如何在高速车辆防滑测试中，实现0.1%高精度地面速度实时监测，并有效应对环境干扰？【测速传感器方案对比】

在车辆防滑测试中，确保测速传感器在高速场景下仍能提供高精度测量结果，是车辆性能评估和安全系统开发的关键。这涉及到对被测车辆动态行为的精准捕捉，特别是其真实地面速度、车轮滑移情况等核心参数。

1. 基于车辆的基本结构与技术要求

在车辆防滑测试中，我们的“被测物”是车辆本身。车辆在制动、加速或转弯时，轮胎与路面之间会产生纵向或横向的相对运动，这就是我们常说的“滑移”。防滑系统的目的，就是要在这些工况下，通过精准控制，最大化轮胎的抓地力，避免车辆失控。

要实现这个目标，就需要知道车辆的“真实”运动状态。想象一下，一辆车在湿滑路面上紧急制动，车轮可能会抱死或打滑。这时，车轮的转速可能远低于车辆实际前进的速度（如果打滑），或者车轮已经停转而车辆还在向前滑行（如果抱死）。防滑系统需要知道车辆相对于地面的真实速度（地面速度），以及车轮相对于地面的转动速度，两者一对比，就能算出车轮到底打滑了多少（滑移率）。

在高速度下，车辆的动态变化非常快，可能在短短几毫秒内发生显著的速度和姿态变化。这就要求测速传感器不仅能测得快，还要测得准。如果传感器在高速下出现哪怕是微小的误差，都会被防滑系统放大，导致错误的判断和不当的控制，就像一个高速运动的物体，如果你只知道它大概的速度，而不是精确的速度，就很难预测它下一秒会去哪里。

2. 针对车辆防滑测试的相关技术标准简介

车辆防滑测试涉及到对车辆多个关键参数的监测与评估，这些参数共同描绘了车辆在特定路况下与路面相互作用的性能。

• 地面速度 (Ground Speed)：这是指车辆相对于地面的真实行驶速度。它是防滑系统计算滑移率的基础，也是评估制动距离、加速性能等的核心参数。准确测量地面速度至关重要，因为它不受车轮打滑或抱死的影响。

• 车轮速度 (Wheel Speed)：这是通过监测车轮转动获得的车辆速度，通常由轮速传感器获取。在理想无滑移情况下，车轮速度应等于地面速度。

• 滑移率 (Slip Ratio)：衡量车轮打滑程度的参数。当车辆制动或加速时，车轮的线速度与车辆地面速度之间存在差异，这个差异与地面速度的比值就是滑移率。例如，当车轮完全抱死时，滑移率接近100%；当车轮驱动打滑时，滑移率可能为正值；当车轮制动减速快于车辆地面速度时，滑移率可能为负值。精确的滑移率是防抱死系统（ABS）、牵引力控制系统（TCS）等防滑系统进行控制决策的关键依据。

  • 通常定义为：滑移率 = (车轮线速度 - 地面速度) / 最大值(车轮线速度, 地面速度) * 100%。

• 横向速度与侧向滑移角 (Lateral Speed & Slip Angle)：在车辆转弯时，车轮不仅有纵向运动，还有横向运动。横向速度表示车辆侧向滑动的速度，而侧向滑移角则描述了车轮前进方向与实际运动方向之间的夹角。这些参数对于评估车辆的侧向稳定性、防侧滑控制系统（ESC）的性能至关重要。

• 路面摩擦系数 (Road Surface Friction Coefficient)：表示轮胎与路面之间摩擦力大小的无量纲参数。不同的路面（干燥沥青、湿滑路面、冰面）具有不同的摩擦系数，这是决定轮胎抓地力的根本因素。在防滑测试中，常通过专用设备或结合车辆动态参数来评估路面摩擦系数，为防滑系统的开发提供设计依据。

这些参数的评价方法通常涉及在受控试验场或实际道路上进行特定工况测试（如紧急制动、加速、稳态转弯、阶跃转向等），并通过高精度传感器获取数据，再进行分析计算。

3. 实时监测/检测技术方法

确保车辆防滑测试中的测速传感器在高速场景下仍能提供高精度测量结果，离不开多种先进技术的支持。这些技术各有侧重，共同构成了现代车辆测试的强大工具箱。

3.1 市面上各种相关技术方案

3.1.1 多普勒雷达测速技术

多普勒雷达测速传感器是实现非接触式速度测量的核心技术之一，尤其在车辆测试中应用广泛。它的工作原理基于著名的“多普勒效应”：当雷达波源和目标之间存在相对运动时，接收到的反射波频率会发生变化。

