Allt började med att Uniquesec behövde testa algoritmerna till den egna radarn som är under utveckling. Den ska kunna skilja en vägskylt från en människa, en uppgift som är mycket svår för en radar som framförallt är bra på att mäta avståndet till objektet. 

Företagets lösning bygger på att man ger algoritmerna som klassificerar ekona kunskap om rörelsemönstret för olika objekt. För att få underlag till algoritmutvecklingen har företaget därför spelat in radarekon från objekt under kontrollerade former.

Utvecklingen av radarn pågår fortfarande men parallellt har företaget tagit fram Asgard1, Automated Signature Generator for Automotive Radar verification, som är ett testsystem för radarsystem.

Den första versionen av Asgard1 arbetar på 24 GHz och visar att tekniken fungerar men det är långt ifrån en färdig produkt. Systemet behöver kompletteras med fler testfall och dessutom en version för 77 GHz som blir standardfrekvensen för nya system.

– Det finns en amerikansk studie som säger att man behöver testa en självkörande bil i 250 år för att veta om den är säker. Man kan såklart använda 250 bilar i ett år för att accelerera processen men man kommer ändå inte att veta hur den uppför sig i en kritisk situation, säger Kasra Haghighi som grundade Uniquesec år 2013.

Ett exempel han nämner är intelligenta farthållare som ska följa den framförvarande bilen. Om radarekot försvinner i en skarp kurva kan det resultera i att bilen tror att det är fritt fram och accelererar upp till den inställda hastigheten och därmed skapar en farlig situation. 

Ett annat exempel är hur myndigheterna ska kunna testa och godkänna självkörande bilar. 

– Vi såg att det kunde bli en bra affär.

Tekniken med inspelade testfall har länge använts av mobilindustrin för att testa basstationer och mobiltelefoner. För radarsystem finns visserligen olika tekniker för att skapa eller förvränga radarmål (den reflektion som uppstår när radarsignalen reflekteras av ett föremål) men det har i första hand varit system för militärt bruk, som Digital RF Memory, DRFM.

– Det är dyrt och kräver mycket hårdvara. Vi har gjort det med mycket små resurser, säger Kasra Haghighi.

Hårdvaran i företagets testsystem ska monteras cirka 20 centimeter framför bilens radar för att få ett så realistiskt resultat som möjligt. Det behövs också lite absorbenter för att reflexer från själva testsystemet inte ska påverka resultatet.

Dessutom underlättar det om testsystemet veta vilken typ av radar det sitter i bilen, om det är FSK, FMCW, pseudorandom noise eller CW, liksom bandbredden och självklart frekvensen.

Testsystemet behöver också tillgång till interna fordonsdata som hastighet, bromsverkan och acceleration. Dessa används för att modifiera radarekot så att det återspeglar det aktuella testfallet. 

Som exempel kan man ta en situation där fordonet upptäcker ett hinder och panikbromsar automatiskt. Då tippar fronten nedåt och därmed även antennloben till den radar som tittar framåt. För att testet ska bli verklighetstroget måste även radarmålet modifieras i realtid via en lämplig algoritm.

Algoritmerna kan också förändra radarmålen på andra sätt, exempelvis simulera rörelser eller miljöpåverkan som regn. And­ra faktorer att ta hänsyn till är reflektioner och frekvensbandbredden i systemet.

Värt att hålla i minnet är att de tredimensionella reflektionerna slås ihop till en enda dimension i radarn vilket kraftigt förenklar uppgiften.

– Det är inte alls lika komplext som grafiken i ett datorspel där man måste hålla reda på varje hårstrå.

Företaget lämnade för några månader sedan in en patentansökan som redan är beviljad i Sverige och USA.

Nu letar man en kund som kan finansiera den vidare utvecklingen.

– Vi förhandlar med en del stora spelare men inget är klart än, säger Kasra Haghighi.