大家好，我是是德科技汽车和能源解决方案事业部
产品经理 Silviu Tuca，
负责为 ADAS（高级驾驶辅助系统）和 基于雷达技术的自动驾驶功能或特性
开发测试解决方案。
在部署到公共道路之前 这些技术和特性需要完成验证。
验证所涉及的测试可以在道路上或者 在实验室里使用真正的传感器来完成。
我们来看看将测试从道路转移到实验室
会给我们带来哪些好处， 又会遇到怎样的挑战。
首先，我们来看看自动驾驶技术的现状以及
它的发展历程。
自动驾驶技术最为人称道的优势
以及推广这一技术的理由 在于它的安全性。
据估计，大约 95% 的道路交通事故
（至少是那些涉及人身伤害的事故）， 是由人为失误造成。
因此，我们要想减少事故数量，
就应当降低人为因素对驾驶的影响。
还有其他一些趋势也在推动这种转变，
其中之一就是电动汽车的发展。
与内燃机汽车相比，
EV（包括混合动力汽车或全电动汽车） 采用了更为简单的体系结构，
因此可以实施和集成更多自动驾驶技术。
前面我们已经谈到了安全。
从背后的技术来看，
技术越成熟，集成的成本就越低，
自动驾驶技术就能集成到更多的汽车上。
以通信和 5G 为例，它们现在几乎无所不在，
更是会广泛运用到未来几年销售的各种汽车中。
最后我还想强调一点，
拼车这种商业模式在城市的普及程度越来越高。
对于出租车公司或拼车公司来说，
拥有一支具有自动驾驶功能的出租车队
要比维持一支需要给司机付工资的车队省钱的得多。
这种种的趋势都可以归入 数字化转型这个大趋势当中，
因为其他行业已经深受数字化转型的影响，
譬如金融业、银行业、教育以及通信。
我们认为，随着数字化转型浪潮的到来，
颠覆汽车产业的时机已经成熟。
我们来看看全自动驾驶能够实现怎样的目标， 我们什么时候才能实现全自动驾驶。
汽车行业的当前状况是这个样子。
各大市场上目前销售的大多数车辆
都具有 SAE 所定义的
L2+ 或 L3 级自动驾驶水平。
行业的目标无疑是实现 L5 级水平，
即车辆能够在各种条件下自动驾驶。
人们往往认为这一目标很快就能达成，
但在我们看来却并非如此。
这不会是一个一蹴而就的简单转变，
整个过程甚至会有起起伏伏。
实现 L5 级自动驾驶还有很长的路要走，
这其中的每一步都需要对各种技术 进行彻底的测试和集成，
还可能需要等待新技术被开发出来， 达到足够的成熟度，
具备足够的性价比， 才能被运用到日常车辆中。
我们所看到的流程 不是一个直接或者一蹴而就的流程。
自动巡航控制、自动紧急制动
或自动停车这样的自动驾驶功能
通过雷达、激光雷达或 摄像头影像等支持技术实现；
它们又与通过 C-V2X 或通过 DSRC 输入的数据相融合， 然后再通过 GNSS 进行同步。
这些系统都将通过车载网络在车内连通。
除此以外，车载计算机或边缘计算机 运行自动驾驶算法，
这样能在短时间内处理大量数据。
我们举个例子来进行说明。 天气晴朗，能见度很高，
一辆在乡间小路上行驶的自动驾驶汽车 打算超过一台拖拉机。
此时，对向车道上有一辆摩托车快速驶来。
对人类驾驶员而言，这种场景颇为常见。 但对于自动驾驶算法来说，
它需要依靠功能传感器传输的最新信息
立即做出符合法律和道德规范的正确决策。
在将这类自动驾驶汽车 部署到公共道路上之前，
汽车制造商和自动驾驶开发人员或算法开发人员 必须对它们进行彻底的测试，
确保它们能够在指定情况
（包括极端情况）下做出最佳响应。
目前，有两种方法可以在公开发布传感器和算法之前 对它们进行测试，
一种是在实验室里通过仿真完成，
另一种则是在现实世界里的 测试场地和公共道路上完成。