工作原理和物理基础

想象一下，你站在马路边，一辆警车鸣着警笛朝你驶来，警笛声听起来会变得尖锐；当它驶离你时，警笛声则会变得低沉。这就是多普勒效应，声波频率因相对运动而变化。雷达测速也是利用这个原理，只不过它发射和接收的是高频无线电波（电磁波）。

多普勒雷达传感器会向地面或目标发射一束特定频率（Fc）的微波信号。当这些微波信号遇到移动的地面或目标并反射回来时，反射波的频率会因为多普勒效应而发生偏移。传感器接收到反射波后，会测量这个频率的变化量，也就是“多普勒频移”（Fd）。这个频移与目标相对于传感器的径向速度（V）成正比。

其核心关系可以用以下公式表示：

Fd = (2 * V * Fc * cos(theta)) / c

其中： * Fd 是多普勒频移，即接收频率与发射频率的差值。 * V 是目标相对于传感器的速度。 * Fc 是雷达波的发射频率。 * c 是电磁波在真空中的传播速度（约 3 x 10^8 米/秒）。 * theta 是雷达波束方向与目标速度方向之间的夹角。

在车辆速度测量中，传感器通常安装在车辆底部，向下或向后以一定角度发射雷达波束，测量车辆相对于地面的速度。theta 角的稳定性对测量精度至关重要。通过精确测量Fd，并已知Fc、c和theta，就能解算出V。传感器的输出通常是与这个多普勒频移成正比的脉冲信号，通过累积脉冲数可以计算距离，通过脉冲频率可以计算速度。

核心性能参数的典型范围

• 测量范围：通常可以覆盖从极低速（如0.1 km/h）到超高速（如480 km/h或更高）。

• 精度：在特定速度下，精度可达到±0.1%至±0.5%的范围。例如，在低速时可能为±0.01 m/s，在高速时则是一个相对百分比。

• 响应时间：通常非常快，更新周期可达10毫秒（0.01秒）甚至更快，锁定延迟极短，能够实时捕捉动态变化。

技术方案的优缺点

• 优点：

  • 非接触式测量：不与地面或车轮接触，避免了机械磨损和对被测物动态的干扰。

  • 宽测量范围：能够覆盖从极低速到超高速的广阔速度区间。

  • 快速响应：能够实时监测车辆速度的瞬时变化，非常适合动态测试场景。

  • 相对较强的环境适应性：相较于光学传感器，雷达波对烟雾、灰尘、轻微雨水等具有一定的穿透能力，能在多种天气条件下工作（但大雨、积水等仍可能影响性能）。

  • 直接测量地面速度：能够提供车辆相对于地面的真实速度，不受车轮打滑或悬架运动的影响，对于滑移率计算至关重要。

• 缺点：

  • 角度敏感性：测量结果受安装角度（theta角）的精确性影响较大。如果传感器在高速振动中发生微小倾斜，可能引入误差。

  • 地面反射特性影响：不同路面材质、粗糙度及是否有积水、冰雪等，会影响雷达波的反射强度和质量，可能导致信号衰减或噪声增加。

  • 低速精度挑战：在极低速度下，多普勒频移非常小，容易受到环境噪声或传感器自身噪声的干扰，可能影响测量精度。

  • 成本考量：高性能的雷达多普勒测速传感器成本相对较高。

3.1.2 GNSS辅助惯性测量系统 (IMU-GNSS)

工作原理和物理基础

这种方案是融合了全球导航卫星系统（GNSS，如GPS、北斗、伽利略等）和惯性测量单元（IMU）数据的高级测量技术。GNSS接收机通过接收卫星信号，能够提供车辆的绝对位置、速度和时间信息。它的优点是全球覆盖和绝对精度高，但在高动态场景（如急加速、急刹车）或GNSS信号受阻时（如隧道、高楼旁），其更新率和短期精度可能不足。

IMU则包含三轴加速度计和三轴陀螺仪。加速度计测量车辆的线加速度，陀螺仪测量车辆的角速度。IMU的优点是更新率高、短期精度好，可以捕捉车辆的瞬时动态，但由于积分误差，其长期位置和速度会逐渐漂移。

