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基于77Ghz毫米波雷達的ADAS軟體目標物研究

2024-10-23 00:00:00萬遠航黃俊富熊俊芝夏鋆
時代汽車 2024年20期

摘 要:為明晰公開道路高級輔助駕駛系統(ADAS)軟體目標物的雷達散射截面(RCS)特征,選取現階段市面上主流測試目標物,參考ISO19206目標物研發標準,基于77GHz大陸408毫米波雷達和雷達小車,在封閉場地內開展不同目標物雷達散射截面測試,通過均值及滑移濾波算法處理測試數據,剖析數據耦合因素。結果表明:受多徑效應影響,目標物在近場的RCS特征值會迅速下降;在4-40m的距離下,小孩目標物RCS區間為[-9,3]、成人目標物RCS區間為[-7,4],自行車目標物RCS區間為[-3,11];在4-100m的距離下,假車目標物RCS區間為[8,16],貨車目標物區間為[20,45],為相關目標物或智駕系統開發提供參考。

關鍵詞:毫米波雷達 軟體目標物 ADAS 77GHz

0 引言

車輛自動緊急制動系統(Autonomous Emerg ency Braking,AEB)性能的不斷提升導致該系統在家用汽車市場普及率也隨之增加。相關數據表明,有超過18個品牌已實現該系統的全系標配,其中41個品牌AEB占比超過3成[1]。在法規測試層面,自2014年歐洲新車安全評鑒協會(The European New Car Assessment Programme,ENCAP)將自動緊急制動系統納入汽車整體評價后,中國智能汽車指數測評規程(Intelligent Vehicle Integrated Systems Test Area, IVISTA)和中國新車評價規程(China New Car Asse ssment Programme,CNCAP)也相繼出臺了符合中國特色相關的政策標準。近年來,隨著測試規程逐步升級及測試方法不斷細化,整體場景逐步細分為車對車、車對行人及車對兩輪車等,對車輛系統性能及研發周期提出了更高的要求[2-3]。

由于車輛AEB系統在研發、驗證過程中存在大量的碰撞,為保障測試安全及效率,以德國Messing、奧地利4A為首的公司相繼開發了一系列目標物,用于模擬交通場景下的真實參與者,為系統優化提供了大量的摸底數據[4]。現如今,高級輔助駕駛系統(Advanced Driver Assistance System,ADAS)軟體目標物已成為主動安全規程測試里必不可少的一部分,并呈現多樣化的發展趨勢。由于車輛ADAS系統大多通過毫米波雷達及攝像頭感知外界環境,故對目標物而言,如何在傳感器呈現出與真實交通參與者相似或一致的特征是衡量產品好壞的關鍵。

現階段評價ADAS目標物指標參數可分為雷達散射截面積(Radar Cross Section,RCS)和紅外反射值,RCS可由毫米波雷達獲取,紅外反射值與視覺傳感器相關[5]。鑒于毫米波雷達具備全天候、成本低廉等優越性,在整車智駕架構領域受到了廣泛應用,故準確掌握目標物RCS特征譜是開發相關、優化智駕系統的關鍵。目前RCS大多通過暗室測量,此類途徑精度高,但鑒于ADAS系統最終落地場景為公開道路,故研究目標物在此類場景下的RCS變化也尤為重要。

為此,本文介紹現階段國內外ADAS軟體目標物研究進展,基于ISO19206標準及國內ADAS主流測試設備,分析測試過程中各類要點,剖析各類目標物RCS特征譜變化規律及大小,為國內相關目標物研究及智駕開發提供參考。

1 國內外目標物現狀

1.1 國外現狀

國外智能網聯車輛ADAS系統起步較早,以德國Messing、奧地利4A為首的公司早已在行人、自行車及假車等軟體目標物領域展開了大量的研究,并基于大數據推動了國際標準化組織(International Organization for Standardization,ISO)19206《用于評估主動安全功能目標物》等系列標準制定,為后續目標物產品研發及測試方法提供了思路。ADAS軟體目標物大規模應用在國外起于2014年,4A公司推出了行人目標物,用于行人測試場景。該類目標物身穿黑色T恤及藍色牛仔褲,通過擺動四肢,能夠很好模擬成人男性及7歲兒童在道路行進過程中的響應。氣球車用于車對車場景,以德國Messing公司為代表。

