雨霧天下毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)誰更具優(yōu)勢？

[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]在自動駕駛的技術(shù)版圖中，感知系統(tǒng)始終是車輛決策的核心依據(jù)。為了讓車輛在復(fù)雜的交通流中精準(zhǔn)避障，需要為其裝載各種傳感器，其中激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)是較受關(guān)注的兩種硬件。

由于傳感器的工作特性，在雨霧天氣下，激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的表現(xiàn)會出現(xiàn)巨大的分化。那在雨霧天下，毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)誰更具優(yōu)勢？

從兩者的工作原理看表現(xiàn)

激光雷達(dá)發(fā)射的是波長極短的激光，通常在納米級別，而毫米波雷達(dá)發(fā)射的是波長在毫米級別的電磁波。這種波長的巨大差異，直接決定了它們在雨霧天氣下的表現(xiàn)。

空氣中的雨滴和霧滴對電磁波的影響主要體現(xiàn)在散射和吸收上。當(dāng)傳感器發(fā)出的波束遇到與其直徑相近的顆粒時，就會發(fā)生劇烈的米氏散射，信號會被這些微小的顆粒向四面八方彈開，導(dǎo)致能量迅速衰減。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

對于激光雷達(dá)而言，由于它的波長只有幾百到一千多納米，而霧氣中微小水滴的直徑通常在1到20微米之間，兩者尺度非常接近，這使得激光在濃霧中就像撞上了一堵無形的墻，大部分能量還沒碰到障礙物就會被霧氣散射掉了。

而毫米波雷達(dá)則不同。它的波長比激光長了上千倍，遠(yuǎn)大于霧滴的直徑。在這種情況下，物理規(guī)律進(jìn)入了瑞利散射的范疇。簡單來說，毫米波能夠輕松地“繞過”這些微小的障礙，保持極高的穿透力。

即使在能見度極低的濃霧或瓢潑大雨中，毫米波依然能維持穩(wěn)定的探測能力，就像擁有“透視眼”一樣可以看穿迷霧。正因如此，在純粹的穿透力和全天候適應(yīng)性上，毫米波雷達(dá)無疑更具優(yōu)勢。

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從探測距離和目標(biāo)捕獲的穩(wěn)定性來看，毫米波雷達(dá)利用的是電磁波的反射原理，它對金屬物體的反射信號非常敏感。在雨霧天中，它不僅能穿透水汽，還能通過多普勒效應(yīng)直接測量目標(biāo)物體的速度，這種直接獲取運動信息的能力是激光雷達(dá)難以企穩(wěn)的。

激光雷達(dá)在惡劣天氣下，由于探測到的點云數(shù)據(jù)變得支離破碎，反而需要耗費大量的算力去剔除噪點，甚至可能因為回波過弱而完全無法感知前方的障礙物。這種物理層面的不同，讓毫米波雷達(dá)在惡劣環(huán)境下成為了自動駕駛系統(tǒng)的“定海神針”。

激光雷達(dá)在雨霧天為什么表現(xiàn)不行？

盡管毫米波雷達(dá)在穿透力上更勝一籌，但我們也發(fā)現(xiàn)，激光雷達(dá)依舊是很多車企選擇的主流。之所以激光雷達(dá)無法被取代，是因為它在分辨率和空間建模上有卓越的表現(xiàn)。

激光雷達(dá)像是一臺高精度的三維掃描儀，每秒鐘能發(fā)射出數(shù)百萬個激光脈沖，捕捉周圍環(huán)境的厘米級細(xì)節(jié)。它能清晰地勾勒出路沿、行人、車輛的輪廓，甚至是掉落在路面上的一塊小磚頭。然而，這種精密性在雨霧天反而成了它的軟肋。

當(dāng)雨滴打在激光雷達(dá)的保護(hù)罩上，或者在空氣中密集分布時，激光脈沖會被折射或反射，在傳感器接收到的數(shù)據(jù)中形成大量的虛假點云，這就是所謂的“噪聲”。

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這些噪聲如果處理不當(dāng)，自動駕駛大腦可能會誤認(rèn)為前方有障礙物而采取緊急剎車。雖然目前有技術(shù)嘗試通過算法來過濾這些干擾，但在極端天氣下，有效探測距離的縮短是物理層面的必然結(jié)果。比如在能見度100米的霧天，原本能看200米的激光雷達(dá)，其有效探測范圍可能會銳減到幾十米甚至更低。

不同波長的激光雷達(dá)在雨霧天的表現(xiàn)也不一樣。目前市面上主要有905納米和1550納米兩種主流方案。905納米激光雷達(dá)工藝成熟、成本較低，但為了保護(hù)人眼安全，它的發(fā)射功率受到嚴(yán)格限制，這也導(dǎo)致它在雨霧中的穿透距離相對受限。

1550納米的激光雷達(dá)被認(rèn)為是人眼安全的波長，因為這個頻段的光會被人眼玻璃體吸收，不會到達(dá)視網(wǎng)膜，因此可以大幅提高發(fā)射功率，探測更遠(yuǎn)的距離。不過，1550納米在雨天反而受限。

有研究顯示，1550納米正好處于水的一個強吸收峰附近，這意味著雨水對1550納米激光的能量吸收比905納米更嚴(yán)重。也就是說，在濃霧中，1550納米憑借更高的功率或許能看得稍遠(yuǎn)一點，但如果是在大雨傾盆的環(huán)境下，它的衰減速度反而可能比905納米更快。