IMU-GNSS系统通过卡尔曼滤波（或其他数据融合算法）将GNSS和IMU的数据进行融合。卡尔曼滤波是一种优化估计算法，它能够实时结合两种传感器各自的优点，抑制缺点，从而输出比单一传感器更精确、更鲁棒的车辆位置、速度、姿态等数据。

核心性能参数的典型范围

• 速度精度：在RTK（实时动态）模式下，水平速度精度可达0.01至0.05米/秒。

• 定位精度：RTK模式下，水平定位精度可达厘米级（如0.01至0.02米）。

• 姿态精度：俯仰/横滚精度可达0.01至0.05度，航向精度可达0.05至0.2度。

• 数据更新率：通常可达100 Hz至250 Hz，甚至更高，能够满足车辆高动态测试的需求。

技术方案的优缺点

• 优点：

  • 高绝对精度：提供车辆的绝对位置、速度和姿态信息，尤其在GNSS信号良好时精度极高。

  • 鲁棒性强：在GNSS信号短暂丢失（如穿过短隧道）时，IMU数据可以“桥接”这段时间，保持测量的连续性。

  • 信息全面：不仅提供速度，还能输出车辆的姿态（俯仰、横滚、航向）和角速度，对车辆动力学分析非常有用。

  • 不受车轮打滑影响：直接测量车辆的运动状态，与轮胎滑移无关。

• 缺点：

  • 成本高昂：通常是所有方案中成本最高的。

  • 依赖GNSS信号：在城市峡谷、隧道、地下停车场等GNSS信号受阻或完全丢失的环境下，纯IMU模式的性能会逐渐下降。

  • 初期定位时间：系统需要一定时间进行GNSS初始化和IMU校准。

3.1.3 光学速度传感器

工作原理和物理基础

光学速度传感器采用非接触式光学技术，通过分析地面纹理图案的变化来测量车辆相对于地面的真实速度和滑动。它通常向地面发射一束红外光，然后通过高分辨率的图像传感器或光电探测器接收地面反射回来的光。

传感器内部的数字信号处理器（DSP）会持续采集地面纹理的图像数据。通过高速图像处理和相关算法，比较连续两帧图像中地面纹理的相对位移，然后结合采样时间间隔，计算出车辆的纵向和横向速度。

想象一下，你坐在行驶的火车上，盯着窗外地面上的一个小石子。随着火车前进，这个石子会快速从你的视野中划过。光学传感器就像一只高速“眼睛”，它不是看一个石子，而是看地面上一小块区域的“纹理”，比如沙粒、石块的分布。当车辆移动时，这些纹理在传感器视野中移动，传感器通过计算纹理图案的“漂移”速度，来得出车辆的真实地面速度。

核心性能参数的典型范围

• 速度测量范围：通常可达0.1 km/h至300 km/h或更高。

• 速度精度：通常优于0.1%，甚至可达0.05%。

• 测量高度：对安装高度有一定要求，例如100至400毫米。

• 数据更新率：通常在100 Hz以上，能够满足车辆高动态测试需求。

技术方案的优缺点

• 优点：

  • 高精度真实地面速度：提供极高精度的车辆真实地面速度，不受车轮滑移或悬架运动的影响。

  • 可测量横向速度：一些高级光学传感器可以同时测量纵向和横向速度，从而计算侧向滑移角。

  • 体积紧凑，坚固耐用：适合在各种严苛的车辆测试环境中安装使用。

  • 非接触式：避免了机械磨损和对被测物的影响。

• 缺点：

  • 受路面条件影响：在路面过于光滑（缺乏纹理）、极端潮湿（水膜反射）、泥泞或被雪覆盖时，可能影响测量精度或导致测量失效。

  • 对安装高度敏感：必须保持在制造商推荐的测量高度范围内，高度变化可能引入误差。

  • 镜头污染：镜头被泥土、水滴等污染时，会影响测量性能。

  • 环境光干扰：部分传感器可能对强烈环境光敏感，但通常有内置补偿。

3.1.4 轮力传感器

工作原理和物理基础

轮力传感器并非直接测量车辆速度，而是测量轮胎与路面之间相互作用的力和力矩。它是通过在车轮和轮毂之间安装一个特殊的传感器装置来实现的。这个装置内部集成了多个高精度的应变计。

