Modeling Backscattering Behavior of Vulnerable Road Users Based on High-Resolution Radar Measurements

Bei der Weiterentwicklung der Technologie des autonomen Fahrens (AD) ist die Beschaffung zuverlässiger dreidimensionaler Umgebungsinformationen eine unverzichtbare Aufgabe, um ein sicheres Fahren zu ermöglichen. Diese Herausforderung kann durch den Einsatz von Fahrzeugradaren zusammen mit optischen Sensoren, z. B. Kameras oder Lidars, bewältigt werden, sei es in der Simulation oder in konventionellen Tests auf der Straße. Das Betriebsverhalten von Fahrzeugradaren kann in einer Over-the-Air (OTA) Vehicle-in-the-Loop (ViL) Umgebung genau bewertet werden. Für eine umfassende experimentelle Verifizierung der Fahrzeugradare muss jedoch die Umgebung, insbesondere die gefährdeten Verkehrsteilnehmer (VRUs), möglichst realistisch modelliert werden. Moderne Radarsensoren sind in der Lage, hochaufgelöste Erkennungsinformationen von komplexen Verkehrszielen zu liefern, um diese zu verfolgen. Diese hochauflösenden Erkennungsdaten, die die reflektierten Signale von den Streupunkten (SPs) der VRUs enthalten, können zur Erzeugung von Rückstreumodelle genutzt werden. Darüber hinaus kann ein realistischeres Rückstreumodell der VRUs, insbesondere von Menschen als Fußgänger oder Radfahrer, durch die Modellierung der Bewegung ihrer Extremitäten in Verkehrsszenarien erreicht werden. Die Voraussetzung für die Erstellung eines solchen detaillierten Modells in verschiedenen Situationen sind der Radarquerschnitt (RCS) und die Doppler-Signaturen, die sich aus den menschlichen Extremitäten in einer bewegten Situation ergeben. Diese Daten können durch die gesammelten Radardaten aus hochauflösenden RCS-Messungen im Radial- und Winkelbereich gewonnen werden, was durch die Analyse der Range-Doppler-Spezifikation der menschlichen Extremitäten in verschiedenen Bewegungen möglich ist. Die entwickelten realistischen Radarmodelle können bei der Wellenausbreitung im Radarkanal, bei der Zielerkennung und -klassifizierung sowie bei Datentrainingsalgorithmen zur Validierung und Verifizierung der Kfz-Radarfunktionen eingesetzt werden. Anschließend kann mit dieser Bewertung die Sicherheit von fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) beurteilt werden. Daher wird in dieser Arbeit ein hochauflösendes RCS-Messverfahren vorgeschlagen, um die relevanten SPs verschiedener VRUs mit hoher radialer und winkelmäßiger Auflösung zu bestimmen. Eine Gruppe unterschiedliche VRUs wird in statischen Situationen gemessen, und die notwendigen Signalverarbeitungsschritte, um die relevanten SPs mit den entsprechenden RCS-Werten zu extrahieren, werden im Detail beschrieben. Während der Analyse der gemessenen Daten wird ein Algorithmus entwickelt, um die physischen Größen der gemessenen Testpersonen aus dem extrahierten Rückstreumodell zu schätzen und sie anhand ihrer Größe und Statur zu klassifizieren. Zusätzlich wird ein Dummy-Mensch vermessen, der eine vergleichbare Größe wie die vermessenen Probanden hat. Das extrahierte Rückstreuverhalten einer beispielhaften VRU-Gruppe wird für ihre verschiedenen Typen ausgewertet, um die Übereinstimmung zwischen virtuellen Validierungen und der Realität aufzuzeigen und den Genauigkeitsgrad der Modelle sicherzustellen. In einem weiteren Schritt wird diese hochauflösende RCS-Messtechnik mit der Motion Capture Technologie kombiniert, um die Reflektivität der SPs von den menschlichen Körperregionen in verschiedenen Bewegungen zu erfassen und die Radarsignaturen der menschlichen Extremitäten genau zu schätzen. Spezielle Signalverarbeitungsschritte werden eingesetzt, um die Radarsignaturen aus den Messergebnissen des sich bewegenden Menschen zu extrahieren. Diese nachbearbeiteten Daten ermöglichen es der Technik, die zeitlich variierenden SPs an den Extremitäten des menschlichen Körpers mit den entsprechenden RCS-Werten und Dopplersignaturen einzuführen. Das extrahierte Rückstreumodell der VRUs enthält eine Vielzahl von SPs. Daher wird ein Clustering-Algorithmus entwickelt, um die Berechnungskomplexität bei Radarkanalsimulationen durch die Einführung einiger virtueller Streuzentren (SCs) zu minimieren. Jedes entwickelte virtuelle SCs hat seine eigene spezifische Streueigenschaft

Backscattering Behavior of Vulnerable Road Users Based on High-Resolution RCS Measurements

Automotive radars, along with optical sensors such as cameras or lidars, offer a reliable way of obtaining the 3-D information about the environment. Of particular interest in autonomous driving (AD) is the reliable detection of particularly vulnerable road users (VRUs). Modern radar sensors are able to detect, distinguish, and track targets with high resolution. Relying on that, a backscattering model of complex traffic targets can be generated from the reflected signals of their scattering points (SPs). These models can be employed in the radar channel simulations for verification methods of advanced driver assistance systems. Therefore, in this work, different persons as the most vital VRUs are measured with high radial and high angular resolution. The necessary signal processing steps are explained in detail for the determination of the relevant SPs. Thus, the corresponding radar cross section (RCS) values can be assigned to certain body regions. In addition to real persons, further measurements are compared with a dummy of the corresponding size. Based on the measurement results, not only accurate models of road users can be derived, but also the measurement results can be employed for calculating wave propagation in traffic scenarios. From the measured SPs, the classification of the persons by size and stature is derived