把模拟带到地下

Byron Stanley，美国萨默维尔WaveSense公司首席技术官，Ansys Advantage员工

虽然自动驾驶汽车行驶的道路下方似乎并不重要，但WaveSense工程师正在使用Ansys HFSS电磁解决方案开发一种系统，可以在所有条件下绘制道路的地下特征，以进行精确的位置验证。

在创造使自动驾驶成为现实的技术的竞赛中，大多数工程师都专注于让传感器检测、解释道路上的物体并对其做出反应。为了解决最棘手的挑战之一——当车道标识状况不佳或被雪、雾或雨遮挡时，保持车辆在行驶车道上——WaveSense公司的工程师们正将雷达设备直接指向下方。雷达定位系统也被积极应用于停车场、立交桥和停车场。

这个概念是由麻省理工学院林肯实验室的研究人员在2009年左右提出的。2013年，探地雷达首次被部署在阿富汗的9吨自动军用车辆上，那里的道路通常不明确，偏离标准道路可能是致命的。2017年，麻省理工学院的研究人员创建了一家衍生公司WaveSense, Inc.，为消费者市场设计适用于乘用车和卡车的GPR装置。WaveSense团队正在使用Ansys HFSS优化雷达性能，同时降低成本，更快地将产品推向市场。作为Ansys Startup Program的成员，该公司获得了HFSS的访问权限。

该公司测量并记录地下管道、树根、岩石和土壤的反射，并不断更新WaveSense的地图数据库。

工程和教育挑战

作为一种原理验证装置，用于军事目的的第一代GPR单元与车辆本身一样宽。WaveSense目前正在进行生产设计，材料成本不到100美元，可以安装在商用汽车和卡车下面的1 × 2 × 1英寸的空间里。由于汽车制造商通常关心重量和空间，WaveSense必须小型化和优化雷达天线和相关电子设备，同时不牺牲分辨率和精度。HFSS使他们能够对各种几何结构进行参数化原型化，并使用优化例程来帮助找到提供可接受性能的理想几何结构。

理解不同环境下的雷达增益模式是另一个挑战。HFSS正在帮助工程师了解雷达模式如何受到附近大量金属(汽车或卡车车身)的影响，以及道路材料和地下特征的性质

水下模拟

利用HFSS，工程师们模拟了各种雷达天线的尺寸和配置，以及雷达传输能量的形状和它如何分散到环境中。这是用来确定性能在一系列不同的物理环境和地面条件。迄今为止，他们已经使用具有亚波长特征的自动网格进行了数千次HFSS模拟，包括参数扫描、地面和车辆影响研究、基础设施和材料研究。根据复杂程度的不同，在32核服务器上的模拟时间从数小时到数天不等。Ansys工程仿真技术帮助WaveSense更好地了解最佳设计参数、材料和整体性能。在构建每个设计版本之前进行模拟可以节省大量的时间和精力。使用仿真，WaveSense工程师能够以更合理的成本及时到达他们的设计点，而不是建立和测试物理原型。

WaveSense首先绘制出价值最高的区域——大型叫车市场、主要停车场和停车场，以及最大的货运路线。

在晴朗天气下使用探地雷达

在恶劣天气下，自动驾驶汽车上的摄像头无法看到车道标记，GPR将始终发挥重要作用。华体会官网app下载新浪但即使在晴朗的天气里，地面上的视觉摄像头、激光雷达或其他传感器最终也会失灵，所以有一个独立的探地雷达装置是个好主意。将GPR与更标准的自主传感器融合，可以大大降低自主系统的总体故障率。

在任何情况下-雨，雪，雾或晴天- WaveSense继续使用Ansys HFSS来优化探地雷达技术，以创建我们大多数人从未想过的地图-我们驾驶的道路底部地图。