智能汽车现已成为当前学术界和工业界的研究热点。根据相关研究结论,对于L3及以上的自动驾驶系统,虚拟仿真测试是主要的研发手段,作为虚拟仿真测试重要环节的虚拟传感器模型,其建模质量决定了仿真代替实车试验的程度。因此,高精度传感器模型的研究是智能汽车领域重要的研究方向,对智能汽车产品研发具有重要的意义。毫米波雷达作为智能汽车普遍使用的传感器,其高精度实时建模是传感器建模的难点。通常有基于物理特性建模的“白盒”模型和基于统计特性建模的“黑盒”模型,但因“白盒”模型不能满足实时计算的要求,而“黑盒”模型不能准确反映传感器物理特性,建立既能反映一定物理特性的又能实时计算的毫米波雷达模型是当前的研究热点。针对上述现状,本文探索了考虑目标反射强度(RCS)的毫米波雷达传感器实时模型,该模型既能够满足智能汽车虚拟测试实时性要求,又能够体现一定的物理特性。本文的主要研究内容包括以下几个方面:第一,基于几何图形运算的毫米波雷达模型。本文建立了基于几何图形运算的毫米波雷达模型,为准确实现感知过程中目标对象之间的遮挡计算,本文基于阴影体算法进行了对目标的可见性的筛选和判断;为实现测试对象的快速应用迁移,本文对标了实际传感器的输出格式。经过仿真测试验证,该模型可以实现对仿真环境中目标对象的检测,且可以实现目标对象之间的遮挡计算,同时也保证了较高的计算效率。第二,考虑目标反射强度(RCS)的可见性判断模型。针对现有传感器模型中基于图形学研究对目标可见性的判断方法不能够有效的体现其物理特性的缺陷,本文引入了RCS目标反射强度对目标可见性进行判断的方法。基于射线求交算法得出了目标对象的可见区域信息,并进一步利用向量求角计算方法计算了理想的目标反射强度,最后基于矢量投影的方法,根据目标与主车之间的相对位置、方位角以及目标自身航向角等信息计算出其实际的目标反射强度值,实现了对图形方法确定的目标对象可见性的修正,提高了模型对目标感知的逼真度。第三,目标反射强度的实车试验研究。搭建了由ESR毫米波雷达、数据采集系统、距离测量系统、目标车组成的目标车反射强度测试试验平台;利用标准测量系统对试验平台进行了验证和校准;利用试验平台完成了对目标车辆的几何形状、空间结构、航向角和反射面材质对毫米波雷达反射强度的影响测量,获得了不同反射面、不同航向角、不同反射面材质对反射强度的影响规律。最后,对本文所建立的基于RCS可见性判断的毫米波雷达模型进行仿真验证,对比分析了在特定工况下,原有基于几何裁剪判断可见性的毫米波模型与基于RCS可见性判断的毫米波雷达模型之间的感知差异,检验了模型的有效性。