抗反射涂层汽车挡风玻璃对LiDAR传感器的信号衰减预测模型与性能评估研究

为解决自动驾驶汽车(AV)中LiDAR传感器在挡风玻璃后安装导致的信号衰减问题，研究人员通过建立基于菲涅尔方程(Fresnel equations)的预测模型，系统评估了抗反射(AR)涂层的优化设计。该研究创新性地量化了玻璃厚度、折射率、曲率和双程路径对905 nm激光信号的影响，并通过热老化实验验证了模型对涂层性能退化的敏感性。研究成果为车载LiDAR的标准化评估提供了物理基础，显著减少了传统试错法的测试成本，对提升下一代自动驾驶汽车的感知可靠性具有重要意义。

　　

随着自动驾驶技术快速发展，激光雷达(LiDAR)因其卓越的空间分辨率成为环境感知的核心传感器。然而传统车顶安装方式带来的空气阻力、美观性等问题，促使行业探索将LiDAR集成在挡风玻璃后的新方案。这种创新布局虽解决了外部暴露的缺陷，却引入了新的光学挑战——激光束需两次穿透挡风玻璃，导致信号衰减(attenuation)和失真(distortion)，而现有抗反射(Anti-Reflective, AR)涂层缺乏标准化评估方法。

针对这一技术瓶颈，韩国东国大学的Jinwoo Song、Heung Soo Kim和Jewoo Park团队在《Results in Engineering》发表研究，建立了首个基于物理原理的LiDAR信号预测模型。该工作通过理论建模与实验验证相结合，不仅量化了AR涂层对905 nm激光的优化效果，还揭示了热老化导致的涂层性能退化规律，为自动驾驶传感器的集成设计提供了关键科学依据。

研究采用三大关键技术：1）基于菲涅尔方程构建多层介质光学模型，引入有效折射率n_eff简化挡风玻璃的PVB夹层结构；2）搭建含13通道固态LiDAR的实验平台，在20°-80°入射角范围内测量AR涂层样品和热老化样品的信号强度；3）通过均值百分比误差(MAPE)量化预测模型精度，结合3周105℃加速老化实验评估涂层耐久性。

研究结果部分，光学模型验证显示：在50°-70°关键入射角范围内，预测信号强度P与实测值G的吻合度高达96.97%（60°）和98.04%（70°），证实模型能准确捕捉AR涂层的角度优化特性。热老化测试中，涂层性能平均下降13.84%，其中20°入射角的信号衰减最显著（MAPE精度从66.16%降至50.46%），表明模型对微裂纹等退化特征具有敏感性。通过电场叠加方程E_total=E_R¹+E_R²e^iΔφ的计算，研究还发现涂层厚度T_AR=λ/(4n_AR)的微小偏差会导致相位差Δφ的显著变化，这解释了为何传统试错法难以精确控制涂层参数。

讨论部分强调，该模型突破了传统经验方法的局限：首先，通过n_AR=√(n_airn_glass)的优化公式，可直接计算涂层理想折射率，减少90%以上的实验迭代次数；其次，建立的R_total=R₁+R₂+2√(R₁R₂)cosΔφ反射率方程，为不同曲率挡风玻璃的LiDAR校准提供通用框架。研究同时指出，当前模型未考虑现实环境中的灰尘沉积和紫外线老化协同效应，这将是未来重点改进方向。

这项研究的意义在于：物理模型首次实现了从"试错优化"到"理论预测"的范式转变，使AR涂层开发周期缩短约70%。通过建立入射角-信号强度的定量关系，为车企制定挡风玻璃安装标准（推荐50°-70°倾斜角）提供了数据支撑。热老化预测功能还可提前6-12个月预警涂层失效风险，显著提升自动驾驶系统的长期可靠性。随着1550 nm LiDAR的普及，该框架通过调整波长参数λ即可扩展应用，展现出广泛的工程适用性。