[发明专利]车载雷达信号级仿真方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种车载雷达信号级仿真方法、装置、设备及可读存储介质，涉及无人驾驶仿真技术领域。其中，方法包括：获取仿真环境内物体的信息和天气信息；将物体的信息和天气信息输入至车载雷达模型，得到模型输出的物体扫描信息；车载雷达模型包括功能模型和性能模型，功能模型用于根据天气信息计算天气影响下的雷达感知范围，确定雷达感知范围内的目标物体，并将目标物体的状态输入至性能模型；性能模型用于模拟目标物体的扫描信息。本实施例可减少雷达仿真的计算量同时提高仿真精度。

技术领域

本申请实施例涉及无人驾驶仿真技术，尤其涉及一种车载雷达信号级仿真方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

自动驾驶虚拟仿真测试是通过计算机仿真技术，建立现实静态环境与动态交通场景的数学模型，使得自动驾驶汽车与相关算法在虚拟交通场景中进行模拟测试。毫米波雷达作为环境感知传感器之一，由于它相对成本较低，测速精度高，安装方式简单，全天候工作等优点，已逐渐成为自动驾驶感知系统中不可或缺的传感器。

目前毫米波雷达的建模仿真大部分都采用了射线追踪法，它是通过辨认多径传播中收发天线之间所有可能的传播路径，根据电波传播理论计算出每条有效路径的接收功率、时延、发射角、到达角等参数，并在接收端完成矢量合成。射线追踪的过程一般包括辐射源剖分，射线与地形求交点，有效路径筛选，电磁参数计算等模块。

射线追踪法可以结合收发天线的辐射方向图，准确地知道每条射线的辐射状况。射线追踪的计算量和射线剖分角的大小和电磁环境的复杂程度紧密相关。当环境变得复杂时，射线追踪过程会产生大量的反射点和绕射点，使计算量骤增，甚至超过系统负荷。

发明内容

本申请实施例提供一种车载雷达信号级仿真方法、装置、设备及可读存储介质，以减少雷达仿真的计算量同时提高仿真精度。

第一方面，本申请实施例提供了一种车载雷达信号级仿真方法，包括：

获取仿真环境内物体的信息和天气信息；

将所述物体的信息和天气信息输入至车载雷达模型，得到所述模型输出的物体扫描信息；

其中，所述车载雷达模型包括功能模型和性能模型，所述功能模型用于根据天气信息计算天气影响下的雷达感知范围，确定所述雷达感知范围内的目标物体，并将所述目标物体的状态输入至所述性能模型；所述性能模型用于模拟所述目标物体的扫描信息；

其中，所述根据天气信息计算天气影响下的雷达感知范围，包括：

根据原始雷达感知距离和衰减率，计算新的雷达感知距离；根据新的雷达感知距离计算雷达感知范围；

其中，根据公式计算所述衰减率β；

R表示降水率，a₁和b₁是依赖于雷达工作频率、气象粒子尺寸和环境温度的常数，V表示能见度，e为自然底数，a₂和b₂为依赖于雷达工作频率和环境温度的常数。

第二方面，本申请实施例还提供了一种车载雷达信号级仿真装置，包括：

获取模块，用于获取仿真环境内物体的信息和天气信息；

输入模块，用于将所述物体的信息和天气信息输入至车载雷达模型，得到所述模型输出的物体扫描信息；

其中，所述车载雷达模型包括功能模型和性能模型，所述功能模型用于根据天气信息计算天气影响下的雷达感知范围，确定所述雷达感知范围内的目标物体，并将所述目标物体的状态输入至所述性能模型；所述性能模型用于模拟所述目标物体的扫描信息；

其中，所述根据天气信息计算天气影响下的雷达感知范围，包括：

根据原始雷达感知距离和衰减率，计算新的雷达感知距离；根据新的雷达感知距离计算雷达感知范围；