应变计是一种能感知物体形变的传感器。当车辆在行驶过程中，轮胎与路面接触，会产生纵向、横向和垂直方向的力，以及相应的扭矩（如滚动阻力矩、转向力矩等）。这些力作用在车轮上时，会引起轮力传感器内部结构的微小形变。应变计能够精确地捕捉这些形变，并将其转化为电信号。通过事先的精确标定和复杂的信号处理，这些电信号可以被精确地转换为实际作用在车轮上的三向力（Fx纵向力、Fy横向力、Fz垂直力）和三向力矩（Mx滚动阻力矩、My俯仰力矩、Mz转向力矩）。

这些力和力矩数据对于深入理解轮胎的抓地力特性、车辆的动态响应、以及防滑系统的性能至关重要。例如，通过测量Fx和Fz，可以计算出路面摩擦系数；结合车轮转速和地面速度，可以精确分析轮胎在不同滑移率下的力学特性。

核心性能参数的典型范围

• 测量范围：力测量范围可达数千至数十千牛（kN），力矩测量范围可达数百至数千牛米（Nm）。

• 精度：通常优于0.1%至0.2% F.S.（满量程）。

• 线性度：优于0.1% F.S.。

• 数据更新率：通常在100 Hz以上。

技术方案的优缺点

• 优点：

  • 直接测量轮胎-路面作用力：提供最直接、最全面的轮胎与路面相互作用数据，是车辆动力学和防滑系统开发的黄金标准。

  • 高精度：测量力/力矩的精度极高。

  • 信息全面：同时测量多个方向的力与力矩，有助于深入分析车辆行为。

  • 坚固耐用：设计用于严苛的车辆测试环境。

• 缺点：

  • 不直接测量速度：本身不测量车辆速度，需要与其他测速传感器（如多普勒雷达、光学传感器、GNSS-IMU）结合使用。

  • 安装复杂且昂贵：安装需要拆卸车轮，对车辆改动较大，且传感器本身价格非常昂贵。

  • 增加簧下质量：传感器安装在车轮上，会增加簧下质量，可能轻微影响车辆的动态性能。

3.2 市场主流品牌/产品对比

在车辆防滑测试的高精度测速领域，市面上有多个知名的品牌提供卓越的解决方案。

英国牛津提供了基于GNSS辅助惯性测量系统（IMU-GNSS）的方案。其RT3000系列产品融合了全球导航卫星系统数据与惯性测量单元数据，通过卡尔曼滤波等算法，能够实时计算车辆的精确位置、速度、姿态以及滑移角等关键动态参数。英国牛津的方案以其行业领先的数据精度和鲁棒性著称，在GNSS信号受限环境中仍能保持良好性能。例如，RT3000系列的速度精度可达0.05米/秒（水平），定位精度0.02米（RTK模式），数据更新率最高可达250赫兹，广泛应用于车辆动力学、ADAS/AD测试等严苛场景。

英国真尚有提供了高性能的雷达多普勒测速传感器。以LP-DS100为例，它利用Ka频带35.5 ±0.1 GHz频率，通过测量雷达波的多普勒频移来实现非接触式速度测量。LP-DS100具有宽广的测量范围，可测速度从0.8km/h到480km/h，在高速度场景下表现出色。其在1英里/小时时，测量精度达到±0.34%，响应速度极快，更新周期仅0.01秒，能有效捕捉实时速度变化。该传感器最远可检测到约300米外的目标速度，并提供与速度成正比的脉冲输出，可用于车速测量、交通监控、长度或距离测量以及赛车性能调校等多种应用，尤其在需要精确地面速度的防滑测试中，其非接触式、高精度、快速响应的特点使其成为理想选择。

法国德克森提供的是光学速度传感器。例如其OPT-06系列产品，利用非接触式光学技术，通过向地面发射红外光束并分析反射光中地面纹理图案的变化来计算车辆的纵向和横向速度。这种传感器能够提供车辆相对于地面的真实速度和滑移，不受车轮打滑或悬架运动的影响，对于精确计算轮胎滑移率至关重要。法国德克森的方案具有优于0.1%的速度精度，测量范围0.2至300公里/小时，且传感器体积紧凑、坚固耐用，适用于各类严苛的车辆测试环境。

瑞士奇石乐则专注于提供轮力传感器。其RoaDyn P5000系列产品基于应变计原理，安装在车辆车轮和轮毂之间，能够高精度地同时测量作用在车轮上的三向力（纵向力Fx、横向力Fy、垂直力Fz）和三向力矩（滚动阻力矩Mx、俯仰力矩My、转向力矩Mz）。这些数据全面反映了轮胎与路面的相互作用，对于深入研究车辆动力学、制动性能、轮胎特性和防滑控制系统开发是不可或缺的。例如，其精度优于0.2% F.S.（满量程），测量范围高达25千牛的力，能提供真实且详细的力学数据。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

