汽车自动驾驶核心雷达技术详解：毫米波、激光与超声波雷达

汽车自动驾驶系统主要使用以下几种雷达技术，它们各自有不同的特性和应用场景：

一、毫米波雷达

1. 原理：利用波长在毫米级别（频率通常在24GHz、77GHz、79GHz）的电磁波进行探测。

2. 特点：

全天候能力强：穿透雾、雨、雪、灰尘的能力强，受恶劣天气影响相对较小。

测速精准：利用多普勒效应，对目标物体的相对速度测量非常精确。

探测距离远：通常可达100-250米以上（长距离雷达）。

成本相对较低：技术成熟，成本低于激光雷达。

分辨率有限： 传统毫米波雷达的角度分辨率（区分横向距离很近的物体）和高度信息感知能力相对较弱。

3.应用：是当前自动驾驶（尤其是L2/L2+级辅助驾驶）中最核心和普及的雷达传感器。主要用于：自适应巡航控制、自动紧急制动、盲点监测、变道辅助、后方碰撞预警。

4.发展趋势：4D成像毫米波雷达正在兴起，它通过增加发射和接收通道，显著提升了角度分辨率和测高能力，能够生成有点云特征的图像，性能更接近低线束激光雷达，成本优势明显，是未来重要的传感器。

二、激光雷达

1.原理：发射激光束（通常是近红外光），通过测量激光发射到被物体反射回来的时间来确定距离。通过快速扫描，构建出周围环境的高精度三维点云图。

2.特点：

分辨率极高：能够生成极其精细的环境3D模型，精确识别物体的轮廓、形状、大小和类别（如区分行人、车辆、自行车）。

测距精度高：距离测量精度通常在厘米级。

受天气影响较大：浓雾、大雨、大雪会显著衰减激光信号，影响性能。

成本较高：虽然价格在快速下降，但目前仍是自动驾驶系统中成本较高的传感器之一。

阳光干扰：强烈的直射阳光可能干扰某些激光雷达的工作。

3.应用：是高级别自动驾驶（L3及以上）的关键传感器之一，尤其在需要高精度环境感知和定位的场景（如Robotaxi）。用于：构建高精度环境地图、精确识别和跟踪障碍物、车道线检测（尤其在无清晰标记时）、定位与地图匹配

4.类型：分为机械旋转式、半固态（MEMS振镜、转镜）、纯固态（OPA光学相控阵、Flash泛光）等，固态化是降低成本和提高可靠性的主要方向。

三、超声波雷达

1.原理：利用超声波（频率高于20kHz）进行探测。

2.特点：

短距离探测：有效探测距离很短，通常在几米以内（0.1-5米）。

成本极低：非常成熟且便宜的传感器。

精度有限：主要用于探测近距离障碍物的存在，精度和分辨率不高。

易受干扰：声波易受风噪、其他超声波源干扰。

3.应用：主要用于自动泊车和低速近距离障碍物探测（如倒车雷达、泊车辅助）。在高速行驶的自动驾驶感知中作用有限，是辅助角色。

四、总结与协同工作：

1.毫米波雷达是自动驾驶的主力军，提供可靠的中远距离目标探测、测速和全天候能力，成本效益高。

2.激光雷达是高级别自动驾驶的高精度眼睛，提供无与伦比的环境三维建模和细节感知能力，但成本和天气适应性是挑战。

3.超声波雷达是近距离专家，专精于低速泊车和短距避障。

4.传感器融合：没有任何一种传感器是完美的。现代自动驾驶系统都采用多传感器融合的策略，将毫米波雷达、激光雷达、摄像头、超声波雷达甚至GPS/IMU的数据结合起来，利用各自的优势，弥补各自的不足，从而实现对周围环境更全面、更鲁棒（稳定可靠）的感知。例如：

毫米波雷达提供准确的速度和位置（尤其纵向）。

激光雷达提供精确的形状和轮廓。

摄像头提供丰富的颜色、纹理、语义信息（如识别交通灯、路标）。

超声波雷达处理近场盲区。

五、未来趋势：

4D成像毫米波雷达性能不断提升，成本优势使其在主流车型中大规模应用。

激光雷达技术持续发展，固态化降低成本，提升可靠性和量产能力，逐步下探到更多车型。

传感器融合算法越来越先进和智能化，是提升自动驾驶系统性能的关键。

综上所述，毫米波雷达（尤其是向4D成像演进）和激光雷达是汽车导航最核心的两种雷达，它们共同构成了自动驾驶感知系统的骨干，而超声波雷达则扮演辅助角色。