毫米波雷达在自动驾驶中有何关键作用？

随着自动驾驶技术的不断成熟和推广，越来越多传感器被应用到自动驾驶车辆上。其中毫米波雷达（Millimeter-Wave Radar）以卓越的抗干扰能力、全天候测距性能和丰富的目标运动信息，成为自动驾驶感知系统中的核心组件之一。相较于激光雷达与摄像头，毫米波雷达的关注度似乎并非那么高，但其作用却无可替代。

毫米波雷达通过发射和接收频率在30–300 GHz范围内的电磁波，对前方或周围环境进行连续扫描，借助电磁波的反射信号计算目标的距离、速度和角度信息。典型的77 GHz车规雷达采用脉冲调制或连续波调频（FMCW）技术，利用发射信号与回波信号的频率差（调频斜率×时间延迟）精确测量距离，同时通过相位差或多天线布阵实现方位和俯仰角度分辨。在多输入多输出（MIMO）架构中，虚拟天线阵列的构建进一步提升了角度分辨率，使得毫米波雷达具备检测多目标、区分高速行人与低速骑行者等复杂场景的能力。

在硬件层面，毫米波雷达的核心器件包括高线性度本振（LO）、功率放大器（PA）、低噪声放大器（LNA）、混频器和高速模数转换器（ADC）。随着半导体工艺的发展，SiGe BiCMOS以及90 nm以下CMOS制程已能够满足毫米波频段的器件集成和低功耗需求。对于天线的使用，平面微带阵列与波导稀疏阵列两种主流方案各有优势，前者结构扁平、易于封装，适合批量化生产；后者在大带宽下能够维持更高的增益和更宽的扫描视野。射频前端与数字后端的协同设计，以及射频信号链的校准和温漂补偿，则保证了雷达在高速、高温、强振动的车规环境下依旧保持稳定性能。

从信号处理角度来看，毫米波雷达输出的是二维或三维的点云（range-Doppler map或angle-enhanced point cloud），需要经过多级算法处理才能实现对动态场景的精准感知。其常见流程包括窗函数加权、快速傅里叶变换（FFT）、恒虚警（CFAR）检测、聚类与分割、目标跟踪（Kalman滤波、多假设跟踪MHT）等。近年来，深度学习技术开始被引入毫米波雷达点云分析，通过端到端神经网络模型，将保留原始频域或时域特征，用以目标分类和语义分割。与激光雷达相比，毫米波雷达在识别动态目标（特别是径向运动）方面具有天然优势，而结合多传感器融合，可实现更鲁棒的环境模型。

毫米波雷达对于自动驾驶的实现起到了不可或缺的作用。毫米波电磁波不受雾霾、雨雪、强逆光的影响，能够在复杂气象条件下稳定工作，为系统提供持续的安全冗余；在前向短距（30 m以内）和中远距（100–200 m）毫米波雷达都具备良好探测能力，可与摄像头、超声波传感器和激光雷达形成全覆盖探测矩阵；利用多普勒效应，毫米波雷达还可在微小频偏下准确估计目标速度，精度可达厘米/秒级，为自适应巡航和碰撞预警提供可靠依据；随着大规模量产，毫米波雷达的单价更是逐年下降，使其在中高端车型乃至大众级自动驾驶辅助系统（ADAS）中广泛部署成为可能。

其实不难发现，大家在讨论自动驾驶感知硬件时，激光雷达及摄像头一定是主角，但毫米波雷达却鲜有提及，这主要是因为毫米波雷达存在一定的局限性。首先，毫米波雷达角度分辨率相对激光雷达较低，难以实现高精度的三维成像；其次，毫米波雷达对于静态小目标（如路缘石、低矮护栏）回波微弱，易被噪声淹没；再次，毫米波雷达的多径反射和杂波抑制仍是难点，需要更复杂的信号处理；最后，毫米波频段在不同国家和地区的监管频谱存在差异，对设计和量产提出了合规要求。

未来，毫米波雷达或将沿着以下方向演进。一是更高频段的探索，如150 GHz及以上E波段雷达，将带来更细腻的角度和距离分辨能力；二是全数字波束形成（DBF）与软件定义雷达（SDR）架构，将极大提升灵活性，支持动态波形调制与智能干扰抑制；三是与AI深度融合，通过自监督和迁移学习，在未知场景中实现对回波特征的自适应提取；四是传感器融合层面的创新，将毫米波雷达与成像雷达、激光雷达、可见光/红外摄像头的原始信号级协同处理，把多源信息统一到智能中枢，提高感知精度与鲁棒性；五是车内外协同，本地毫米波雷达可与V2X网络、高清地图和云端AI平台分享实时感知数据，构建更大范围的驾驶环境认知。

毫米波雷达以其全天候、抗干扰、速度测量精准等特点，成为自动驾驶感知系统中不可或缺的关键传感器。伴随半导体工艺、天线阵列设计、数字信号处理与人工智能技术的发展，毫米波雷达的探测精度、抗多径能力和智能化水平都将得到显著提升。未来，毫米波雷达不仅会在单车感知中继续发挥核心作用，更将在多车协同、智慧交通系统中拓展新的应用场景，为实现更高等级的自动驾驶和智能交通提供坚实的技术支撑。自动驾驶时代已经开启，毫米波雷达的不断进步，将在不远的将来见证真正的无人驾驶落地。