1.2 國內目標物現狀

相較于國外,國內近年來也涌現出仕博、普奧、立中等軟體目標物制造商,參照ISO19206標準研制了相關ADAS軟體目標物產品,有效降低了各車企及供應商在研發階段的測試投入,但國檢機構在開展國外ENCAP等正式規程認證中,仍采用國外目標物開展相關測試[6]。

此外,以中國汽車技術研究中心有限公司(中汽中心)和中國汽車工程研究院股份有限公司(中國汽研)為首的國檢機構,針對中國道路場景下典型的交通參與者開發了快遞三輪車、電動踏板車等軟體目標物,具備與真實目標物同樣的物理結構及RCS值特征,并在測試可重復性、沖擊性、二次修復性方面取得了重大突破;針對大型貨車碰撞等傷害性極高的事故場景,開發了符合中國貨車特征的卡車目標物,并引入到了IVISTA2023測試規程[7]。

2 目標物RCS值測試方法

雷達散射截面積是表征目標物散射強弱的物理量,能夠獨立目標本身屬性、比較統一目標不同雷達反射的性能,是定量比較雷達模型反射率與真實行人反射率的理想參數。為獲取各類目標物雷達散射截面特征譜,本文基于ISO19206測試標準及現有ADAS主流測試設備,開展雷達小車實車測試,通過完成RCS標定及數據后處理,研究各類目標物RCS變化特征及范圍。

2.1 雷達小車設備

受多徑效應影響,毫米波雷達在近距離固定點位所測的RCS值與真實數值通常存在偏差,需要搭載到移動小車上獲取不同方位下的目標物RCS特征譜。本文采用雷達小車見圖1,搭載頻段77GHz的大陸408毫米波雷達,安裝高度離地間隙500mm,安裝過程中保證離地間隙誤差小于2mm,水平與垂直方向盤查小于1°。

同時,為保障測試數據質量,在雷達小車外置了全球定位系統蘑菇頭和實時動態測量技術基站,能夠使小車在行進過程中的實際位置與期望軌跡偏差小于2cm,期間基于不同測試場景合理規劃行進速度,以此保障毫米波雷達數據采集樣本量。

2.2 雷達小車設備

為降低路邊建筑或其他目標物帶來的反射干擾,選取封閉場地開展相關測試,場地具備如下條件:

(a)毫米波雷達觀測區域內無其他障礙物;

(b)封閉場地道路表面由瀝青或柏油路面;

(c)封閉場地平整無積水;

(d)封閉場地周圍區域沒有金屬或其他強雷達反射部件。

2.3 數據驗證及標定

由于在封閉場地難以精確掌握雷達發射功率、天線增益、目標物截面積等核心參數,本文通過比較當前目標反射功率和參考目標接收功率來確定目標物RCS值。常見的參考目標可分為金屬球體、圓柱體和角反射錐三類,考慮到金屬球體在不同方位下具備更強的穩定性,故本文選取RCS數據為10的標準金屬球體作為目標參照物,標定示意圖見圖2,圖中H為毫米波雷達離地垂直高度,R為毫米波雷達與目標物之間的距離,同距離下的不同目標物RCS值關系可由公式(1)表示。

(1)

式中:σ1為三角反射錐截面積,σreference為參考目標物截面積;

具體標定流程如下:

(a)在距離為R0處的位置放置一個RCS值為10的標準金屬球體,測量球體目標功率Preference;

(b)在同樣距離放置RCS已知的角反射錐,獲取目標功率P1;

(c)利用公式(1)進行RCS校準;

(d)若校準后角反射錐RCS值在期望范圍內,對軟體目標物進行RCS值校準,驗證是否正常工作;

(e)將雷達小車向目標物靠攏,測量不同距離R下的目標物響應Ptarget;

(f)將R0距離下的目標物RCS值σtarget(R0)代入到公式(2)中,計算不同距離R下的目標物RCS值σtarget(R);

