了解有关高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的更多信息，以及仿真如何帮助克服开发挑战并支持准确、安全和可靠的系统。
介绍
深夜，在繁忙的高速公路上。汽车稍微偏离车道，但在驾驶员做出反应之前，ADAS 车道保持系统就会轻轻地纠正路线。由于先进的传感和控制技术，原本可能存在危险的时刻被忽视了。
这是高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的承诺。通过将天线、传感器、连接和软件相结合，它们使驾驶更加安全，并为自动驾驶汽车铺平了道路。然而，这一承诺背后隐藏着一项重大的工程挑战：确保所有这些系统在现实条件下可靠工作。在路上测试每一种可能性是不切实际的。高保真模拟提供了答案。它允许工程师在构建物理原型之前就设计、验证和优化 ADAS 性能。
你将学到什么
在本文中，我们将探讨：
l开发安全可靠的 ADAS 面临的最重大挑战。
l仿真如何支持天线设计、雷达精度、人身安全、天气适应能力、连接性等。
l达索系统解决方案如何帮助汽车制造商加速创新并降低风险。
ADAS的挑战
为了正常运行，ADAS 必须不断解读周围环境：道路标记、标志、天气状况、行人、其他车辆和互联基础设施。要实现这一目标，需要雷达、摄像头、激光雷达、GPS 和 5G 或 6G 连接的无缝集成。
然而，这些系统面临着重大挑战：天线受到车辆几何形状的影响，多个系统可能相互干扰，传感器必须遵守严格的安全法规，以及雨水或泥浆等环境因素可能会遮挡摄像头。仅通过物理测试来涵盖所有可能的情况将是非常昂贵和耗时的。
仿真如何增强 ADAS
仿真可以帮助工程师在设计周期的早期预测并解决这些问题。它提供了一个虚拟环境，可以在无数的现实场景中测试天线、传感器和连接。
天线设计和放置
车辆的形状和材料可以极大地影响天线性能。一旦安装在弯曲的金属主体上，理论上可行的方法在实践中可能行不通。仿真使工程师能够评估布局、分析增益和波束方向等性能指标并尽早完善设计。
借助Antenna Magus和CST Studio Suite，团队可以快速选择天线设计、运行整车电磁仿真并优化布局以实现最大覆盖范围。
仿真可确保天线性能符合实际条件。
雷达后处理和幽灵目标检测
雷达对于探测障碍物至关重要，但附近物体的反射可能会产生“幽灵目标”。如果不加以解决，这些错误信号可能会导致系统混乱。
CST Studio Suite提供先进的雷达后处理功能，使工程师能够可视化信号路径、检查通道脉冲响应并分析多普勒速度和到达角度。这可确保雷达阵列配置为最大限度地减少幽灵目标并提供准确的检测。
雷达模拟可识别并消除幽灵目标，实现可靠检测。
人体暴露合规性
天线和传感器发射的电磁场必须保持在全球安全标准范围内。物理测试成本高昂且有限，但模拟可以分析现实场景中的暴露情况。
借助CST Studio Suite，工程师可以在车辆内部和周围放置虚拟人体模型，自动计算比吸收率 (SAR) 并确认符合监管阈值。
模拟确认符合电磁安全标准。
污染优化
天气和路况可能会因雨、雪或泥浆遮挡摄像头和传感器，从而限制其有效性。及早预测和缓解这一问题至关重要。
借助PowerFLOW，流体动力学模拟可以预测不同驾驶条件下的喷雾模式。工程师可以识别有风险的传感器并调整车辆设计或放置以最大程度地减少污染。
流体模拟有助于防止传感器被喷雾或污垢堵塞。
虚拟试驾
任何物理测试程序都无法涵盖 ADAS 必须面对的各种驾驶条件。虚拟试驾提供了一种安全且经济高效的替代方案。
使用CATIA SCANeR，工程师可以创建真实的驾驶环境，在无数的交通和天气场景下验证 ADAS 算法，并收集直接用于设计改进的见解。
虚拟试驾可在数百万个模拟场景中验证 ADAS。
6G 连接和智慧城市模拟
随着车辆的互联程度越来越高，可靠的 V2X 和未来的 6G 链路必须在复杂的环境中进行验证。传统的天线指标是不够的；工程师需要了解信号在现实条件下的行为方式。
借助CST Studio Suite，工程师可以使用建筑物、道路、地形和周围车辆的详细 3D 模型来模拟大规模电磁波的传播。这些研究能够评估代表性行驶路线上的覆盖范围、干扰和信道响应，有助于确保 ADAS 连接在密集环境中保持稳健和弹性。
跨团队协作
ADAS 开发涉及机械工程师、电子专家、系统架构师等。3DEXPERIENCE 平台提供了一个统一的环境，其中：
l团队始终使用最新的几何结构和系统模型。
lCAD、PLM 和模拟数据保持同步。
l在促进协作的同时保护知识产权。
l开发周期更短，风险更低。
结论
构建可靠的 ADAS 需要的不仅仅是在车辆上添加传感器。它需要一个集成的生态系统，其中天线、电子设备、连接和软件都可以无缝地协同工作。
借助SIMULIA 和CATIA解决方案，工程师可以模拟 ADAS 的各个方面，从天线放置和雷达鬼目标检测到人体暴露合规性和 6G 城市规模连接。借助3D EXPERIENCE 平台，所有这些知识都汇集在一起，从而实现协作、集成和全生命周期可追溯性。这种基于模型的端到端方法使汽车制造商能够降低开发成本，加速创新，并自信地从辅助驾驶过渡到完全自动驾驶。
