毫米波雷达为何难以取代激光雷达
传统毫米波雷达在探测目标高度方面存在明显不足，为解决这一问题，具备俯仰角测量能力的4D毫米波雷达应运而生。然而，即便如此，激光雷达在自动驾驶感知体系中的地位依旧难以撼动。
毫米波雷达的基本原理
要判断毫米波雷达是否可以替代激光雷达，首先需了解其工作原理。毫米波雷达发射的是波长为毫米级别的电磁波，通过向外部发射信号并接收反射回波，计算往返时间差，从而估算目标距离。同时，利用多普勒效应，还可获取目标的速度信息。
借助多天线阵列和波束成形技术，毫米波雷达还能判断目标的方位角。总体来看，该类雷达主要依赖“时间”和“频率/相位变化”来感知目标的位置与运动状态。
毫米波雷达对运动目标的敏感度较高，能直接输出速度信息，这在车辆动态感知中极具价值。由于毫米波具备较强的穿透性，在雨雪、灰尘等恶劣天气条件下仍能保持较高的探测稳定性，因此被广泛应用于汽车的辅助驾驶系统。
尽管如此，毫米波雷达在提取高密度几何信息方面仍存在局限。它擅长判断目标的“存在与否、距离远近、运动状态”，但在描绘物体外形、轮廓等细节方面表现较弱，这也限制了其在高精度感知领域的应用。
激光雷达的技术优势
激光雷达（LiDAR）通过发射短脉冲激光或扫描激光束，测量光脉冲往返时间（飞行时间）来获取高精度距离数据。相比毫米波，激光波长更短，能量集中，发散角小，因此能实现更高的角分辨率和更密集的点云输出。
高密度点云数据使得激光雷达能够清晰呈现行人轮廓、车辆边缘、道路边缘等三维几何结构，对目标分类、精确定位以及场景理解至关重要。激光雷达在静态或慢速场景中的高精度建模能力，也为高精地图构建和语义分割提供了可靠支持。
尽管激光雷达在恶劣天气中容易受到雨、雾、雪的影响，光子易被散射导致回波质量下降，且在强光环境下可能出现误报，但其在“空间分辨率”和“点云结构化程度”方面仍远超毫米波雷达。随着固态激光雷达的发展和规模化生产，其成本与可靠性问题正逐步得到解决。
毫米波雷达的固有局限
从技术原理出发，毫米波雷达在横向（角度）分辨率上受限于天线尺寸与波长，若要达到激光雷达级别的角分辨率，需采用更大或更复杂的天线阵列，这将带来更高的成本和功耗。
虽然毫米波雷达可通过调频连续波等方式提升纵向（距离）分辨率，但其点云密度和形状还原能力仍无法与激光雷达相提并论。毫米波雷达主要能提供“目标存在与否”和“运动状态”的信息，但在识别物体细节方面力有未逮。
此外，毫米波雷达对材料特性和入射角度高度敏感，非金属薄体在特定角度下可能对毫米波“隐身”，而激光则因波长更短、能量更集中，反射回波更稳定。然而，在雨雾天气中，激光雷达易出现点云“白雾”，而毫米波雷达则能更稳定地探测远距离目标。
在自动驾驶系统中，感知不仅需要识别“有什么”，还需判断“是什么”以及“其形状如何”。激光点云直接提供几何信息，结合语义算法，能更准确地区分行人、自行车、车辆、护栏等目标。相比之下，毫米波雷达的回波稀疏或模糊，虽可借助微多普勒或回波强度进行初步判别，但在复杂场景中的识别能力仍显不足。
自动驾驶系统依赖高可靠、易解释的感知链路。激光雷达输出的三维测量结果直观、易于验证，而毫米波雷达的回波处理则需复杂算法支持，且多径反射等现象易导致误报，增加系统调试和故障排查的难度。
从功能安全和法规角度来看，基于几何信息做出决策的传感器更易于明确责任边界，这也是高级别自动驾驶系统仍保留激光雷达作为核心感知单元的重要原因。
技术演进与未来方向
近年来，毫米波雷达正朝着“成像雷达”方向发展，MIMO、频谱扩展、深度学习等新技术不断推动其角分辨率和点云密度提升。然而，要全面缩小与激光雷达的差距，仍需在天线、射频、带宽、算力等多个方面实现同步突破，同时兼顾成本与可靠性。
结语
尽管毫米波雷达在测速、恶劣天气适应性、集成便利性等方面具有优势，但在角分辨率、细节建模和语义区分能力方面仍存在明显短板。因此，当前阶段的自动驾驶系统更倾向于采用多传感器融合的方案——毫米波雷达负责低能见度下的基础感知，激光雷达提供高精度几何建模，视觉系统辅助语义理解。三者协同工作，方能在复杂交通环境中实现“看得见、判得准、动得稳”的目标。