随着技术发展，如今的汽车智能化程度慢慢的升高，配备的传感器也慢慢变得多，特别是与辅助驾驶相关的汽车雷达。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，并且各具优缺点。虽然汽车雷达已经几乎成为了汽车的标准配置，日常使用频率也很高，但是它们具体都是怎么工作的，相互之间又有哪些不同？接下来我们就基于技术原理并结合实际应用场景，带大家全方位了解一下汽车雷达。

　　雷达（Radar），源于radio detection and ranging的缩写，意为“无线电探测和测距”，即采用无线电的方法发现目标并测定其空间位置。简单来说，雷达的工作原理就是发射电磁波对目标进行照射并接收回波，基于这个过程获取相应的目标信息。汽车雷达，顾名思义，就是符合车规级要求，应用于汽车或其他地面机动车辆的雷达系统。基于不同的技术路线，汽车雷达主要分为超声波、毫米波雷达、红外雷达和激光雷达，每一个类型都有各自擅长的应用场景。

　　1917年，法国物理学家莱昂·瓦拉赫首次提出使用超声波进行测距的概念，而汽车雷达早期的商业化探索是由博世和大陆集团主导，2000年左右正式推出第一代汽车雷达传感器。在最初的实际应用阶段，毫米波雷达未能成为主流，其背后的原因有很多，最主要的还是技术限制。相比之下，超声波雷达的制造成本更低，因此超声波雷达在很长一段时间都是汽车雷达的代名词，主要被用于测距，也就是常见的驻车雷达。早期的驻车雷达一般都放置在车尾，能够警示位于后方视野盲区内的潜在危险。随着技术成熟以及硬件成本下降，驻车雷达数量开始逐渐增加，大量分布于车身前后以及两侧，监测范围更广。除了传统的超声波雷达，精度更高、测距更远的毫米波雷达近年来发展势头相当迅猛，由此还拓展出了更多的功能。

　　20世纪70年代，人们开始尝试基于毫米波技术进行汽车雷达的研发，但是由于当时的技术限制，因此这个过程并不顺利。直到90年代，得益于微电子技术的发展使雷达小型化成为可能，这才为汽车雷达技术奠定了硬件基础。三菱和奔驰算是最早的两个“先行者”，分别在1995年和1999年尝试性地推出搭载雷达的量产车辆。值得一提的是，奔驰的这套系统名为“Distronic”，其本质就是自适应巡航控制系统，搭载远程毫米波雷达，并非是短距离的超声波测距雷达。

　　事实上，智能汽车的发展直接推动了车载毫米波雷达进入到大众的主流视野。2015年，特斯拉Model S量产车正式交付，Autopilot系统传感器的应用再次引爆汽车市场智能驾驶乃至无人驾驶的产业布局。全车采用1+12+1传感器，凭借着出色的驾驶辅助能力，有效强化了毫米波雷达在汽车领域的作用。

　　虽然汽车雷达已经能够实现丰富的辅助功能，但是随着人们对于高阶自动驾驶的不懈追求，传统的超声波雷达和毫米波雷达也开始显得捉襟见肘。相比之下，激光雷达可以准确感知周边环境的三维信息，探测精度更是达到厘米级别。然而，激光雷达的缺点也很明显，那就是贵！早期的机械式激光雷达动辄几十万甚至上百万，不仅价格昂贵，而且感应器尺寸也比较大，无法应用于汽车领域。

　　有趣的是，依靠音响起家的Velodyne品牌最早洞察行业发展，转型成为专业的激光雷达制造商，并成功推出了知名的64线年，开始布局无人驾驶汽车的谷歌选用的就是Velodyne激光雷达，也算是成功为其打了一波广告。后来，随着无人驾驶汽车配备激光雷达的市场前景被行业看好，慢慢的变多的科技巨头纷纷投身车载激光雷达的研发工作。如今，法雷奥、禾赛科技、华为、大疆览沃、图达通等都已成为车载激光雷达的头部企业。基于此，车载激光雷达的硬件成本也开始大幅降低。

　　超声波雷达是一种利用超声波探测目标的传感器，通过超声波发射装置向外发出超声波，再利用接收器接收反射回来的超声波时间差来测算距离。在车载传感器中，超声波雷达是目前最常见的品种之一，在短距离测量中，超声波测距传感器具有非常大的优势。

　　目前，常用的探头工作频率有40kHz, 48kHz和58kHz三种。一般来说，频率越高，其灵敏度也就越高，但是水平与垂直方向的探测角度却会随着频率越高而越小，因此驻车雷达一般都采用40kHz的探头。超声波雷达价格便宜，防水、防尘效果好，即使有少量泥沙遮挡也不会影响测距，而且短距离探测精度较高。不过缺点也显而易见，那就是探测距离相对较近，适用范围较窄。

　　毫米波雷达是一种利用毫米波频段电磁波探测目标的传感器，相比之下，毫米波具有较高的频率和较短的波长。毫米波雷达信号传输速度比超声波更快、更精确。由于传统的24GHz窄带毫米波雷达存在一定的局限性，因此目前主流的毫米波雷达传感技术正朝着76-81GHz频段、调频连续波（FMCW）和波束成形天线D毫米波雷达无法识别静止物体，同时也缺乏高度信息，技术相对落后。4D毫米波雷达的全称是“4D毫米波成像雷达”，可以理解为是3D毫米波雷达的升级版。其增加了俯仰角度测量的能力，能够对目标进行高维度数据解析，可以实现更丰富的信息感知。相较于超声波雷达，毫米波雷达的天线更小，功率也更低。此外，毫米波雷达还具备广视角、高分辨、探测距离远、能探测静物等优势。不过，由于毫米波雷达无法准确判断障碍物立体轮廓以及物体颜色，因此一般需要与摄像头搭配使用。

