毫米波雷达

定义与定位

毫米波雷达是工作在毫米波频段（通常指 30 GHz～300 GHz，对应波长 1 mm～10 mm）的雷达传感器。在自动驾驶环境感知中，它通过发射电磁波并接收目标回波，测量目标的距离、相对速度与方位。

基本测距与测速原理

雷达发射调频连续波或脉冲信号，回波延迟 $\tau$ 与目标距离 $R$ 的关系为

其中 $c$ 为光速（约 $3\times {10}^8$ m/s），$\tau$ 为往返时延（s），$R$ 为距离（m）。因子 2 来自电磁波往返路径。

目标相对运动引起多普勒频移 $f_d$：

其中 $v_r$ 为目标相对雷达的径向速度（m/s），$\lambda$ 为工作波长（m）。由此可测得目标相对速度。

天气适应性

毫米波波长比红外和可见光长，对雨、雾、雪、尘等悬浮粒子的散射和吸收相对较弱，因此能在摄像头和激光雷达性能下降的恶劣天气下继续工作。这种相对优势不表示完全不受天气影响，强降水、积水或雷达罩污染仍可能削弱回波与探测性能。

目标识别能力的限制

毫米波雷达依靠回波强度与多普勒特征区分目标。对于静止目标，其多普勒频移接近零，与地面、护栏等静止杂波难以区分，仅依赖多普勒筛选时可能将静止目标与杂波一并抑制，但距离、角度等信息仍可用于探测静止目标，不能说雷达在物理上无法检测它们。对于行人，其雷达截面积小、回波弱，且行人运动速度低，在杂波背景下信噪比不足，增加检测与分类难度，并不意味着无法检测行人。这两点构成毫米波雷达在自动驾驶感知中的主要能力边界。

在自动驾驶传感器对比中的位置

在成本与能力权衡中，毫米波雷达成本处于中等偏低水平，兼具较远探测距离和天气鲁棒性，但目标分类能力弱于激光雷达和摄像头。其输出通常用于自适应巡航、前向碰撞预警等对距离和相对速度要求高、对目标类别要求相对宽松的功能。