毫米波雷达对于静止目标的检测效果很不好吗？

属于毫米波雷达常见的理解误区了。

传统毫米波雷达只能输出距离、速度和角度信息，也被称为3D毫米波雷达。而这个距离D和角度θ是安装雷达的自车在平面极坐标系下的数据，如下图所示。通过将极坐标系转换为笛卡尔坐标系，我们可以获得目标车在x和y方向上离自车的距离。这个时候，大家是不是发现少了一个维度z方向上的距离。而这个也是3D毫米波雷达饱受诟病的缺点之一。

这个缺点对移动物体来说，还不算大问题，毕竟在道路上探测到的移动物体按常理推测应该都是在道路上正常运动的物体，这也是各厂商一贯的处理策略，从而规避了无法获得高度这一缺陷。但是对于低空飞行的鸟，被飞吹起的轻质物体（树叶、塑料袋等），依旧存在误识别的问题，我想这个应该也是3D毫米波雷达处理移动物体时的Corner Case吧。

但是这个缺点对静止物体来说，就是致命的。道路中间的井盖，减速带，悬在半空中的各种标识牌，限高架，静止的车辆等，由于没有高度信息，通过3D毫米波雷达完全无法决策这些障碍物是否影响通行。针对静止物体，各家厂家简单粗暴，要么直接忽略，要么极大降低置信度。这也是Tesla前期几起事故的原因之一：摄像头没有识别出倾倒的白色货车车厢，毫米波雷达识别到，但是结果在决策中置信度太低，导致车辆没有触发自动紧急自动功能。

由此，3D毫米波雷达这把刀便有了一个江湖的传闻：“无法识别静止物体”。而这个传闻，将这把刀牢牢困在辅助驾驶的混战时代，一直无法在自动驾驶的新战场赢得充足的尊敬。直到在思过崖下闭关苦练十年后，领悟出一门“测高”刀法，并起名为“4D毫米波雷达”。

4D毫米波雷达增加的最显著特性就是可以精确探测俯仰角度，从而获取被测目标真实的高度数据，也就是目标物体在笛卡尔坐标系下z轴方向上的距离。凭借这一特性，4D毫米波雷达可以“识别静止物体”了，最短的那块木板补上了。除此之外，4D毫米波雷达在分辨率上也获得极大提高。以Arbe Phoenix为例，其水平和垂直分辨率分别为1°和2°，水平分辨率比普通3D毫米波雷达提升5~10倍。