2.4 測試流程

(1)將軟體目標物放置到路徑指定點位上,固定目標物的底部采用塑料底墊,不干擾雷達反射回波;

(2)使雷達測量小車正對靜止假人40m處,對于DRI車輛軟體目標物而言,放置于正對100m處;

(3)通過全球定位系統蘑菇頭和實時動態測量技術基站,建立對應的路徑,雷達測量小車自行以速度10kph沿直線接近目標假人,行進至5m處停止記錄,自行退回起始點位,行徑過程中小車無突然減速,且與預設路徑橫向偏差小于±2cm;

(4)重復5次測試,隨后將目標物調轉到不同方位,重復步驟(2)~(3),完成目標物相關RCS值測試;

3 數據分析

將測試數據每隔0.1m進行均值處理,通過滑移濾波算法得到圖4。圖中包含假車目標物在3個方位下4-100m的雷達散射截面積數據。從圖中可以看出,在0°和180°角度RCS無論從幅值大小或是變化規律均基本保持一致,90°所對應的曲線幅值較高,究其原因在于,此角度下的假車目標物在雷達視角面積更大。此外,三個不同方位在初始距離整體RCS值都偏低,隨后隨距離增加而快速上升,原因在于,77GHz雷達天線波束寬度較窄,受不同目標物影響,距離目標物過近時,雷達信號只會照射到局部區域上,會產生不同的散射幅度。

為更好對比不同類型目標物RCS特征譜,圖5給出了不同類型目標物RCS區間,從圖中可以看出,小孩目標物在4-40m距離下RCS區間為[-9,3]、成人目標物RCS區間為[-7,4],自行車目標物RCS區間為[-3,11],DRI假車目標物在0-100m距離下的RCS區間為[8,16],貨車目標物RCS區間為[20,45]。

4 結論

本文研究了ADAS軟體目標物現狀,基于ISO19206標準及國內ADAS主流測試設備,闡述了目標物RCS測試方法,雷達小車搭載大陸408毫米波雷達開展了相關測試,分析了各類目標物RCS特征譜變化規律及范圍,為目標物產品研發提供參考,具體結論如下:

(1)受多徑效應影響,目標物在近場的RCS特征值會迅速下降;

(2)小孩目標物在4-40m距離下RCS區間為[-9,3]、成人目標物RCS區間為[-7,4],自行車目標物RCS區間為[-3,11],DRI假車目標物在0-100m距離下的RCS區間為[8,16],貨車目標物區間為[20,45];

(3)本文研究僅考慮了77GHz下的大陸408毫米波雷達,對于同頻段其他主流毫米波雷達或其他頻段毫米波雷達特征譜還未分析。

本文小孩及成人目標物以4A公司為主,在身高及步頻等方面與國內真實交通參與者存在部分差異,未來將根據國內交通參與者特征開展相關研究。

參考文獻:

[1]胡滿江,楊智元,李洋,等.智能汽車人機協同決策關鍵技術綜述[J].中國公路學報,2024,37(3):98-116.

[2]詹厚順,羅華平,袁英,等.C-NCAP2021法規中對二輪車場景AEB性能滿分要求分析及試驗驗證[J].汽車實用技術,2023,48(10):40-46.

[3]寧東宇.中國騎行人軟體目標物開發與測試研究[D].長沙:湖南大學,2020.

[4]李文禮,李建波,石曉輝,等.用于汽車ADAS系統測試的軟目標車研究進展[J].汽車工程學報,2021,11(4):280-288.

[5]姜與,肖廣宇,蔣熊力忍,等.ADAS軟目標物吸波材料及其雷達反射特性分析[J].汽車與新動力,2024,7(2):51-54.

[6]蔣熊力忍,肖廣宇,鄭宏.基于ISO19206標準的目標物關鍵技術及應用分析[J].時代汽車,2022(20):10-12.

[7]程闊,崔淑娟,鄭萌,等.基于事故數據挖掘的乘用車追尾卡車AEB測試規程研究[J].汽車工程學報,2024,14(3):396-403.

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