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在不久的将来，有望在不久的将来大大提高汽车安全性和运输效率。然而，为了实现这一目标，原始汽车设备制造商必须在当前的汽车自动驾驶水平上进一步发展。为了实现这一跨越，他们需要征服和高级驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶系统中与自动驾驶系统中的汽车雷达传感器测试有关，并开发新的方法来训练传统的解决方案。

国际汽车工程学会(原美国汽车工程学会)将自动驾驶分为六个等级，其中 L0 级代表完全由司机控制，L5 代表全自动驾驶。

如今，最先进的自动驾驶汽车系统只达到了 L3 等级，这个等级意味着车辆可以在没有人工干预的情况下做出加速或制动等决定。 L3 级到 L5 层次需要在很多方面取得突破，包括弥合软件仿真与道路测试的差距，以及在真实条件下的训练 ADAS 和自动驾驶算法。

这是德科技最新推出的雷达场景仿真器（RSE）弥合这些差距很有帮助。

软件仿真在自动驾驶汽车开发过程中起着重要作用。通过软件仿真环境有助于制造商验证 ADAS 以及自动驾驶系统的能力。然而，模拟无法完成AOS代理全自动驾驶汽车不可避免地器可能出现的反应异常，这些都是全自动驾驶汽车不可避免的问题。

在将 ADAS 在将自动驾驶系统推向市场之前，原始设备制造商通过道路测试验证其可靠性。虽然道路测试现在并将继续是发展过程中至关重要和不可或缺的一部分，但它不仅需要大量的时间来控制环境条件，而且成本高，难以重复。如果只依靠道路测试，可能需要几十年才能在城乡道路上安全驾驶。训练算法对于在相对现实的时间内完成开发至关重要。

验证基于雷达的自动驾驶算法是一项至关重要的任务。传感器收集与道路和交通状况相关的信息，并向处理器和算法提供信息，以便他们在指定情况下做出如何响应车辆的决定。如果没有适当的培训，自动驾驶汽车的决定可能会危及驾驶员或行人的安全。

成为一名优秀的司机往往需要时间和经验。自动驾驶系统还需要长期的培训来提高他们应对实际驾驶条件的能力。 L5 自动驾驶需要依靠复杂的系统，其能力应该超过最好的人类驾驶员。

过早验证未经验证的 ADAS 与自动驾驶系统进行道路测试也有风险。OEM 需要能够模拟真实场景，验证传感器、电子控制单元代码、人工智能等实际部件。

目前，基于实验室的模拟解决方案无法提供接近现实的驾驶场景。它们的视野有限，无法区分距离小于 4 米的对象。一些系统使用多个雷达目标仿真器（RTS），每个 RTS 通过机械移动天线，向雷达传感器呈现多个点目标，模拟水平位置和垂直位置。这种机械自动化操作会延缓整体测试速度。其他解决方案只使用少数目标模拟器形成天线墙，对象可能出现在场景的任何位置，但不能同时出现。在静态或准静态环境或准静态环境中测试几个横向移动目标，但受机械臂速度的限制。

现在的仿真器最多只能模拟 32 一个对象，包括车辆、基础设施、行人、障碍物和其他对象。这远低于道路上随时可能遇到的车辆数量。在测试雷达传感器时，如果对象数量有限，则不能反映完整的驾驶场景，也不能重现真实环境中的复杂情况。

为了提高自动驾驶技术 L4 级和 L5 级，汽车 OEM 解决方案需要能够更快地渲染更多物体。为了满足这一需求，德的可扩展模拟屏幕，以满足这一需求。该屏幕由数百个微型目标雷达模拟器组成，最多可以模拟 512 个距离近至 1.5 米的对象。因此，模拟屏幕可以呈现一个复杂的场景，在实验室测试前只能在道路上测试。

德科技自豪地在这些技术领域取得了突破，并推出了雷达场景模拟器产品。该产品是德科技开发的自动驾驶模拟（ADE）平台的关键组成部分。我们相信，该技术可以减少道路交通伤亡，缓解交通拥堵，实现更安全、更高效的道路交通，从而缩短通道 L5 自动驾驶的距离。