激光雷達的普及所遇到的最大挑戰(zhàn)是：成本過高。單獨一個雷達的價格可能就超過了普通小汽車的價格，因此現(xiàn)階段還沒有大規(guī)模量產(chǎn)的可能性。

為了推進自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，同時要解決攝像機測距、測速不夠精確的問題。工程師們選擇了性價比更高的毫米波雷達作為測距和測速的傳感器。毫米波雷達不僅擁有成本適中的有點，而且能夠完美處理激光雷達所處理不了的沙塵天氣。

下圖為百度Apollo 2.5中所使用的毫米波雷達——Continental的ARS-408，它被安裝在汽車保險杠的正中間，面向汽車的前進方向。

毫米波雷達的分類

頻率在10GHz~200GHz的電磁波，由于其波長在毫米量級，因此處于該頻率范圍的電磁波也被工程師們稱為毫米波。

應(yīng)用在自動駕駛領(lǐng)域的毫米波雷達主要有3個頻段，分別是24GHz，77GHz和79GHz。不同頻段的毫米波雷達有著不同的性能和成本。

以Audi A8的傳感器布局為例，講解不同頻段毫米波雷達的功能。

短距離雷達：24GHz頻段

如上圖所示被標注了橙色框的Corner radar和Rear radar，就是頻段在24GHz左右的雷達。

處在該頻段上的雷達的檢測距離有限，因此常用于檢測近處的障礙物（車輛）。圖中的這4個角雷達，能夠?qū)崿F(xiàn)的ADAS功能有盲點檢測、變道輔助等；在自動駕駛系統(tǒng)中常用于感知車輛近處的障礙物，為換道決策提供感知信息。

長距離雷達：77GHz頻段

如上圖所示，被標注為綠色框的Long-range radar，即為頻段在77GHz左右的雷達。性能良好的77GHz雷達的最大檢測距離可以達到160米以上，因此常被安裝在前保險杠上，正對汽車的行駛方向。如下圖右下角的棕色區(qū)域，為特斯拉AutoPilot 2.0中所配備的長距離毫米波雷達，及其感知范圍。

長距離雷達能夠用于實現(xiàn)緊急制動、高速公路跟車等ADAS功能；同時也能滿足自動駕駛領(lǐng)域，對障礙物距離、速度和角度的測量需求。

長距離雷達：79GHz頻段

該頻段的傳感器能夠?qū)崿F(xiàn)的功能和77GHz一樣，也是用于長距離的測量。

根據(jù)公式：光速 = 波長 * 頻率，頻率更高的毫米波雷達，其波長越短。波長越短，意味著分辨率越高；而分辨率越高，意味著在距離、速度、角度上的測量精度更高。因此79GHz的毫米波雷達必然是未來的發(fā)展趨勢。

毫米波雷達相比于激光有更強的穿透性，能夠輕松地穿透保險杠上的塑料，因此常被安裝在汽車的保險杠內(nèi)。這也是為什么很多具備ACC（自適應(yīng)巡航）的車上明明有毫米波雷達，卻很難從外觀上發(fā)現(xiàn)它們的原因。

毫米波雷達的數(shù)據(jù)

由于毫米波的測距和測速原理都是基于多普勒效應(yīng)，因此與激光的笛卡爾（XYZ）坐標系不同，毫米波雷達的原始數(shù)據(jù)是基于（距離+角度）極坐標系。當然，兩種坐標系可以根據(jù)三角函數(shù)相互轉(zhuǎn)換。