两种方法各有其优缺点。
仿真传感器和算法响应的速度很快，
能够在开发周期的早期完成，
但这种方法是以采用了理想的传感器模型为假设， 并且会最大限度控制硬件造成的限制。
实际测试则涉及集成的自动驾驶系统，
这意味着它只能在开发周期的后期进行， 因此成本会相当高，
在极端情况下的可重复性比较低。
举个例子，您打算在测试场地测试某个特性，
前一天下了雨，第二天却是晴天， 这种情况就很难复制。
近来我们看到，有一种新的测试方法逐渐变得普及，
那就是通过硬件在环测试 来仿真辅助性的硬件，
从而在实验室里将硬件、软件和
测试子系统集成起来。
这是否意味着构成 ADAS 和 自动驾驶传感器融合的所有技术都
能从这种实验室里的 硬件在环测试和场景仿真中获益？
举个例子，如果将场景从高速公路转到城市，
它的复杂性可能会迅速增加。
我们来看一个非常典型的自动驾驶功能，
譬如前面提到过的主动巡航控制，
然后再来看这个城市场景。 这个场景会包含超过 32 个目标，
比如汽车、行人、道路标牌，
这些都位于车辆前方广阔的视野中。
雷达传感器必须感知所有这些目标，
其背后的算法应当始终能检测到这些目标。
这不是一个简单的任务， 尤其是存在这么多目标的时候，
其中一些目标彼此靠得很近， 因此它们的到达角非常窄，
它们还可能位于视野的边缘。
借助现有的设备很难在实验室里完成测试。
另外一个我们能够看到或想到的常见场景是
自动紧急制动。
这项特性必须既能同时检测到意外的障碍物
（例如行人或骑自行车的人， 他们的距离很近，而且随时可能会
在车辆前方不到 2 米的距离改变方向），
还能跟踪距离车辆较远的目标。
车辆应当能够同时检测到这些目标。
由于道路障碍物具有不同的 材料属性、形状和速度，
它们对雷达信号产生的反射也不尽相同。
图中的这辆公共汽车就包含金属部件、
塑料部件（例如后保险杠）和玻璃车窗。
不同部件的反射会有所不同。
我们需要能够使用具有完整轮廓的目标
来测试基于雷达的自动驾驶算法， 这意味着每个目标都会通过多个点来表示，
而不仅仅是一次反射或一个回波。
如此一来，即便行人与道路标牌的外形非常相似，
我们也能发现其中的区别， 从而将行人正确区分出来。
这种算法还应当能够通过高度来识别目标。
举个例子，它能让自动驾驶汽车检测到立交桥
并在桥的下方正确行驶， 而不是将立交桥认为是车辆前方一个非常高的物体，
从而错误地让汽车停下来。
还有一种情况也很难在实验室里 借助当前的技术进行测试。
对于这样的使用场景，是德科技的建议是
将这里看到的物理传感器与相应算法
整合到一个基于场景的环境中。
该场景采用第三方仿真软件进行设计，
其中包括有关被测车辆及其周围环境的
完整场景信息。
接下来，是德科技解决方案
（如雷达场景仿真器或 UXM 通信测试平台）
会仿真或生成与传感器
（雷达单元或通信单元）相关的信息，
然后将其发送给传感器。
ECU 或算法及其做出的
刹车、向左/右转向或加速等响应
会输入到这里的硬件在环系统，
该系统会仿真和监测
其他参与车辆操纵的子系统，
借助仿真软件实现闭环，
然后再在时时刻刻的行进中更新仿真。
接下来，我们有请是德科技研发经理 Sven 和
来自 IPG 媒体团队的 Anna 分别进行演示。
我会给大家展示拥有这套设备的实验室。
系统可以支持多种类型的传感器。
首先是摄像头，
这个设置允许准确定位高分辨率监视器，
监视器会把实用的道路信息提供给 被测试的车载摄像头。
V2X 通信模块（包括 GNSS）
可以使用我们的 UXM 5G 无线测试平台 进行测试。