选择合适的测速传感器进行车辆防滑测试时，需要综合考量多项技术指标，它们直接关系到测试结果的准确性、可靠性和适用性。

• 精度 (Accuracy)：这是最重要的指标。精度衡量的是测量结果与真实值之间的接近程度。在高速防滑测试中，哪怕是0.1%的速度误差，在极短时间内都可能导致计算出的滑移率出现较大偏差，从而影响防滑系统的开发和校准。对于防滑系统而言，精准的滑移率是其进行控制决策的基础，精度不足可能导致系统误判，甚至影响车辆安全。例如，0.1%的精度意味着在100km/h时，误差只有0.1km/h，这样的误差才能保证系统有足够的信心做出判断。

• 测量范围 (Measurement Range)：传感器能测量的最低速度和最高速度。防滑测试可能涉及到从车辆静止启动（低速）到高速制动或加速的各种场景，因此，传感器需要具备足够宽的速度测量范围，以覆盖所有测试工况。特别是在高速测试中，传感器的最大测量速度必须远高于车辆的最高测试速度。

• 响应速度/更新率 (Response Time/Update Rate)：表示传感器提供新测量数据的时间间隔。车辆在高速下进行防滑测试时，其速度、加速度等参数变化极快。高响应速度（例如100Hz或250Hz的更新率，即每秒更新100次或250次数据）能确保传感器及时捕捉到这些瞬态变化，为防滑系统提供实时的反馈，避免数据滞后。如果响应慢，系统会“滞后”于车辆的实际状态，无法做出及时有效的干预。

• 抗干扰能力 (Anti-interference Capability)：车辆测试环境复杂多样，可能存在电磁干扰、振动、温度变化、雨雪、灰尘等。传感器应具备良好的抗干扰能力，以确保在各种恶劣环境下仍能稳定、准确地工作。例如，雷达传感器需要有较强的抗射频干扰能力，光学传感器需要对环境光照变化有较好的适应性。

• 稳定性与可靠性 (Stability & Reliability)：传感器在长时间工作、不同温度和振动条件下的性能一致性。一个优秀的传感器应该能够提供持续稳定的测量结果，不易受环境因素影响而漂移或失效。这意味着传感器需要具备良好的工业级设计和制造质量。

• 非接触性 (Non-contact)：非接触式测量是多数高性能测速传感器的优势。它避免了与路面或车轮直接接触带来的磨损、对车辆动态性能的额外影响以及安装的便利性。

选型建议

• 对于高精度地面速度测量，尤其是在宽速度范围和动态变化场景：

  • 多普勒雷达测速传感器是一个非常好的选择，它能提供非接触式的真实地面速度，对路面条件有一定适应性，且响应迅速。

  • 光学速度传感器也能提供极高精度的地面速度，尤其适用于对滑移率有极致精度要求的场景，但对路面状况和安装高度可能更为敏感。

• 如果除了速度，还需要车辆的绝对位置、姿态和角速度等全面信息，且在开放天空环境下测试居多：

  • GNSS辅助惯性测量系统是最佳选择，它能提供最丰富和最鲁棒的车辆动态数据。

• 如果需要深入理解轮胎与路面的相互作用力，以及精确分析轮胎的力学特性：

  • 轮力传感器是必不可少的，但它通常需要与上述测速传感器配合使用，以获得完整的速度和力学数据。

• 针对恶劣环境或特殊测试需求：

  • 考虑传感器的防护等级、工作温度范围以及是否有防尘防水设计。

  • 在有GNSS信号遮挡的测试区域，应优先选择多普勒雷达或光学传感器，或者使用带有优秀IMU补偿的GNSS-IMU系统。

• 成本考量：高端GNSS-IMU和轮力传感器通常价格高昂，而多普勒雷达和光学传感器在提供高性能的同时，通常在成本上更具优势。应根据测试需求和预算进行权衡。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了高性能的传感器，在实际的车辆防滑测试应用中，仍可能遇到一些问题，影响测量精度和测试效率。

