Radar ADAS HIL RF

模擬ADAS雷達目標實物 RF HIL刷新測試成規

2017-09-25
隨著無線技術更多地嵌入諸如車載雷達(Radar)和機器對機器(M2M)通訊等「關鍵任務」應用中,新的測試方法也相應出現,以確保系統的可靠性。其中一種射頻(RF)驅動系統測試方法便是硬體迴路(Hardware In the Loop, HIL)測試,該測試方法屬於「即時」測試類。
工程師可以創建出測試系統,以模擬現實世界中典型存在實體系統,這並非是新的理念。然而,射頻技術在諸如車載雷達等關鍵任務應用中的日益普及,使得HIL測試成為無線應用越來越常用的測試方法。 

拆解細部架構 認識HIL測試 

HIL測試的理念最初是作為測試航空航太和汽車工業複雜控制系統的機制而被提出來的。在典型的應用中,工程師可以透過利用HIL測試系統模擬電氣訊號和發動機的行為來測試發動機的電子控制單元(ECU)。在本應用中,該測試系統結合了輸入/輸出(I/O)用類比和數位模擬介面,以及確定性處理元件,以有效模擬系統(圖1)。 

圖1 典型HIL測試系統方塊圖
近年來,射頻技術用於關鍵感測和通訊技術的趨勢,使得很多射頻系統工程師開始使用相似的測試方法。在典型的RF HIL測試系統中,相對低速的類比數位轉換器(ADC)和數位類比轉換器(DAC)被替換成向量訊號產生器和分析器。事實上,這些應用中所使用的HIL測試系統在架構上常常與軟體無線電(SDR)類似。不過,很多嵌入式處理元件仍保持相同。RF HIL系統的常見應用包括通道模擬、通道測量、即時全球導航衛星系統(GNSS)模擬、雷達目標產生和認知測試。 

最令人振奮的即時測試應用是車載雷達測試--既包括其作為單獨產品,又包括其作為更複雜先進駕駛輔助系統(ADAS)組成的情況。現代ADAS技術結合了雷達(傳統上是在24GHz波段,現在日益朝77GHz和79GHz波段發展)、攝影機、超音波和光達(LIDAR)技術來感測周圍環境。ADAS設計的複雜度覆蓋了從較為簡單的盲點偵測報警指示器到全自動駕駛系統。雖然今天的很多關鍵汽車感測技術年代都相對較久遠了(事實上,首款車載雷達原型可追溯至1950年代末),但是感測器尺寸和成本的改進以及訊號處理技術的進步,已經讓自動駕駛系統變得更為可行。 

HIL測試查找問題 加速車載雷達開發 

雷達感測器測試須要工程師驗證裝置的電磁特性和功能特性。例如,典型的射頻測量可能包括輸出功率和脈衝線性,如透過解調調頻連續波(FMCW)輸出進行測量。同樣重要的,還包括測距精度、距離分辨力以及在受干擾情況下檢測物體的能力等功能特性。 

為測試物理和功能特性,雷達測試中越來越多使用既能夠配置為測量儀器,又可配置為雷達目標產生器的測試設備。在本例中,測試系統利用即時訊號處理元件從根本上讓雷達感測器相信其看到的一個物體或目標,而實際上只不過是一台測試設備。這個過程被稱為「目標模擬」或「目標產生」,是使用訊號處理來重建物體反彈雷達刺激的電磁回應。 

圖2所示為雷達目標產生的兩種方法。第一種方法被稱為被動式目標產生法,即使用一根延遲線模擬雷達刺激的來回傳播時間。第二種方法被稱為主動式目標模擬法,使用HIL測試系統以數位方式重建雷達系統的環境。 

圖2 被動式雷達目標產生器 vs. 主動式雷達目標產生器
在典型的主動式目標模擬器中,由寬頻向量訊號分析器接收來自雷達感測器的刺激。儀器上載有的嵌入式處理器向模擬距離和都普勒位移施加延遲作用,以模擬速度。最後,由向量訊號產生器將此一數位創建的雷達環境產生訊號,回饋回雷達感測器。 

