车载毫米波雷达作为高级驾驶辅助系统（ADAS）及自动驾驶车辆的核心感知部件，其目标识别可靠性直接决定ACC（自适应巡航控制）、AEB（自动紧急制动）、BSD（盲点检测）等功能的安全性能。当前行业测试以国际标准为基础，结合国内起草中的《车载毫米波雷达性能要求及试验方法》（计划号20251084-T-339），通过多场景、多目标、多环境的系统性验证，量化雷达对车辆、行人、非机动车等目标的识别准确率、稳定性及抗干扰能力，为雷达量产验收、ADAS功能落地及车辆安全认证提供核心技术依据。
一、测试核心定义与适用范围
1. 关键术语
目标识别可靠性：雷达在规定场景、环境及时间内，准确识别目标类型、距离、速度、方位角等信息，并持续稳定跟踪目标的能力，核心评价维度包括检测概率、误报率、分类准确率及跟踪连续性。
雷达截面积（RCS）：表征目标对毫米波反射能力的物理量，直接影响雷达识别距离与灵敏度，不同目标RCS差异显著（如行人0.5~2 m²、车辆10~100 m²、自行车1~5 m²）。
微多普勒特征：目标运动部件（如车轮、肢体）产生的多普勒频移信号，是雷达区分自行车、行人与固定障碍物的关键特征。
2. 适用场景
本测试适用于车载24GHz、77GHz、79GHz频段毫米波雷达，覆盖乘用/商用车辆搭载的前向、角向及环视雷达。测试场景涵盖城市道路、高速公路、乡村道路等典型工况，针对车辆、行人、自行车、三轮车、交通锥等不同目标类型，验证雷达在静态、动态、多目标交叉及极端环境下的识别可靠性，为ADAS功能开发、雷达产品选型及Euro-NCAP、IIHS等安全认证提供支撑。不适用于车载激光雷达、摄像头等其他感知设备的单独测试。
二、测试方法分类及核心流程
基于测试环境与控制精度，车载毫米波雷达目标识别可靠性测试主要分为台架模拟测试、实车道路测试、仿真场景测试三类，三类方法互补覆盖从部件级到系统级的全维度验证，核心流程围绕目标特性模拟、数据采集与结果分析展开。
1. 测试方法分类
台架模拟测试：实验室可控环境下，通过RCS可调模拟器、动态目标模拟器（DTS）构建目标信号，精准模拟不同RCS、速度、距离的目标特性。适用于雷达部件级性能验证，可排除环境干扰，重复测试雷达识别精度与信号处理能力，常用于量产前批次一致性检测。
实车道路测试：在封闭测试场或开放道路搭建真实场景，采用标准假人、试验车辆、电动自行车等实物目标，模拟跟车、Cut-in、行人横穿、多目标交叉等工况。可验证雷达在真实交通流、地形及天气条件下的识别可靠性，是ADAS系统级功能验证的核心手段。
仿真场景测试：基于Prescan、Carsim等仿真平台，构建数字化交通场景，集成雷达仿真模型与车辆动力学模型，模拟极端天气、复杂路口、突发障碍等实车难以复现的工况。具有测试效率高、场景覆盖全的优势，适用于雷达算法迭代与极限工况验证。
2. 通用测试流程（台架+实车组合方案）
试验准备：环境校准方面，台架测试控制室温（23±2）℃、无电磁干扰；实车测试需记录天气（晴/雨/雾）、光照及路面条件。设备准备包括：高精度RCS模拟器、RTK-GPS真值系统（定位误差<2cm）、激光雷达（点云比对基准）、数据采集终端，同时完成雷达与车辆CAN/LIN总线的通信调试。
场景与目标布置：台架端通过模拟器设定目标RCS值（覆盖0.1~100 m²）、运动速度（0~120 km/h）及距离（0~200 m），模拟单一/多目标场景；实车端布置标准行人假人（符合ISO 19206-2）、不同车型试验车（轿车/SUV/卡车）、电动三轮车，设计跟驰、横穿、盲点切入等典型工况，明确目标运动轨迹与触发条件。
测试执行与数据采集：启动雷达与数据采集系统，按预设场景触发目标运动，实时记录雷达输出的目标类型、距离、速度、方位角数据，同步采集真值系统（激光雷达+GPS）数据作为比对基准。每类场景重复测试不少于5次，覆盖目标不同初始位置与运动状态。