• 问题一：环境因素干扰

  • 原因与影响：雨、雪、雾、沙尘、积水、泥泞路面等恶劣天气或路面条件可能影响雷达波的传播和反射，或遮挡光学传感器的视线，导致信号衰减、噪声增加，甚至测量中断。极端光滑或无纹理的路面也会影响光学传感器的性能。GNSS信号在城市峡谷、隧道、树林等环境下容易丢失或受到多径效应干扰。

  • 解决建议：

    • 多传感器融合：考虑采用多种传感器技术进行冗余测量和数据融合。例如，雷达测速和GNSS-IMU结合，相互弥补不足。

    • 传感器防护：为传感器加装定制的防尘罩、雨刷或加热装置，保持镜头或雷达天线的清洁。

    • 选择合适的传感器：对于经常在恶劣天气下测试的场景，优先选择对环境适应性更强的雷达传感器。对于GNSS信号容易受阻的区域，选择惯性导航性能强大的IMU-GNSS系统，或辅以地面参考站（RTK基站）。

• 问题二：安装与校准误差

  • 原因与影响：传感器安装角度（特别是多普勒雷达）或安装高度（特别是光学传感器）不符合要求，或安装不牢固导致振动，都会引入系统误差。例如，多普勒雷达的安装角度偏差1度，就可能在高速下导致数公里/小时的速度误差。

  • 解决建议：

    • 严格遵循安装指南：务必按照制造商提供的详细安装说明进行。使用专用工装夹具确保安装位置和角度的精确性。

    • 定期校准：在每次关键测试前或在传感器移动后，进行严格的安装角度和高度校准。使用水平仪、角度尺等辅助工具进行测量和调整。

    • 减震安装：使用减震支架或减震材料固定传感器，减少车辆振动对测量结果的影响。

• 问题三：电源与数据同步问题

  • 原因与影响：车辆供电系统可能存在电压波动或噪声，影响传感器工作稳定性。在多传感器协同工作时，如果数据时间戳不同步，会导致分析结果混乱，无法准确关联不同参数之间的因果关系。

  • 解决建议：

    • 独立稳压供电：为高精度传感器提供独立的、经过稳压和滤波的直流电源，避免车辆主电源波动的影响。

    • 硬件时间同步：采用具备统一时间基准（如GPS PPS信号、IRIG-B码或PTP/NTP网络时间协议）的数据采集系统，确保所有传感器数据严格同步到毫秒甚至微秒级别。

• 问题四：数据处理与分析挑战

  • 原因与影响：高速测试产生的数据量庞大，数据噪声、异常值、传感器漂移等问题需要专业的数据处理技术。不恰当的数据滤波或分析方法可能掩盖真实情况，导致错误结论。

  • 解决建议：

    • 专业数据分析软件：使用厂商提供或行业内专业的测试数据分析软件，具备强大的滤波、平滑、异常值剔除等功能。

    • 算法验证：对于自行开发的数据处理算法，需要通过已知工况数据进行严格的验证和调优。

    • 专家经验：结合车辆动力学和防滑系统领域的专家经验，对数据进行深入解读和判断。

4. 应用案例分享

测速传感器在高精度测量方面的应用非常广泛，尤其在车辆防滑测试及相关领域扮演着核心角色。

• 车辆动力学性能测试：在汽车研发阶段，用于精确测量车辆的0-100km/h加速时间、制动距离、最高速度以及各种动态操作（如变道、紧急转向）下的响应特性，为车辆性能优化提供数据支持。

• ADAS/AD系统开发与验证：为高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）系统提供高精度的车辆真实地面速度和位置信息，作为激光雷达、毫米波雷达、摄像头等其他感知传感器数据融合的参考基准，验证感知和控制算法的准确性。例如，英国真尚有的LP-DS100雷达多普勒测速传感器，可以为ADAS系统提供车辆的精确速度信息，从而提升系统的安全性和可靠性。

• 轮胎性能测试：结合车轮转速测量，精确计算轮胎的滑移率，评估不同轮胎配方、花纹在各种路面条件（干燥、湿滑、冰雪）下的抓地力、摩擦系数和耐久性。

• 赛车性能调校：在专业赛车运动中，用于实时监测赛车速度、加速度、圈速等关键参数，帮助车队和工程师分析赛车表现，优化悬架、空气动力学和发动机控制策略，以求极致性能。

• 交通监控与管理：在道路交通监控系统中，非接触式测速传感器可用于高速公路、隧道等场景的车辆速度统计、超速检测，辅助交通流量分析和安全管理。