毫米波雷达车载虚拟测试：传感器注入法与黑盒模拟性能对比

车载毫米波雷达的虚拟测试仿真在智能驾驶领域扮演着至关重要的角色，因为它能够在整车在环（In-Vehicle System Integration，IVSI）或硬件在环（Hardware-in-the-Loop，HIL）测试中确保系统的可靠性和安全性。本文主要探讨了两种关键的虚拟测试方法——传感器注入法（Sensor Injection）和黑盒模拟法（Black Box Simulation）在对毫米波雷达进行性能评估时的差异。 传感器注入法是一种深入到雷达内部，模拟真实环境中的目标物行为，通过人为添加信号来测试雷达的响应和性能。这种方法能够精确控制输入数据，从而对雷达的检测精度、测距能力和抗干扰能力进行细致的评估。然而，它的复杂性在于需要对雷达工作原理有深入了解，并可能涉及到硬件级的干预。 相比之下，黑盒模拟法则是外部观察雷达的行为，不直接干涉其内部工作过程，而是基于预设的交通场景和车辆运动模型来生成输入数据。这种方法更适用于初步评估雷达在多种场景下的性能，但可能无法模拟所有复杂的真实情况，特别是对于雷达的内部故障处理和边缘情况反应的测试。 本文通过在相同的交通场景（如匀速行驶、加减速、转弯、上下坡和弯道）下，对比收集目标的纵向和横向距离、速度数据，来量化这两种方法的性能。实验结果显示，在常规驾驶条件下，传感器注入法和黑盒模拟法的表现基本相当。然而，在更具挑战性的工况（如坡道和弯道），传感器注入法显示出显著优势，因为它能更好地模拟实际环境中可能遇到的复杂信号，这对于保证控制算法的稳定性和鲁棒性至关重要。 选择哪种测试方法取决于具体的应用需求和测试目的。如果需要深度了解雷达内部功能，传感器注入法可能是更好的选择；而如果目标是快速评估整体系统性能，黑盒模拟法则更为便捷。无论何种方法，车载毫米波雷达的虚拟测试仿真都是提升智能驾驶系统性能和安全性的关键技术之一。