结果处理与分析：计算核心指标，检测概率=正确识别目标次数/总测试次数×100%，误报率=虚假目标报警次数/总测试时长×100%，分类准确率=目标类型正确识别次数/有效识别次数×100%；对比雷达数据与真值数据，分析距离误差、速度误差及跟踪中断时长，剔除因设备故障、环境突变导致的异常数据。
三、测试关键技术要求与标准差异
1. 核心技术参数要求
为保证测试可靠性与结果可比性，需严格控制目标特性、设备精度及环境参数，核心要求如下：
目标参数：RCS模拟精度误差≤±0.5 dB，目标运动速度控制精度±1 km/h，多目标间距控制误差≤0.3 m，行人假人肢体摆动频率模拟真人（0.5~2 Hz）。
设备精度：真值系统定位误差≤2 cm，时间同步精度≤10 ms，激光雷达点云分辨率≥100点/㎡，雷达数据采样频率≥10 Hz。
环境控制：极端天气模拟需覆盖降雨（5~20 mm/h）、雾（能见度50~200 m）、低温（-40℃）、高温（85℃），电磁干扰环境符合GB/T 21437标准。
指标阈值：通用工况下目标检测概率≥90%（50m内），误报率<5%/小时，距离误差<0.3 m（@50m），跟踪中断时长≤0.5 s。
2. 标准差异与发展趋势
当前测试标准以国际标准为核心，国内标准处于完善阶段，核心差异与趋势如下：
国际与国内标准差异：Euro-NCAP、ISO 19206-2侧重弱势道路使用者（行人/自行车）识别与AEB功能联动测试；国内起草中的GB标准（20251084-T-339）结合国内交通特点，新增三轮车、载货障碍物等目标的测试要求，强化电磁兼容环境下的识别性能验证。
测试技术升级趋势：从单一目标测试转向多目标融合测试，从静态场景转向动态交互场景，结合传感器融合技术，新增雷达与摄像头、激光雷达的数据协同验证要求，同时强化AI算法分类精度的专项测试。
四、行业应用与测试注意事项
1. 核心应用场景
雷达产品验收：作为量产雷达批次一致性检测的核心环节，验证雷达识别性能是否符合设计规范与整车厂技术要求，剔除不合格产品。
ADAS/自动驾驶开发：支撑ACC、AEB、BSD等功能算法迭代，通过多场景测试优化目标识别与跟踪策略，提升系统决策安全性。
车辆安全认证：测试结果直接作为Euro-NCAP、C-NCAP等安全评级的核心依据，影响车辆市场竞争力与合规性。
工艺优化：帮助雷达厂商优化天线设计、信号处理算法及硬件集成方案，提升低RCS目标识别能力与抗干扰性能。
2. 测试注意事项
目标模拟真实性：优先采用实物目标或高精度RCS模拟器，避免因目标特性模拟失真导致测试结果偏差，如自行车测试需还原车轮旋转的微多普勒特征。
环境干扰控制：实车测试需避开电磁干扰源（如基站、高压线路），台架测试需搭建屏蔽室，同时记录环境参数，便于结果异常时追溯原因。
设备校准与维护：测试前需对雷达、真值系统、模拟器进行全面校准，定期检查设备精度，确保数据采集准确性；雷达传感器表面需清洁，避免污渍影响信号发射与接收。
多场景覆盖：需兼顾常规工况与极端工况，重点覆盖低RCS目标（如行人、塑料袋）、复杂交叉场景（多目标轨迹重叠）及恶劣天气，避免测试场景单一导致的可靠性误判。
数据同步与分析：确保雷达数据与真值数据时间同步，采用专业数据分析工具剔除异常值，同时保留原始数据用于追溯与算法优化。
五、总结
车载毫米波雷达目标识别可靠性测试是保障车辆ADAS功能安全、推动自动驾驶技术落地的核心环节。通过台架、实车、仿真三类方法的协同验证，结合严格的技术参数控制与标准规范，可全面量化雷达在复杂场景与极端环境下的识别性能。随着国内标准的完善与测试技术的升级，测试将更贴合实际交通需求，强化多目标、多传感器融合的可靠性验证，为打造更安全、智能的车载感知系统提供有力支撑，助力汽车行业向高级别自动驾驶稳步迈进。
