4D毫米波雷达与激光雷达在自动驾驶感知系统中的关系与性能对比

在自动驾驶领域，4D毫米波雷达正扮演着越来越关键的角色。毫米波雷达通常工作在毫米波频段，对于普通商用汽车而言，这个频段多在76–81GHz范围内，其核心功能是探测周围物体的位置和速度。而“4D”一词，则形象地概括了其数据输出维度：距离、方位角（左右方向）、俯仰角（上下方向）以及相对速度。简单来说，它能告诉你“某个物体在什么位置（横向、纵向、高度）”以及“它朝哪个方向移动、移动速度有多快”。

从技术原理上看，4D毫米波雷达通常结合了频率调制连续波（FMCW）与MIMO（多输入多输出）天线阵列。FMCW技术负责测量目标与雷达之间的距离和径向速度；通过精心设计波形并进行脉冲间相干处理，可以从回波中分离出精确的速度信息。MIMO设计则将多个发射和接收天线组合，通过虚拟阵列合成更窄的波束，从而提升对来自不同方向回波的分辨能力。再结合数字信号处理（如FFT、波束形成、谱峰检索等），系统最终能输出带有三维角度和速度信息的目标点云或列表，也就是我们常说的“4D点云”。

需要注意的是，雷达并非直接“看见”物体细节，而是根据电磁波的反射强度、相位和频移进行推断。因此，毫米波雷达输出的数据与激光雷达那种密集、直观的点云在视觉上有所不同，但它在应对恶劣天气和直接测量速度方面具有天然优势。

4D毫米波雷达在感知中能做什么？

将4D毫米波雷达置于自动驾驶的感知系统中，它能发挥直接且实用的作用。它对远距离移动目标的检测和速度估计非常可靠，非常适合用于前向碰撞预警、自适应巡航控制、盲区监测以及高速场景下的目标跟踪。由于雷达可以直接测量径向速度（多普勒频移），无需像视觉系统那样依赖多帧图像来计算光流或估算速度，因此在判断来车是否靠近、相对速度是否构成危险时，响应更快、更直接。

现阶段，4D毫米波雷达的角度分辨率已有显著提升，能够更好地区分紧邻的目标，也能检测位于道路不同高度的物体（例如行人站在矮护栏旁，或卡车车厢顶部的货物），这对复杂城市场景的感知至关重要。更重要的是，4D毫米波雷达天生对雾、雨、雪、灰尘等有较强的穿透能力，能在能见度极差的情况下继续提供可靠的距离和速度信息，这恰好弥补了相机和激光雷达的短板。

当然，它也有局限性。4D毫米波雷达无法直接感知物体的形状、颜色或纹理，其工作模式更接近于通过“听回声”来判断目标的存在和动态特性。对于某些静止且雷达散射截面（RCS）较小的物体（例如路面的塑料袋、薄金属牌或低反射角度的表面），它的探测可能不够敏感，或者会产生不稳定、易被过滤掉的回波。

4D毫米波雷达的关键性能指标

要深入理解4D毫米波雷达的能力与局限，需要关注几个关键性能指标。

• 距离分辨率：直接取决于雷达的发射带宽。理论上，距离分辨率等于光速除以两倍带宽。假设带宽为4GHz，那么距离分辨率约为0.0375米（3.75厘米）。若带宽降至1GHz，分辨率则会恶化至约0.15米。这意味着，要细致分辨近距离相邻的小目标（如并排的锥桶），需要足够大的系统带宽。
• 角度分辨率：这与天线阵列的物理尺寸和虚拟阵列的等效孔径密切相关。更多的虚拟通道和更大的天线阵列能合成更窄的波束，从而提高角度分辨率。但在工程实践中，受限于车身安装空间、天线间耦合、成本和散热等因素，天线数量不可能无限增加，因此4D毫米波雷达的角分辨率通常仍不及光学孔径更大的激光雷达。
• 速度分辨率：其性能取决于脉冲重复策略、帧结构设计以及信号相干性保持能力。4D毫米波雷达能直接提供高精度的径向速度，这在动态场景中极具价值；但需注意这是沿雷达到目标连线方向的速度分量，对于横向移动或复杂轨迹的目标，仅凭径向速度需要结合角度信息与多帧跟踪算法才能准确解释其运动状态。
• 探测距离与灵敏度：这与发射功率、天线增益以及目标的雷达散射截面（RCS）有关。金属材质的大型车辆容易被探测，而体积小、材质吸收性强（如行人衣物）或处于雷达波束低仰角照射区的物体，其回波信号可能较弱。

与激光雷达比较：各自擅长与短板

激光雷达的优势在于能生成高密度、高精度的3D点云，其空间分辨率和角度精度都很高，非常适合用于高精地图构建、点云分割和车辆精确定位。激光雷达能较直观地呈现物体外形轮廓，便于后续进行语义理解或3D边界框估计，在静态物体检测和低速复杂场景（如无保护左转、拥堵跟车）中表现出色。