最后是雷达。
从本质上说，这是一个充满了 像素般大小的雷达目标仿真器的消声室。
我们将这些雷达像素排列成一个阵列， 然后将它们紧密地装入消声室中，
形成一个雷达屏幕。
被测器件也位于消声室内， 距离屏幕不超过 1 米。
我们还为系统配置了一些软件 作为硬件的补充。
从这里可以看到 HIL 设置。
这个示例显示出 我们正在与 IPG Xpack4 集成。
如果您的实验室里已经有了一个的话， 它可以与之集成。
连接的另一台计算机会有一个场景仿真器，
它能够提供与车辆、道路和环境有关的信息。
我们从这个模型中提取 摄像头、V2X 和雷达信息。
对于这个演示， 我们要重点介绍雷达元器件，
接下来的演示部分由 IPG 的同事完成。
我先给大家介绍 Anna， 她将为我们展示 3D 模型的工作原理。
谢谢 Sven。
我是 Anna，来自 IPG Automotive 公司的 企业传播和媒体团队，
我们公司位于德国的卡尔斯鲁尔。
准确的环境 3D 模型对于自动驾驶至关重要。
要想生成这样一个模型，
我们必须使用具有不同视野和技术的各种传感器。
我们的产品涵盖各种传感器仿真。
除了摄像头或激光雷达这样的传感器以外，
雷达传感器也是开发自动驾驶功能 不可或缺的关键元器件。
IPG Automotive 在雷达建模领域 积累了丰富的专业经验，
我们非常高兴与是德科技合作， 从而连通我们的虚拟车辆环境。
IPG Automotive 开发了一个雷达在环接口。
它为配备了多个射频前端的 雷达场景仿真器系统提供
经过处理后的点目标数据。
点目标数据由雷达 RSI 生成，
雷达 RSI 是 CarMaker 环境提供的 一个基于射线追踪的传感器模型。
雷达 RSI 不仅会对电磁波的物理特性建模，
它还包含一个雷达器件模型。
射线追踪界面包含一个完整的
电磁波传播模型，从而增加了真实感。
该模型采用混合方法得到进一步增强，
包括几何射线追踪法和物理光学法。
雷达 RSI 包含多个数据处理阶段，
可以匹配真实的雷达器件、 发射机/接收机模型、
雷达前端硬件和雷达后端软件。
计算得出的电磁矢量场 负责激发这个定制的雷达设备模型，
模型以点云的形式输出数据。
换言之，我们为一个目标构建了多个点。
波传播模型为雷达 RSI 奠定了基础。
我们因此能够仿真逼真的环境情况。
通过将物理光学方法应用于 追踪射线的各个交互点，
我们可以从数量有限的一组射线中 生成相当多的检测。
考虑到实时环境中的使用场景， 这种组合非常合适。
数以百万计的射线和点云也构成了
雷达激励的实际基础。
雷达 RSI 能够生成高分辨率雷达图像。
但是，在转换到仿真平台上时， 图片需要进行压缩。
IPG Automotive 开发了分割和聚类算法，
从而以自适应的方式减少点目标的数量。
这种算法可以与摄影中使用的图像压缩算法相提并论。
3D 场景被分成多个片段，随后归入聚类。
来自一个聚类的相关点目标会被区分开来，
算法旨在表现虚拟环境，
同时会考虑射频前端的数量。
现在我们来看看它的工作原理。
得益于基于射线追踪的仿真，
我们能够为每个目标生成多个点目标，
还能仿真距离自主车辆非常近的目标，
这意味着我们实际上能够仿真非常短的距离。
CarMaker 中的雷达传感器模型 可以全面配置参数，
因此能够调整视野，使其适应被测单元的要求。
它还能够仿真非常宽的视野。
在这个场景中，我们希望自主车辆 能够识别 35 个以上的目标。
最终，我们希望自主车辆能够感知复杂的场景，
就像这里的 GUI 所展示的那样。
接下来的时间交回给 Sven，