這種復(fù)雜的物理特性意味著，僅僅依靠提升激光雷達(dá)的功率或更換波長，并不能從根本上解決光波在惡劣天氣下表現(xiàn)不佳的問題。

毫米波雷達(dá)的全天候優(yōu)勢與成像進(jìn)化

毫米波雷達(dá)的長波長特性賦予了它抗干擾的本錢，但它一直存在一個問題，那就是雖然看得遠(yuǎn)，但看不準(zhǔn)。傳統(tǒng)雷達(dá)的分辨率很低，它只能告訴自動駕駛電腦前方有一個點在移動，但無法區(qū)分那是一個行人在過馬路，還是路邊停著的一輛大卡車。

這種精細(xì)度的缺失，使得它長期以來只能作為輔助角色，用于自適應(yīng)巡航或盲區(qū)監(jiān)測。

隨著技術(shù)的發(fā)展，4D毫米波雷達(dá)（也稱成像雷達(dá)）被不斷提及。傳統(tǒng)雷達(dá)只能探測距離、速度和水平角度，而4D雷達(dá)增加了一個關(guān)鍵維度，即高度。通過增加天線數(shù)量并引入復(fù)雜的MIMO技術(shù)，4D雷達(dá)可以合成一個非常大的虛擬天線孔徑，從而獲得類似激光雷達(dá)的高清點云圖。

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這意味著，即使在漫天大霧、激光雷達(dá)徹底停擺的時候，4D毫米波雷達(dá)依然能通過電磁波“看”清前方車輛的高度和輪廓，甚至能分辨出前方是立交橋還是停在路邊的故障車。

此外，毫米波雷達(dá)還有一個激光雷達(dá)難以企及的功能，那就是多普勒測速。它能直接利用物理效應(yīng)瞬間算出目標(biāo)的精確運動速度，而不需要像激光雷達(dá)那樣通過對比前后兩幀畫面的位移來估算。

在能見度低、路面打滑的雨天，能夠?qū)崟r掌握周圍車輛的動態(tài)速度，對于自動駕駛決策的安全性來說至關(guān)重要。這種測量方式極大地降低了感知環(huán)節(jié)的延遲，為車輛避讓和緊急制動爭取了寶貴的時間。

從成本和維護(hù)的角度看，毫米波雷達(dá)也具有巨大的商業(yè)優(yōu)勢。它的核心組件多為半導(dǎo)體工藝制成，隨著出貨量的增加，成本大幅下降，且由于其不涉及復(fù)雜的機(jī)械旋轉(zhuǎn)或精密的光學(xué)準(zhǔn)直系統(tǒng)，它對環(huán)境的耐用性更強。

在雨天行車時，路面濺起的泥水或塵?？赡軙趽鮽鞲衅鞯谋砻?，毫米波對此表現(xiàn)出了極強的包容度，即使表面被少量泥沙覆蓋，其穿透能力依然能保證探測功能的正常運作。

傳感器融合的必要性

既然毫米波雷達(dá)在雨霧天性能強悍，而激光雷達(dá)在晴天精度更高，那么自動駕駛系統(tǒng)是否需要二選一？答案是否定的。在目前的行業(yè)共識中，除了極少數(shù)堅持純視覺方案的企業(yè)外，大多數(shù)車企都傾向于將兩者融合使用。

在正常駕駛條件下，激光雷達(dá)主導(dǎo)環(huán)境建模，為系統(tǒng)提供極致的細(xì)節(jié)感知。而當(dāng)系統(tǒng)檢測到降雨量或霧氣濃度超過一定閾值時，感知權(quán)重會向毫米波雷達(dá)傾斜。

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毫米波雷達(dá)提供的大量運動目標(biāo)數(shù)據(jù)會與激光雷達(dá)殘存的點云信息進(jìn)行比對校驗。如果激光雷達(dá)因為雨滴干擾產(chǎn)生了一個虛假障礙物，而毫米波雷達(dá)的回波卻顯示前方空曠，決策系統(tǒng)就能根據(jù)多維度的驗證邏輯排除誤報。

華為等廠商在硬件布局上采取了更為激進(jìn)的策略。他們在最新的感知方案中集成了高線數(shù)激光雷達(dá)和高性能4D毫米波雷達(dá)。這種方案在極端暴雨的夜晚仍能保持極高的穩(wěn)定性，正是因為當(dāng)可見光和近紅外光都被雨幕遮蔽時，毫米波成為了最后的感知防線。

最后的話

隨著技術(shù)的發(fā)展，未來的感知算法或?qū)⑦M(jìn)一步擬人化。人類在雨霧天開車會根據(jù)能見度降低車速并集中注意力觀察輪廓，自動駕駛系統(tǒng)則可以通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，將雷達(dá)和相機(jī)的原始信號進(jìn)行融合處理。

毫米波雷達(dá)雖然分辨率不及激光，但它提供的速度場信息和全天候探測能力，是任何基于光的感知技術(shù)都無法完全替代的。這種各司其職、優(yōu)勢互補的模式，不僅解決了物理定律帶來的天然局限，也為自動駕駛系統(tǒng)的普及奠定了基礎(chǔ)。