硬件漫谈：汽车雷达技术探秘

一

前言：产业升级—汽车雷达

智能驾驶是不可逆转的产业趋势，在特斯拉、华为、理想以及小鹏等头部车企引领下，汽车智能化加速发展；

伴随L3 法规的逐步放开和算法的持续升级，自动驾驶功能或成为消费者购车的新需求。

2023 年以来中央和地方政府更是政策频出推动智能驾驶行业发展，产业迎来质变时刻。车企不断加码智能化，国内智能汽车产业迎来爆发期，新势力与传统品牌车企都纷纷加码智能驾驶，国内智能驾驶发展到达新高度；

2023 年1-9 月乘用车NOA 标配前装搭载交付量已经达到37.7 万辆，渗透率接近2.5%。

2024-2025年，将会是智能驾驶全面爆发的起点；

二

汽车雷达—智能驾驶的感官

智能驾驶系统由感知、决策和执行三个部分构成，责任明确地控制汽车运行。

感知层用来代替人的眼睛，通过传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等）来收集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息，包括道路边界、车辆、行人，被称为“中层控制系

统”。

决策层用来代替人的大脑，通过获取到的信息进行计算，制定相应的控制策略，负责路径规划和导航，被成为“上层控制系统”。

执行层则是代替人的手脚，将接收到的控制策略进行执行，其中包括加减速、转向等，也被称为“底层控制系统”

其中，感知层与硬件相关性最高；

本文着重介绍感知层及其相关技术；

三

智能驾驶感知类别比较

毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达的原理，技术特点与优缺点已列在上表中；

再次简易梳理一下：

（1）摄像头：成像与障碍物识别，但无法测距且受环境影响最大；

（2）毫米波雷达：测距测速能力强，不易受环境影响；成像和障碍物识别能力弱；

（3）超声波雷达：近距离测距与避让，传统汽车上一直都存在；

（4）激光雷达：测距、点云成像和障碍物识别，但容易受到雨雪天气因素影响；

以华为自动驾驶方案为例：

从华为ADS1.0方案到ADS2.0方案，是一个降成本增效率的过程；各类传感器的数量都相应减少，同时对平台算力的压力也对应减轻，从昇腾810降低至昇腾610；

四类传感器都具在，通过感知融合算法实现智能驾驶；

2024年初，华为已开始推送“全国无图”城区NCA（不依赖高精地图城区智驾领航辅助功能）；

未来，智能驾驶还将继续普及到中阶和低阶车型；

又将会是下一个“智能手机”的时代；

后言：给学生读者的思考

在很长一段时间，电磁场/毫米波等专业学生的就业方向主要为：

（1）民用通信；

（2）通信类芯片设计；

（3）军工类；

在当前智能汽车与自动驾驶爆发性发展后，上述专业同学可结合自身特性考察自动驾驶公司的发展前景；

审核编辑：黄飞