谢谢您给我们这个机会 来给大家介绍我们的 CarMaker 软件。
谢谢 Anna。
得益于我们的 3D 模型， 我们现在得到了图形，
可以将这些信息提取到相应的像素上， 从而创建一个场景。
我们还可以将这个虚拟场景转换为现实场景。
前面介绍过，在当前的实验室环境中渲染场景
还有很大难度，甚至不可能完成。
我们还知道， 在测试场地上重现这些确切的条件
也非常不切实际。
我们来看看这个场景， 深入了解一下它的复杂性。
先从视野开始，我们希望雷达感知多大的区域？
当前的雷达仿真技术与视野之间存在差距。
雷达传感器只能在其前方比较狭小的角度内
发现少数物体，
甚至可能存在盲点。
我们的技术可以覆盖传感器的整个视野，
能够在各种距离上 渲染数量几近无限的目标。
相较于我们的其他解决方案，
它能让您实现更高的测试覆盖率，
运行更复杂和精妙的测试场景。
接下来我们谈谈目标之间的距离。
逼真的交通场景需要 在非常接近雷达单元的地方仿真目标。
举个例子，在距离车辆不足 2 米的红绿灯处，
车道上可能会有自行车或摩托车正在行驶， 行人可能会突然穿过马路。
成功通过这种测试对于 实现 ADAS/AV 的安全特性具有重大意义。
我们的解决方案可以仿真 2 米以内的距离， 以便您测试那些重要的安全场景。
Anna 还给大家介绍了点云概念，
它能提高每个目标的分辨率。
这里展示了场景的详细情况，
可以让您非常有把握地 知道自己所测试的算法，
能够分辨出靠得很近的两个目标。
借助我们的雷达场景仿真技术，
我们可以用一组点或点云来表示一个目标，
从而进一步扩大雷达目标检测的范围。
我们在 3D 模型软件中创建了一个场景模型， 并通过我们的雷达场景仿真技术
将这个模型与真实的传感器相连。 这种技术可以提供宽广、连续的视野，
并且能够显示点云中的细节。
有了 ADE，我们就能在实验室环境中
对这种场景以及可能想象到的其他场景进行测试， 并且能够实现有保证的可重复性，
能够涵盖各种各样的极端危险情况。
对于我们要进行的实际测试来说， 测试更多目标、更短距离的能力，
以及具有更高分辨率和连续的视野至关重要。
一言以概之的话，是德科技自动驾驶仿真平台
采用雷达场景仿真技术，
能极大地提高实验室里的测试覆盖率。
这种技术不仅节省时间 （因为没有必要去测试场地进行测试），
更重要的是让您能够在实验室里 安全地重复运行场景测试。
关于 RSE 我再多说几句。
依靠目前可用的技术，
雷达传感器和算法开发人员 只能在实验室里通过仿真少数目标来进行测试，
每个目标只返回一个雷达回波。
这种方式不足以重现我们之前展示的真实场景。
RSE 包含 512 个微型 RTS（也称为 rixel），
每一个 rixel 都能仿真目标的距离、速度和大小。
此外，多个 rixel 可以互相配合，
形成接近被测车辆的较大目标的轮廓。
从这里可以看到，RSE 消声室内的 512 个 rixel
在雷达模块前方排列成一个半圆形阵列。
RSE 负责雷达传感器， 传感器可能安装在正面、背面，甚至是侧面。
然而，在现实场景中，例如这里展示的 这个交通繁忙的十字路口，
许多交通参与者都位于视线之外。
为了增加真实感，我们可以扩展场景，
将 RSE 与 V2X 和 GNSS 仿真器同步，
从而将非视距传感器或 TCU 传感器的反应考虑进来。
总之，自动驾驶仿真平台
配合雷达场景仿真器和 V2X 测试仪
能够在设计周期的早期
在实验室里以可重复的方式 验证传感器及其算法。
这种方案不仅能够提高成本效率，
还能测试原先无法测试的极端情况。
谢谢大家。