降雨降雪带来的雨雪滴杂波干扰、设备表面水珠附着，一直是户外车位传感器场景落地中需要攻克的环境难题。我们专门组建了攻坚组，针对各类复杂工况开展系统性的产品性能验证，完成了毫米波雷达雨雪天探测专项模拟测试，通过可控环境下的多维度实测检验产品实力，为后续算法迭代与实地部署筑牢数据基础。
01 测试环境与模拟方案
为排除外界环境变量对测试结果的干扰，确保实测数据严谨可参考，我们在可控的室内场景中搭建了模拟测试环境，针对性还原雨天工况下的设备运行状态。
测试地点
选定公司地库停车场作为测试场地，依托其相对封闭、光线可控的环境条件，最大程度屏蔽外界杂波与光线变化带来的影响，保障测试变量单一。
天气模拟
使用专业喷壶对雷达表面进行喷淋以模拟真实降雨环境，测试完整覆盖“持续降雨”与“雨停后设备表面残留水珠”两种典型状态，全面验证设备在雨天全周期的感知表现。
02 动静水珠精准区分
在雨天场景的实际应用中，雨停后设备表面残留的静止水珠，往往是引发感知误判的常见诱因，也是行业内普遍需要应对的细节难题。
动静特征双重判定
配套的视觉感知模块可通过形态与运动特征的双重识别，精准区分降雨过程中流动的雨水，以及雨停后附着在设备表面的静止水珠，从源头避免水珠附着引发的目标误判。
双源校验加固稳定
这套视觉校验机制能够同步为雷达感知数据提供交叉验证支撑，相当于为感知结果加上了一层双重把关，不仅有效提升了整套感知系统的容错能力与运行稳定性，也降低了雨后设备的运维干预需求，保障设备在雨天全周期都能保持可靠的感知状态。
03 抗干扰优化见实效
针对雨水杂波对雷达探测的干扰问题，我们迭代了最新版抗干扰算法，其优化效果在本次测试中得到充分验证。在持续降雨的干扰工况下，雷达对上方车辆目标的识别精准度较优化前实现明显提升，雨滴反射造成的虚警与漏检现象得到有效抑制，雨天环境下的感知可靠性得到实质性增强。
04 结尾
雨雪天专项测试是我们测试组开展的众多性能验证项目之一，当前毫米波雷达方案在雨天场景下的环境适应性与目标识别稳定性已得到充分验证。后续我们还会持续带来不同场景下的测试数据与实测结果，同步深耕识别算法优化，推动雷达适配更多类型、不同高度的车辆目标，以持续的技术打磨为智慧停车、智能空间感知等场景提供更稳定、更精准的毫米波感知解决方案。