毫米波雷达VS激光雷达，谁才是自动驾驶的宠儿？

通过卡曼滤波，基于上一次的物体分布，预测本测量循环中可能的物体分布，然后尝试将当前得到的反射点集群与预测结果进行匹配，例如通过比较物体的位置和速度等参数。当反射点集群与上一测量循环得到的物体信息匹配成功时，就得到了该物体的"轨迹"，同时该物体的可信度增加，反之则可信度下降。只有当一个物体的可信度超过一定门限时，该物体才会成为我们关心的目标而进入所谓的目标列表。

b) 关于雷达的两个小问题

雷达到底能不能探测到静止目标？

很多早期的ACC系统不会对静止物体作出反应，也就是说，如果前方有静止物体，例如在进入探测范围之前就停在前方的车辆，ACC并不会将该车作为目标，不会发出减速请求。所以有人以为雷达无法探测静止物体，这其实是一个误解。

通过之前的叙述，我们可以看到，雷达探测能力只和物体的雷达波反射特性有关，不涉及其任何运动特性，所以只要物体的雷达反射截面足够大，该物体不存在无法探测的问题。早期ACC不对静止物体作出反应主要是由于目标分类的缘故。由于早期的雷达的角分辨率较低，导致高度方向和横向的分辨率较低，无法很好的区分可以越过的物体，例如井盖，或者可以从下方穿过的物体，例如路牌。

所以为了避免ACC误动作，比如在高速公路上由于路牌而制动，设计成不对从探测到开始就保持的静止物体进行反应，因为无法判断该物体是基础设施还是交通参与者。另一方面，即使是早期的ACC系统，由于雷达保存了该目标的历史信息，如果已经探测到的车辆从行驶中制动到停止，系统仍然能够将该物体划分为交通参与者，从而进行制动。

相比激光雷达的优势？

随着自动驾驶的火热，激光雷达受到前所未有的追捧，因为其具有高精度、大信息量、不受可见光干扰的优势。但我们可以注意到，目前主流的自动驾驶方案并未完全抛弃毫米波雷达，这又是什么原因呢？

首先就是大家都知道的天气原因。激光的波长远小于毫米波雷达(nm vs mm)，所以雾霾导致激光雷达失效并不是段子。同样的原因，毫米波雷达的探测距离可以轻松超过200米，而激光雷达目前的性能一般不超过150米，所以对于高速公路跟车这样的情景，毫米波雷达能够做的更好。

其次，毫米波雷达便宜啊，作为成熟产品，毫米波雷达目前的价格大概在1.5千左右，而激光雷达的价格目前仍然是以万作为单位计算的。并且由于激光雷达获取的数据量远超毫米波雷达，所以需要更高性能的处理器处理数据，更高性能的处理器同时也意味着更高的价格。所以对于工程师而言，在简单场景中，毫米波雷达仍然是最优选择。

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