为什么毫米波雷达无法完全替代激光雷达
传统的毫米波雷达在探测物体高度信息方面存在不足，为解决这一局限，具备俯仰角测高功能的4D毫米波雷达应运而生。尽管性能有所提升，但在自动驾驶感知体系中，激光雷达的角色依旧不可替代。
毫米波雷达的工作机制
在探讨毫米波雷达是否能够取代激光雷达之前，有必要先了解其基本工作原理。毫米波雷达发射的是毫米级别的电磁波，通过波束照射目标后，根据回波的返回时间来计算目标距离。同时，借助多普勒效应，它可以检测到目标的运动速度。利用多天线阵列和波束成形技术，雷达还能估计目标的方位角。
这种感知方式使毫米波雷达对运动物体非常敏感，能够直接输出速度信息，这对车辆动态感知系统尤为重要。此外，毫米波的穿透能力较强，在雨雾、尘埃等恶劣天气条件下仍能维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。
总体而言，毫米波雷达能够有效提取目标的距离、速度和电磁散射特性，但其在提供高精度三维几何信息方面仍存在局限，难以满足对物体外形和轮廓进行精细描述的需求。
激光雷达的技术优势
激光雷达（LiDAR）通过发射短脉冲激光，测量光脉冲往返时间（飞行时间法）以获取精确的距离信息。相比毫米波，激光具有更短的波长和更高的方向性，能将光束聚焦在更小的角度范围内，从而实现更高的角分辨率和更密集的点云。
高密度点云使得激光雷达能够清晰捕捉行人轮廓、车辆边缘、路沿等三维结构信息，这对目标识别、高精度定位及复杂场景建模具有重要意义。其在静态或慢速场景中表现出的高精度建模能力，特别适用于高精地图构建和语义分割。
当然，激光雷达也面临一定挑战。例如，波长短使得其在雨雪天气中光子易被散射，影响回波质量；强光环境下也可能出现过饱和或误检。此外，成本较高、体积较大和可靠性问题也限制了其普及。然而，随着固态激光雷达和批量生产工艺的发展，这些问题正在逐步得到改善。
毫米波雷达的局限性分析
理解了毫米波雷达的工作原理之后，其难以替代激光雷达的原因就变得清晰。受限于天线尺寸和波长，毫米波雷达在横向分辨率上的提升空间有限。即便通过调频连续波（FMCW）等技术提高纵向分辨率，其点云密度和几何还原能力仍无法与激光雷达相比。
此外，毫米波雷达对目标材料的电磁散射特性高度敏感，导致某些非金属材料在特定角度下可能成为“隐身”对象。例如，塑料板、网状物或行李箱边缘在某些条件下对毫米波无明显反射，而激光则能更稳定地获取回波数据。
自动驾驶系统不仅需要识别“有什么”，还需要明确“是什么”以及“是什么形状”。激光雷达提供的点云能够直接用于语义分割和目标分类，而毫米波雷达因回波稀疏或模糊，在复杂场景下的识别能力受限。特别是在需要边缘检测和轮廓拟合的场景中，毫米波雷达的感知能力仍显不足。
从系统设计的角度看，自动驾驶依赖于感知链的冗余和可解释性。激光雷达输出的三维数据直观、易于验证，而毫米波雷达的信号则需要复杂的算法处理，多径反射等干扰因素也增加了调试难度。这在功能安全和法规合规方面带来了额外挑战，也解释了为何高阶自动驾驶仍保留激光雷达作为关键感知来源。
近年来，毫米波雷达正朝着“成像雷达”方向演进，MIMO、频谱扩展和深度学习等技术正逐步提升其分辨能力和点云密度。然而，要全面弥补与激光雷达的差距，仍需在天线设计、射频性能、带宽和计算能力等多个方面实现突破，且需兼顾成本和可靠性。这一目标虽可实现，但短期内难以实现全面替代。
结语
从原理上看，毫米波雷达在测速、恶劣环境适应性、集成成本等方面具备一定优势，但在角度分辨率、几何建模和语义识别方面存在明显短板，难以独立满足自动驾驶对全面空间感知的需求。
当前更合理的硬件配置策略是采用多传感器融合方案，由毫米波雷达负责低能见度下的基础感知，激光雷达提供精确的三维结构信息，视觉系统则辅助语义理解。三者协同工作，才能在复杂交通环境中实现对“看得见”“判得准”“该不该动”的全面判断。