對於給定的應用,根據所模擬的物件類型,可以選擇被動式雷達目標模擬或主動式雷達目標模擬方法。例如,被動式模擬器在模擬短距離目標方面性能更好,而主動式模擬器則可以模擬更為複雜的駕駛場景,如變道或物體穿過馬路。 

HIL模擬ADAS環境 助力奧迪駕駛測試 

美商國家儀器(NI)已經聯手多家領先的汽車製造商致力於改進下一代雷達測試技術,例如參與位於德國英戈爾施塔特的奧迪(Audi)著手開發全自動駕駛汽車的開拓性研究工作。 

奧迪團隊認識到,安全和可靠性是新一代自動駕駛汽車的重點,因此採用HIL測試在實驗室環境下模擬ADAS系統環境。透過在實驗室模擬典型的駕駛測試,奧迪實現了在設計過程中提早改進嵌入式軟體可靠性,甚至能夠發現原本要等到實際駕駛測試才會暴露的故障。 

圖3所示的奧迪目標模擬系統結合第二代向量訊號收發器(VST),配有專為79GHz雷達頻段設計的上轉換器和下轉換器。在本場景中,VST發揮了軟體無線電的功能,且使用LabVIEW可程式設計現場可編程閘陣列(FPGA)能夠為模擬雷達目標執行即時訊號處理例行程式。 

圖3 奧迪主動式目標模擬系統方塊圖
打造感測器融合架構 加速ADAS環境偵測

展望未來,結合多重感測技術,利用每個技術的比較優勢是ADAS設計的大勢所趨。例如,在測量物體距離(甚至是在夜間或多霧條件下)方面,雷達通常都是最精確的技術。然而,基於攝影機的影像識別在確定物體的準確位置方面則更為精準。透過將多種感測器的輸入整合至感測器融合架構,能夠提升ADAS感測周圍環境的能力(圖4)。 

圖4 自動駕駛汽車整合多重傳感技術
利用感測器融合,加上針對如神經網路演算法用於物件檢測的依賴性之提升,將長期持續提升嵌入式軟體測試的重要性,未來工程師將更加地將雷達測試與高度同步且極其靈活的HIL測試系統內的其他嵌入式感測器技術相結合。 

模擬先進電子環境 RF HIL測試涉足5G 

雖然雷達目標模擬是一項短期看來很可能影響消費者的HIL應用,但這卻只是RF HIL測試新興應用的一小部分。例如,在國防工業內,工程師採用相似的測試策略模擬先進電子環境。此外,在無線產業中,工程師也將相似的HIL技術用於越來越複雜的即時通道測量。 

如今的RF HIL測試系統與工程師在5G通訊系統原型化方面所使用的先進軟體無線電技術在架構上驚人地相似。與雷達目標模擬相似,即時對刺激訊號進行解譯和反應必須具備寬頻射頻前端和密集型訊號處理元件。因此,諸如諾基亞(Nokia)、英特爾(Intel)和三星(Samsung)等公司實現5G系統原型化的諸多相同技術創新與更廣泛的RF HIL測試應用其實是相同的技術。 

軟實力成勝負關鍵 決戰複雜測試生態 

自動駕駛汽車等日益複雜的系統正快速改寫測試和測量設備供應商設計儀器所必須遵循的規則。過去,儀器只是報告訊號模擬特性的機制。如今,儀器還被用來報告系統的功能特徵。今後,軟體技術將成為工程師構建越來越複雜的測量系統,涵蓋從最簡單的射頻元件到全自動駕駛汽車特性的關鍵技術。對於測試設備供應商而言,軟體仍是關鍵的投資領域,且透過軟體區分產品的能力,將最終定義行業內誰輸誰贏。 

(本文作者任職於美商國家儀器)

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