　　激光并不像红外线、紫外线等是某一波段的光的总称，而是有着精确单一颜色和单一波长的光。相较由多种颜色、波长混合的自然光，激光有着亮度高、能量大、方向性好的特点。由于生产波长为1550nm的激光雷达需要使用昂贵的砷化镓材料，因此受制于成本因素，用硅材料制造接近可见光波长的905nm激光雷达是目前行业的主流。

　　在所有雷达中，激光雷达的传播速度最快，并且其还具备探测精度高、稳定性强、识别障碍物立体轮廓准确等特点。只可惜，激光雷达受天气环境影响较大，并且对于颜色和图案的识别能力也很弱。由于激光雷达获取的原始数据量极大，需要进行复杂的数据处理才能生成实际使用的信息，这就导致激光雷达的体型比较大，而且功耗也很高。此外，激光雷达的制造工艺和组装难度相较超声波和毫米波雷达都要更高，这些因素直接影响了其大规模生产和部署能力。

　　红外雷达是指工作在红外波段的光雷达，红外雷达传感器主要是辅助提高驾驶者对前方障碍物的感知能力，即车载夜视系统。根据工作原理的不同，红外雷达传感器分为主动式和被动式。其中，主动式红外雷达配有红外光发射源和接收装置，可以在夜间低照明环境下发现较远的路面障碍物；被动式红外雷达则仅依靠一套红外接收装置，通过对外界物体反射的红外信号源进行解析。虽然结构相对简单，但是在识别精度和距离方面却明显不及主动式红外雷达。

　　红外雷达传感器在昏暗环境中具备较大优势，不过依赖红外信号的特性也使得它在白天光线充足时，会受到红外光源的影响，并不具备全天候工作能力。此外，红外雷达传感器的有效探测距离也相对较近，这就导致其使用场景相对单一。虽然能够提高驾驶者对前方障碍物的感知能力，但是随着辅助驾驶技术的发展，红外雷达已经逐步被淘汰，越来越少见了。

　　受制于物理特性的影响，汽车雷达的使用基本都会受到外界环境的影响，包括光线、天气、温湿度等，不同种类的雷达受影响程度也会有所区别。一般来说，雨雪天气的影响最为明显，超声波雷达的测量距离会因为雨滴、雪花的反射而产生误差；此外，毫米波雷达和激光雷达在雨雪雾等潮湿环境下，也容易出现性能衰减的情况。

　　另外，由于不同物体材料的声波反射特性不同，也会对测量结果产生影响。对于超声波雷达而言，金属表面的反射能力强，而棉质、木材表面的反射能力就相对较弱。毫米波雷达更甚，由于毫米波难以穿透金属，因此在高金属物体前它就无法正确测量。激光雷达和红外雷达对于光线比较敏感，后者受到红外光源的影响极大，因此只能在夜晚使用。如果目标反射率较低，例如黑色车身或是深色地面，都会导致反射信号弱化，进而影响到激光雷达的检测范围和精度。此外，相同颜色但材质不同的目标，亦或是透明的玻璃或塑料材质，也都会因为反射率不同而影响检测准确性。

　　实际应用方面，从常规的泊车辅助到高阶的智能驾驶，都离不开汽车雷达。由于超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达在应用场景、工作原理及特点等方面存在一定的区别，所以选择哪种雷达需要充分考虑应用场景和预算限制。

　　超声波雷达主要用于泊车雷达传感器，目前已经成为非常普及的一种汽车雷达。超声波雷达根据用途不同又分为UPA和APA，前者是常规的障碍物探测传感器，通常布置在前/后保险杠上，也就是驻车雷达。后者则主要用于自动泊车以及并线辅助等功能，一般布置于车身两侧。

　　目前，车用毫米波雷达主要以76-81GHz规格为主，其发射的电磁波长在4mm左右，用于中长距离的测距和探测。在毫米波雷达的帮助下，汽车可以实现有限度的“自动驾驶”功能，例如自适应巡航、车道保持辅助以及自动刹车等。

　　激光雷达能够进一步提高车辆对周围事物的感知能力，与前文提到的毫米波雷达相比，其在探测速度和精度方面的表现都更为出色，并且激光雷达还可以清晰的勾勒出周围景物的详细轮廓。目前，无人驾驶汽车基本都需要依靠激光雷达，甚至有观点认为激光雷达是实现自动驾驶的必备技术之一。

　　作为汽车感知周围环境的重要硬件基础，汽车雷达不仅可以在一定程度上完成很多实用功能，而且在无人驾驶的发展道路上，其也扮演着重要角色。不同种类的雷达各具优缺点，基于不同的特性，搭配使用能够形成很好的互补效果。从简单的泊车辅助再到实现自动驾驶必不可少的硬件配置，汽车雷达近年来的发展速度非常快。未来，随着自动驾驶技术的普及和消费者对汽车安全性能要求的提高，汽车雷达市场势必将进一步扩大，推动行业持续发展。