车载雷达：超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达相关技术场景介绍和技术比较
随着技术发展，如今的汽车智能化程度越来越高，配备的传感器也越来越多，特别是与辅助驾驶相关的汽车雷达，它们如同汽车的 “眼睛”，帮助车辆感知周围环境。为了适配不同的使用场景和功能需求，汽车雷达也分为很多类型，并且各具特点。
一、技术特点
一）超声波雷达
超声波雷达通过发射频率高于 20kHz 的超声波，并接收物体反射的回波，依据时间差来确定目标距离。其核心部件是超声波传感器，常见为压电式换能器。在传播特性上，声波传播速度远低于光速。由于这一特性，在识别高速运动的汽车时，超声波雷达存在一定的局限性。其探测距离较短，一般在几厘米到几米之间，常用于车辆后向和近距离目标的探测，比如用于倒车时环境感知。它只能探测到一定范围内有无障碍物及障碍物的距离，难以判断障碍物的形状及具体位置。
二）毫米波雷达
毫米波雷达发射毫米波段（30GHz - 300GHz，常用 24GHz、77GHz）的电磁波，借助多普勒效应来检测目标的距离、速度和角度，运用 FMCW（调频连续波）或脉冲雷达技术。毫米波的波长在 1 - 10mm 之间，这使其具有很好的方向性。因其波长介于微波和红外波之间，能兼具两个波段的部分特性，如穿透雾、烟、灰尘的能力强。射频前端以连续波形式调制信号并向外辐射，信号遇到目标后散射，接收天线接收后向散射的回波信号，经过放大、滤波、去斜等模拟处理，再进行模数转化，最后送雷达的信号和数据处理模块进行目标检测、参数测量和航迹处理。
三）激光雷达
激光雷达发射激光束（红外光），通过测量光束往返时间（ToF）或相位差，构建目标的三维点云图像，从而实现环境建模。根据技术类型可分为机械式、固态式、混合固态式激光雷达。激光的波长介于 750nm - 950nm 之间，以单线或多线束机制辐射光束，接收目标或环境的反射信号，通过回波时间差和波束指向测量目标的距离和角度等空间位置参数。
二、优劣势分析
一）超声波雷达
优势 ：
成本低廉，这使得它在许多车辆中得以广泛应用，尤其是对成本较为敏感的中低端车型；体积较小，便于在车辆上进行安装布局；技术发展较为成熟，经过多年的应用和改进，其性能相对稳定，可靠性较高。
劣势 ：
探测距离短，无法满足长距离探测需求，限制了其在高速行驶场景中的应用；对高速运动目标识别能力差，在面对快速移动的物体时，难以准确测量其距离和速度；分辨率低，难以提供目标物体的详细形状和特征信息，只能大致判断有无障碍物及距离。
二）毫米波雷达
优势 ：
性能稳定，能够在多种复杂环境下持续工作，不易受到外界干扰而出现故障；穿透性强，在雨、雾、沙尘等恶劣天气中表现优于激光雷达和摄像头，能有效穿透这些障碍物，保持对目标的探测能力；可同时探测目标物体的距离和速度，并且能够根据目标信息估计目标大小尺寸等，功能较为强大；价格相对激光雷达较低，具有较高的性价比，其角雷达单价大约 250 元，普通 3D/4D 前雷达单价大约 500 元，4D 成像毫米波雷达单价大约 1000 元；体积相对适中，便于在车辆上安装多个传感器元件，实现对道路的全方位覆盖探测。
劣势 ：
分辨率有限，对于一些细节信息的捕捉能力不足，很难探测障碍物的具体形状；在探测行人这种反射界面较小的物体时，容易出现误报情况，因为行人对毫米波的反射信号相对较弱，可能会被雷达误判或漏判；远距离探测信号衰减大，随着探测距离的增加，信号强度会逐渐减弱，影响测量精度，并且信号处理算法也较为复杂，对处理器性能有一定要求。
三）激光雷达
优势 ：
测距远，一般能够实现较远的距离探测，满足车辆在不同场景下对环境感知的需求；精度高，可达到厘米级精度，能够精确测量目标物体的距离、位置等信息，为自动驾驶提供高精度的数据支持；获取信息丰富，通过构建三维点云图像，可以清晰地呈现出目标物体的轮廓、形状、姿态等多方面信息，有利于对周围环境进行全面、准确的感知；除了传统的障碍物检测以外，还可以应用于车道线检测等，为车辆行驶提供更丰富的路况信息。
劣势 ：
在一些极端天气条件下，如大雨、浓雾、大雪等，激光束会受到散射和吸收的影响，导致测距精度下降甚至失效；目前价格相对昂贵，例如国内厂商镭神智能，其图像级 1550nm 光纤车规激光雷达售价也在 7999 元，这在一定程度上限制了其在大规模市场中的应用；数据处理难度大，由于生成的数据量庞大，对硬件算力和算法要求极高，需要强大的计算设备和高效的数据处理算法来及时处理和分析这些数据，提取有用信息。
三、适用场景
一）超声波雷达
主要应用于停车等低速场景，如倒车雷达和自动泊车系统（APA）。在停车场或拥堵路段等低速环境中，车辆需要对周边近距离的障碍物，如墙壁、行人、坑洼等进行检测，以确保车辆安全停靠或缓慢行驶。超声波雷达的低成本和短距离探测能力正好满足这些场景的需求，能够为驾驶员提供及时的障碍物提醒。
二）毫米波雷达
广泛应用于 ADAS 系统（如 ACC 自适应巡航、盲点监测、自动紧急制动 AEB）以及高速场景。在高速公路上，车辆需要保持与前车的安全距离并实时监测前车速度，毫米波雷达的中长距离探测能力和全天候工作特性使其能够胜任这一任务。在恶劣天气条件下，如雾天、雨天，毫米波雷达依然能够稳定工作，为车辆的自动驾驶功能提供可靠的环境感知数据，保障行车安全。
三）激光雷达
是 L3 及以上高阶自动驾驶的 “标配” 部件。在高阶自动驾驶中，车辆需要对周围环境进行高精度的三维建模，准确识别和分类各种障碍物，激光雷达的高精度和丰富信息获取能力使其成为理想选择。例如在 Robotaxi、L4 级自动驾驶车辆中，激光雷达用于环境感知，构建高精度地图，以应对城市道路、高速公路等复杂路况。此外，在一些对环境感知精度要求极高的特定场景，如物流园区的无人配送车辆、矿区的自动驾驶作业车辆等，激光雷达也发挥着重要作用。