对于自动驾驶而言，要达到尽可能高的安全性和可靠性，究竟开展多少公里的路测才能满足需求？著名咨询机构兰德公司的答案是：至少需要110亿英里(约170亿公里)的道路验证。如果全部依靠实车测试，这必然是一个漫长又“烧钱”过程，这时仿真测试的重要性就体现出来了。

图片来源：是德科技

相较于实际路测，自动驾驶仿真测试由于是通过电脑模拟真实的测试环境，然后将自动驾驶系统放在虚拟的环境中进行测试，可以迅速在短时间内实现在现实中难以达到的测试里程，极大地降低测试时间和测试成本。不仅如此，仿真测试还可以快速模拟任何场景，包括一些现实场景中并不常见的corner case，助力提升系统在极端场景下的可靠性。

不过这种方式也有一定的局限性。通过软件仿真的方式来做场景模拟，其中很多传感器的数据是完全通过真值注入的方式直接输出的，并不是真实传感器接收到的信号。这种方式虽然测试效率非常高，但由于里面除了算法之外的关键要素都是虚拟的，很难真正准确地反应真实世界的交通场景。

为此业界一直在探索相关的解决办法。近日，是德科技宣布推出雷达全场景仿真器解决方案。据了解，该全场景仿真器可以把场景里面各种复杂的目标信息全部用实际雷达回波信号发送出来给到传感器，让传感器尽可能真实地感知各种复杂场景，以及一些Corner Case，从而加速自动驾驶算法的迭代，助力加快整个自动驾驶的进程。

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具体来看，该全新发布的雷达场景仿真器具有三大优势：

●  视野更宽广。该雷达场景仿真器不仅可以帮助雷达传感器在更宽广的连续FOV（水平方向 +/-70°，垂直方向 +/-15°）内发现更多目标，还支持仿真近距离目标和远距离目标，生成距离在 1.5 米到 300 米、速度在 0 到 400 kph 的静态目标和动态目标，并能凭借小于 1 度的角度分辨率提供多目标、多角度驾驶场景仿真。

●  测试复杂的真实环境：雷达场景仿真器允许汽车制造商在实验室内设定各种环境条件变量、交通密度、速度、距离和目标总数，真正仿真现实驾驶场景，无论是常见情况还是极端情况，都可以提前进行测试。

●  加快算法学习速度。雷达场景仿真器为在实验室中测试复杂场景提供了一个确定的真实环境，从而显著加快 ADAS/AV 算法的学习速度，同时也摆脱人工测试或机械自动化测试导致的效率低下问题。

为此，是德科技开发了一款专用的微型射频前端，且每个前端均自带天线。基于此，是德科技将 8 个这样的射频前端集成到一块电路板上，然后把 64 个电路板排列成半圆形阵列，构成可扩展的仿真屏幕，从而实现最多支持512个目标，即便是大型十字路口这样的复杂场景也能很好地应对。

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而反观传统的测试解决方案，现阶段市场上比较常见的雷达目标模拟器能够仿真的目标是2-4个，通过组合的方式可以做到4到8个目标。或者增加同一个方向上的目标个数，然后通过几个方向目标的组合，实现十几个甚至二十几个目标，以应对高级辅助驾驶或者自动驾驶的仿真需求。

但由于这种方式独立方向上的目标数是很有限的，无法同时呈现很多目标，另外结合了机械式运动，使整个系统的设计以及实现方式也较为复杂，且机械臂本身在运动上也会有一些延迟，这使得整个的场景仿真和雷达的目标模拟之间经常会有一些错位。而在测试雷达传感器时，如果目标数量不够多，就无法反映出完整的驾驶场景，重现真实环境中的复杂情况。

并且现有的雷达传感器测试解决方案的FOV也很有限，无法分辨距离小于 4 米的目标。然而在实际的驾驶场景中，近距离场景恰恰是风险更高的地带，因为远距离场景可以给予传感器和系统足够的时间作出探测及决策分析，而在近距离场景中，则存在较多的不确定因素，这给感知也带来了较大的挑战。

针对这个问题，据悉是德科技也进行了专门的优化，此次新发布的雷达场景仿真器最小仿真距离可以达到1.5米，这在处理自动驾驶的一些Corner Case时十分有帮助。而且，据是德科技汽车电子与能源事业部大中华区业务拓展经理祝晓悦介绍，与现有雷达回波信号仿真技术接受的回波信号只是一个点不同，是德科技的雷达场景仿真器可以实现点云回波反射效果。正因为如此，该仿真器对于目前大火的4D毫米波雷达同样适用。

据了解，目前基于该雷达场景仿真器，是德科技已经与雷诺达成了合作，助力其高级辅助驾驶以及自动驾驶功能的开发和演进。

值得关注的是，此次发布的全新雷达场景仿真器其实也是是德科技自动驾驶仿真（ADE）平台的一个组件。该平台由是德科技、IPG Automotive 和 Nordsys共同打造，通过渲染预先定义的使用场景，可为车载传感器和子系统――例如全球卫星导航系统（GNSS）、车联网（V2X）、摄像头和雷达――提供时间同步输入，以此训练 ADAS 和 AV 软件。在此之前，是德科技已经发布了基于C-V2X的自动驾驶仿真平台，据悉未来该平台也会加入激光雷达的场景仿真系统，以更好地助力合作伙伴进行自动驾驶研发，加速无人驾驶时代的到来。