德尔福研发汽车主动安全系统雷达传感器对准算法

在车辆行驶过程中，雷达传感器对准算法每秒执行40次以上。在1毫秒内，它必须根据雷达传感器提供的数据、车辆速度、传感器在车辆上的位置及其指向角度计算出不对准角。

在过去，Delphi系统工程师将MATLAB原型算法交给软件工程师用c语言实现。这种方法有几个缺点。当软件工程师的工作量很大的时候，他们经常几个星期都无法开始C实现的工作。由于系统工程师和离岸软件工程师被分隔在几个时区，因此通信是具有挑战性的。软件工程师有时会误解原型算法，并交付无法满足设计和性能要求的C代码。

由于对主动安全系统的需求很高，德尔福只有四周的时间来改进新雷达产品的雷达传感器校准算法。s manbetx 845他们需要一种方法，使系统工程师能够交付他们自己的产品C代码。

Delphi采用MATLAB和MATLAB Coder来开发和实现雷达传感器对准算法。

梁用MATLAB分析了从一辆真实车辆的道路测试中捕获的传感器数据。在大量的测试数据和强大的MATLAB内置函数的帮助下，Liang实现并验证了一种雷达传感器对中算法，该算法根据原始雷达探测和主车辆速度计算传感器不对中角度。该算法计算线性方程组的最小二乘解。根据最小二乘解的残差估计计算角度的精度。

为了验证该算法，Liang在MATLAB中使用记录的传感器和车辆数据进行了仿真。然后，他使用MATLAB脚本对大量车辆数据进行处理，验证算法计算出的传感器不对准角的准确性。

他使用MATLAB编码器从算法生成C代码。他通过调用MATLAB测试代码中的一个MEX函数来验证C代码，并将生成的代码的结果与原始MATLAB算法的结果进行比较，在几分钟内完成每次迭代。

最初，在ARM10处理器上运行的生成的C代码在超过3毫秒的时间内计算了不对齐角。Liang在MATLAB代码中去除冗余逻辑，组合for循环，并进行其他优化，直到生成的代码在不到1毫秒的时间内完成计算，满足吞吐量要求。

梁按时将改进算法的验证C代码交付给软件集成团队，以便集成到生产系统中。

德尔福已经将这种雷达传感器对准算法应用于多家原始设备制造商生产车辆的主动安全系统中，没有发现任何缺陷。

Liang和他的同事使用MATLAB和MATLAB Coder来设计和实现其他几种生产算法，包括目标选择算法，该算法使用融合跟踪信息、相机视觉对象和主机车辆信息来为oem的主动安全功能选择适当的目标。