相比之下，4D毫米波雷达在低能见度环境下的稳定性更好，能直接提供速度信息，成本、体积和功耗通常也更友好，且对金属等强反射材质和远距离目标更容易探测。毫米波雷达模块也更容易集成到车身保险杠、格栅等不同部位，环境耐久性通常也更优。

但毫米波雷达的角分辨率、点云稠密度和对小尺寸静态目标的检测能力普遍不如激光雷达。即便是性能提升后的4D毫米波雷达，其输出的点云也相对稀疏，且可能带有相位噪声与旁瓣伪影，在目标精细分类和精确形状重建方面仍有难度。此外，毫米波雷达回波易受多径反射干扰，有时可能出现“幽灵”目标，需要复杂的信号处理和后端跟踪算法来滤除误报。

因此，在任务指向上，两者具有明显的互补性。如果核心目标是高速路上稳定的前车跟踪与精确的相对速度判断，雷达是极佳选择；而如果需要构建高精地图、实现厘米级的车辆定位，或准确识别路沿、小尺寸障碍物（如石块、轮胎），激光雷达则更具优势。一个稳健的自动驾驶感知系统往往需要融合多种传感器的长处。

4D雷达能否取代激光雷达？

关于4D毫米波雷达能否完全替代激光雷达，答案并非非此即彼，而更取决于具体的功能定义和自动驾驶等级。

对于自适应巡航（ACC）、车道居中辅助（LCC）、盲点监测（BSD）、自动紧急制动（AEB）和高速前方碰撞预警（FCW）等L2级及以下的驾驶辅助功能，依靠高性能4D毫米波雷达联合视觉摄像头完全可以实现，并已具备出色的实用稳定性和性价比。在这些场景中，4D毫米波雷达的强抗干扰能力和直接测速能力为系统提供了至关重要的安全冗余。

然而，当场景切换到城市NOA（导航辅助驾驶）、需要精确判断行人或骑行者的姿态意图，或在狭窄道路中进行厘米级避障与定位时，激光雷达提供的高分辨率几何信息目前仍然难以被4D毫米波雷达完全替代。激光雷达能更准确地测量物体的边缘、曲面与小尺度特征，这对高阶路径规划与轨迹生成至关重要。此外，许多L4级自动驾驶系统目前仍依赖激光雷达进行先验建图与实时定位，若要将这套技术栈完全迁移到以4D毫米波雷达为核心的方案上，不仅需要雷达性能的进一步突破，还需要重新设计整套定位与高精地图的构建及匹配算法，工程挑战巨大。

除了技术性能，成本与产业链成熟度也是重要考量。尽管激光雷达价格已大幅下降，但4D毫米波雷达要达到与顶尖激光雷达相近的空间分辨率，可能需要更宽的带宽、更复杂的天线设计和更强大的实时信号处理能力，这同样会推高其成本和系统复杂度。未来的趋势更可能是多传感器深度融合，而非简单的替代关系。

4D毫米波雷达部署注意事项

在将4D毫米波雷达部署到量产车辆上时，有许多工程细节需要审慎处理。

• 安装与集成：天线与ECU的热管理、车辆外壳（如保险杠涂层）对信号的衰减、天线布局造成的探测盲区，以及整车电磁兼容性（EMC）都是必须解决的工程问题。天线的安装位置和角度会直接影响雷达的俯仰覆盖范围与旁瓣分布，进而影响对近距离低矮目标（如儿童、宠物）的检测能力。
• 环境干扰：随着车载雷达装车量的激增，频谱拥挤和同频干扰已成为现实挑战，系统需要在波形设计、信号处理等算法层面进行专门的抗干扰设计。此外，雷达还容易受到路面积水散射、桥梁隧道多路径反射和复杂城市结构的干扰，这需要后端配备稳健的目标跟踪与数据关联算法来减少误报与漏报。
• 软件与算法：基于雷达的目标分类技术仍在快速发展中。传统上雷达更偏向于提供检测和跟踪信号，近年来借助机器学习（尤其是深度学习），从雷达的原始ADC数据、点云特征或微多普勒频谱中，已经能够做出更高层次的判断（例如区分行人、车辆、两轮车）。这些方法进步迅速，但也依赖于大量的场景数据积累和严格的跨场景泛化验证。

总结

4D毫米波雷达是自动驾驶感知系统中非常重要且日益强大的一员。它将更丰富的维度信息（距离、方位角、俯仰角、速度）合并输出，显著提升了恶劣天气与高速场景下感知系统的可靠性和鲁棒性。在某些特定的ADAS功能上，它已具备替代激光雷达的潜力，尤其是在以速度和长距检测为核心需求的场景中。

但就实现全场景、高等级自动驾驶而言，激光雷达在超高空间分辨率和几何细节还原能力上的优势，目前仍难以被完全取代。最可行且稳健的技术路线，无疑是将4D毫米波雷达与摄像头、激光雷达进行合理融合，通过多源异构传感器的优势互补与人工智能算法的软硬件协同，共同提升整个感知系统的安全性、准确性和环境适应性。对于这类前沿技术的深入探讨，欢迎在云栈社区与更多开发者交流。