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
