高级驾驶员辅助系统(ADAS)严重依赖现代雷达技术。那么为何不?雷达使用电磁波感应环境。它可以在能见度差或恶劣天气条件下远距离操作。设计能够准确捕获各种交通状况的汽车射频，对于确保自主运行的安全至关重要。

雷达系统在汽车领域并不陌生。过去，汽车雷达用于车辆的基本操作，例如自动紧急制动(AEB)和自适应巡航控制(ACC)，其中雷达传感器只需向车辆提供与目标的距离和速度有关的信息在它前面。

但是，部署全自动驾驶汽车的最新趋势增加了车辆从雷达传感器需要的信息量。具体来说，在检测到目标之后，本车必须确定几件事，例如到目标的距离-可能是另一辆汽车，一个人，一个静止的物体等。雷达还必须计算目标接近或离开的速度;无论是在车辆的右侧，左侧还是前方;在道路上或地面上方;目标的性质，例如行人或车辆。

汽车雷达技术可以通过提供五维数据集(范围，多普勒，方位角到达方向(DoA)，高度到达方向(DoA))为车辆的车载嵌入式计算机和软件算法提供基本的实时信息，以回答这些问题。和Micro-Doppler。

随着车辆从SAE一级自动驾驶过渡到5级完全自动驾驶，汽车雷达技术将不仅用于紧急制动和自适应巡航控制，而且对可靠性和准确性的要求也不断提高。

虽然构建和测试非常有价值，但如果单独使用它们，则可能会非常昂贵且耗时。雷达传感器硬件性能的仿真是设计雷达传感器的一种经济高效的方法。为了构建更好的ADAS产品，工程师必须使用仿真技术以更短的产品开发周期来设计，测试和验证传感器。

模拟打造更好的产品

尽管硬件仿真在传感器设计阶段很有价值，但在验证和测试现实世界中的雷达传感器性能时，仿真变得更加有价值。具体来说，雷达工程师需要确保雷达传感器能够准确地感测环境，并向车辆的感知算法提供一致的信息。否则可能会严重损害全自动驾驶汽车的安全性。

此外，工程师将需要在所谓的极端情况下测试雷达传感器的性能，这种情况对于物理测试可能过于危险或成本很高。实际上，据估计，在全自动驾驶汽车到达客户之前，需要完成88亿英里的行驶里程。因此，仿真已成为实现该目标的唯一实用方法。借助仿真，工程师可以完成数十亿的虚拟驱动器行驶里程，同时还可以在极端情况下安全地测试汽车雷达传感器的性能。

但是，并非在虚拟驱动器中创建的所有雷达传感器模拟都是相同的;它们并非完全相同。由于在仿真中引入了电磁保真度，因此它们在精度和速度上会有很大差异。

具体而言，汽车雷达仿真的准确性取决于虚拟环境的逼真度以及所包含的电磁波传播现象的数量。为了加快雷达仿真的速度，工程师有时会使用简单的图元来定义交通场景中的典型角色。例如，使用盒子定义汽车或使用一组椭圆形定义行人。另一种技术是使用系统级仿真，该仿真将目标定义为不需要有源电磁仿真的预定义雷达横截面值。

这些方法中的每一种都降低了在驾驶模拟过程中从这些虚拟雷达传感器获得的合成雷达回波的保真度。无法捕获交通场景的真实电磁响应会导致传感器的过早验证，该传感器在现实生活中的行为将有所不同且无法预测。此外，它可以消除由人工智能(AI)算法引入的增益，而这些增益本来是用不正确的合成雷达数据构建的。

一种被证明是成功的方法是使用一种渐近的射线追踪电磁求解器，该方法可以有效地解决电气大问题。这些系统(例如Ansys的系统)使用几何光学(GO)，物理光学(PO)，统一衍射理论(UTD)，衍射物理理论(PTD)和蠕变波(CW)来准确预测电磁波的传播。