方案相比，毫米波雷達+攝像頭信息融合方案測距精度很高，也滿足法規標準要求。

顯然，與單目視覺或單毫米波雷達方案相比，兩者融合方案在系統分辨能力、數據可信度、系統魯棒性和穩定性等方面更有優勢。

圖10 基于融合傳感方案C測距精度對比曲線

2.5 汽車FCWs測距精度評價問題分析及建議

（1）由于基于視覺測距原理“瓶頸”的限制，其測距精度根本達不到JT/T 883—2014標準的要求，部分產品能夠滿足GB/T 33577—2017的要求。建議根據FCWs傳感方案的不同，對應調整標準中的測距精度要求，同時，針對基于視覺的FCWs供應商需不斷優化測距算法以提升系統測距精度與可靠性。

（2）FCWs測距精度測試方法選擇問題：目前標準只明確規定了一種試驗方法，即前方目標車輛靜止，測試車輛以72 km/h的速度接近。該測試方法未必能有效評價傳感器測距精度，可考慮增加測試方法以模擬實際行駛工況，如增加前方目標車輛勻速或減速行駛工況。

（3）FCWs測距精度評價指標問題：標準GB/T 33577—2017和JT/T 883—2014中對測距精度要求一致性存在差別，即“測距誤差”的要求（±1 m或±2 m）明顯高于“測距相對誤差”（±5%或±15%）。比如，單目攝像頭A1測試結果為11.52%（7.76 m），以測距誤差7.76 m作為評價指標，則不滿足；相反，以測距相對誤差11.52%作為評價指標，則滿足要求。鑒于此，希望修訂標準中的評價指標，形成統一的評判標準。

3 結論

本文在分析FCWs傳感方案測距原理的基礎之上，依據交通行業標準JT/T 883—2014及國標GB/T 33577—2017，針對某乘用車匹配的不同FCWs傳感方案的測距精度進行了測試與評價。測試結果表明，毫米波雷達與攝像頭信息融合方案的測距精度最優，同時指出了當前在汽車FCWs距離精度測評方面存在的一些問題并提出了相關可行性建議。