如下圖所示，安裝有毫米波雷達的自車前方有迎面駛來的藍色小車和同向行駛的綠色小車。

毫米波雷達發(fā)射的電磁會穿透汽車的前后保險杠，但是無法穿透汽車底盤的金屬，因此在遇到金屬這類毫米波雷達無法穿透的物體時，電磁波就會返回。

以德爾福的前向毫米波雷達ESR為例，該雷達每幀最多能夠返回64個目標的數(shù)據(jù)，每個目標的數(shù)據(jù)組成如下：

• power

回波強度，單位為分貝。不同類型的障礙物（汽車、鐵護欄、摩托車等）在不同距離下的回波強度也會有所變化，如果回波強度太低可以認定該信號為噪聲。

• track_bridge_objectType

所檢測到的障礙物是否為橋。城市道路中會遇到立交橋的場景，從ESR中獲取的該信號，可以用于判斷所檢測到的障礙物是否為橋。

• track_oncoming

障礙物是否在靠近的標志位。該標志位多用于主動安全的AEB（自動緊急剎車）中。

• track_id

障礙物的“身份證”。每個障礙物都會有一個固定的ID，ID范圍是0~63。

• track_status

障礙物的跟蹤狀態(tài)。

• track_theta

障礙物與毫米波雷達所成的夾角。示意圖中的θ角，就是這里的值。由于每個雷達都有極限探測范圍，以ESR為例，圖中θ的范圍在-45°和45°之間。

• track_distance

障礙物距離毫米波雷達的距離。該距離是極坐標系下的距離，也就是示意圖中的x。根據(jù)x和θ，即可計算出自車笛卡爾（XYZ）坐標系下的坐標。

• track_relative_radial_velocity

障礙物與自車的徑向相對速度。由于多普勒效應(yīng)的原理，雷達的測量中只能提供極坐標系下的徑向速度，切向速度的測量置信度很低，因此雷達并不會提供障礙物的切向速度。

• track_relative_radial_acceleration

障礙物與自車的徑向相對加速度。該值是通過對徑向相對速度做微分得到的。

• track_mode_type

障礙物的運動狀態(tài)。根據(jù)該值可以判斷障礙物時靜止的還是運動的。

• track_width

障礙物的寬度。將原始的雷達數(shù)據(jù)點通過聚類后，會得到一個區(qū)域，該區(qū)域的范圍即認為是障礙物的寬度。

目前國際上主流的毫米波雷達供應(yīng)商有四家，分別是Autoliv（奧托立夫）、Bosch（博世）、Continental（大陸）、Delphi（德爾福），業(yè)界簡稱ABCD。各家的毫米波雷達的產(chǎn)品提供的功能大同小異，大部分功能都是通過障礙物的回波能量、距離、角度信息推算而來的。

毫米波雷達的挑戰(zhàn)

在談?wù)撎魬?zhàn)之前，先直觀地感受一下激光雷達的數(shù)據(jù)吧。

圖左為毫米波雷達檢測障礙物的位置信息；圖右是實際的道路場景。

圖中灰色圓圈的中心為雷達的安裝位置，藍色的點為靜止的障礙物，粉紅色的點移動的障礙物。

可以很清晰地看到藍色的點組成了一條直線，這條直線其實就是鐵護欄。但是如何讓計算機知道這么多點里面有這么一條護欄呢？這就是算法工程師每天要做的事情啦。

實際開發(fā)的過程中，在自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用毫米波雷達有一下三點挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)1：數(shù)據(jù)穩(wěn)定性差

很明顯...看到這樣（亂且不穩(wěn)定）的數(shù)據(jù)，工程師也表示很絕望。數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性對后續(xù)的軟件算法提出了較高的要求。

挑戰(zhàn)2：對金屬敏感

由于毫米波雷達發(fā)出的電磁波對金屬極為敏感，在實際測試過程中會發(fā)現(xiàn)近處路面上突然出現(xiàn)的釘子、遠距離外的金屬廣告牌都會被認為是障礙物。一旦車輛高速行駛，被這些突然跳出的障礙物干擾時，會導(dǎo)致剎車不斷，導(dǎo)致汽車的舒適性下降。

挑戰(zhàn)3：高度信息缺失

毫米波雷達的數(shù)據(jù)只能提供距離和角度信息，不能像激光雷達那樣提供高度信息。沒有高度信息的障礙物點會給技術(shù)開發(fā)帶來很多挑戰(zhàn)。

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