自動駕駛汽車相對與傳統汽車而言，主要是給汽車裝上了感知系統和處理大腦。感知系統數字化周圍環境，然後將數字化的模型信息交由大腦來綜合處理判斷。用於感知的傳感器有很多，毫米波雷達是比較常用的一種。

什麼是毫米波雷達

毫米波本質上是電磁波，頻率高於無線電，低於可見光和紫外線，頻率大致在10GHZ-200GHZ。在車載領域比較常見的毫米波雷達有三種：

1，24GHz。這個頻段的毫米波頻率比較低，帶寬比較窄（250MHZ），在實際應用中，主要安裝在車輛的後保險槓內，監測車輛後方的障礙物，以決定能否變道、停車等。因此主要用途在於汽車的盲點檢測、變道輔助。

2，77GHz。這個頻段的毫米波頻率比較高，帶寬也比較寬(800MHz)。在實際應用中主要用來裝配在車輛的前保險槓上，監測前車的距離和速度。因此主要用途為自動跟車、前車碰撞檢測等主動安全領域。

3.79GHz.這個頻段的毫米波雷達帶寬非常寬(3GHZ)，其具備非常高的分辨率，可以達到5cm。

毫米波雷達的原理

毫米波雷達通過發射電磁波探測目標，根據接收的回波獲得目標至電磁波發射點的距離，距離變化率、方位、高度等信息。

雷達裝在車上的樣子如下圖所示：

雷達通過天線發射和接收電磁波，所發射的電磁波並非各向均勻的球面波，而是以具有指向性的波束的形式發出，且在各個方向上具有不同的強度，如下圖所示：

雷達主要測量目標的三個參數：位置、速度和方位角。下面簡單說說這三個參數的測量原理。

位置和速度

雷達波由發射天線發出、被目標反射後，由接收天線接收雷達回波。通過計算雷達波的飛行時間，乘以光速再除以2就可以得到雷達和目標之間的距離。

而根據多普勒效應，通過計算返回接收天線的雷達波的頻率變化就可以得到目標相對於雷達的運動速度，簡單地說就是相對速度正比於頻率變化量。當目標和自車接近時，回波的頻率相比發射頻率有所升高，反之則頻率降低。

方位角

通過並列的接收天線收到同一目標反射的雷達波的相位差計算得到目標的方位角。原理如下圖所示：

其中方位角α(AZ)可以通過兩個接收天線RX1和RX2之間的幾何距離d以及兩天線收到雷達回波的相位差b通過簡單的三角函數計算得到。

毫米波雷達的特點

毫米波雷達抗干擾能力較強，激光的波長遠小於毫米波雷達(nm vs mm)，所有在雨雪霧霾沙塵暴等惡劣天氣下毫米波雷達仍可正常工作；同樣的原因，毫米波雷達的探測距離可以輕鬆超過200米，而激光雷達目前的性能一般不超過150米，所以對於高速公路跟車這樣的情景，毫米波雷達能夠做的更好。

但是精度是硬傷。

毫米波雷達的數據處理流程

運用毫米波雷達實現自動循環的核心在於目標識別與跟蹤。在接收天線收到雷達回波並解調後，控制器對模擬信號進行數字採樣並做相應的濾波。接下來用FFT手段將信號變換至頻域。接下來尋找信號中特定的特徵，例如頻域的能量峰值。在這一步還不能得到我們需要的目標，獲取的僅僅是雷達波的反射點的信息。

並且對於很多高性能雷達來說，此時獲得的多個反射點可能來自一個物體，例如一輛貨車可能形成5-10個反射點。所以首先還要將很可能屬於同一物體的反射點匹配到同一個反射點集群中。接下來通過跟蹤各個反射點集群，形成對物體的分佈的猜測。

在下一個測量循環中，例如通過卡曼濾波，基於上一次的物體分佈，預測本測量循環中可能的物體分佈，然後嘗試將當前得到的反射點集群與預測結果進行匹配，例如通過比較物體的位置和速度等參數。當反射點集群與上一測量循環得到的物體信息匹配成功時，就得到了該物體的“軌跡”，同時該物體的可信度增加，反之則可信度下降。只有當一個物體的可信度超過一定門限時，該物體才會成為我們關心的目標而進入所謂的目標列表。

毫米波雷達到底能不能探測到靜止目標

很多早期的ACC系統不會對靜止物體作出反應，也就是說，如果前方有靜止物體，例如在進入探測範圍之前就停在前方的車輛，ACC並不會將該車作為目標，不會發出減速請求。所以有人以為雷達無法探測靜止物體，這其實是一個誤解。

雷達探測能力只和物體的雷達波反射特性有關，不涉及其任何運動特性，所以只要物體的雷達反射截面足夠大，該物體不存在無法探測的問題。早期ACC不對靜止物體作出反應主要是由於目標分類的緣故。由於早期的雷達的角分辨率較低，導致高度方向和橫向的分辨率較低，無法很好的區分可以越過的物體，例如井蓋，或者可以從下方穿過的物體，例如路牌。所以為了避免ACC誤動作，比如在高速公路上由於路牌而制動，設計成不對從探測到開始就保持的靜止物體進行反應，因為無法判斷該物體是基礎設施還是交通參與者。另一方面，即使是早期的ACC系統，由於雷達保存了該目標的歷史信息，如果已經探測到的車輛從行駛中制動到停止，系統仍然能夠將該物體劃分為交通參與者，從而進行制動。