如今，车辆所搭载的传感器主要为雷达和摄像头，它们在短距离、低速度的ADAS应用中扮演着重要角色，而（LiDar）则被给予厚望，以实现L3+的。
激光雷达正火，纯视觉方案当红，雷达似乎没有了用武之地？No！凭借独特的优点，雷达的用途依然非常广泛，且其性能潜力也在不断提升。
雷达能可靠地识别附近物体的距离。举例来说，一般的车载远程雷达能探测到300至500米外的物体。
相比之下，摄像头则需要根据成像画面上物体大小和其它因素来估计距离。即使搭载双目视觉系统，预估物体距离对摄像头来说也仍然是件难事。
此外，分辨率也是个问题，在远距离的成像画面上，即便是一个单独像素也意味着很大一片区域，这将导致摄像头很难识别远距离的物体。光学器件的确有用，但此类器件的视野有限，因此基于摄像头的感知系统的性能并不理想。
在测量相对速度方面，雷达同样有天生优势，它在测量距离的同时，还能判断物体朝向或远离车辆的速度。而摄像头和激光雷达可能需要在一定时间内拍摄多张图片来估算相对速度。
由于雷达使用的是无线电波而非光束来检测物体，因此即使在雨天、雾天、雪天以及烟雾状态下仍能正常工作。
这种特性与摄像头等光学器件（或未来的激光雷达）形成了鲜明对比，后者的缺陷与人类的眼睛一样。想想看，你是否曾在驾车时曾因眩目的阳光而看不清前方，或者被挡风玻璃上过多的污垢遮蔽了视线？光学传感器也有同样的问题，但雷达在这种情况下不受影响。此外，与摄像头不同，夜晚时雷达也不需要高对比度场景或照明来感知物体。
由于即使放置在不透明的表面后仍能正常工作，雷达给OEM提供了很大的封装灵活性。如果想让光学器件“看清”道路，就需要将它们安装在车辆外部——最好是高处，以便视线不会被遮挡，同时要避免被道路上的尘垢弄脏。而雷达则完全不同，它可以位于车辆的格栅后，位于保险杠内，或隐藏在其他地方，在车辆的美观方面赋予设计师很大的灵活性。
光学传感器的用途
那么光学传感器的优势体现在哪呢？
摄像头很适合用于物体分类。只需一个摄像头，车辆即可读取路标，此外还能清楚地识别一个物体是另一部车辆，还是一位行人、一辆自行车或者一只狗。这些物体的行为各不相同，识别出物体后，车辆的系统可更好地预测它的行动。
激光雷达以其独一无二的优点吸引了不少关注。它可直接测量距离，获取高分辨率图像，形成一个网格，其中每个网格单元代表着特定的相关距离。由于激光雷达工作的频率极高，因此比传统雷达的波长要短得多——这意味着与普通雷达相比，它能提供更高的角分辨率，更为准确地识别物体的边缘。
但激光雷达也有缺点，其中一个不足之处便是其表面必须保持光洁、透明以便保持性能，而这对于行驶的车辆来说是个不小的难题，一只甲虫都有可能导致车辆失去识别能力。
激光雷达还有个同样严重的问题——技术成熟度远不如雷达，因此价格也较为高昂。可以说，成本限制了激光雷达在当前汽车市场上的大批量应用。
安波福认为：综合使用多种传感技术是一种可靠、安全的解决方案，通过传感器融合技术，将输入信息汇集在一起进行分析，尽可能全面、准确地了解环境。如果这样也未能了解环境的话——摄像头被弄脏，激光雷达被甲虫尸液挡住——车辆上安装的雷达仍可传送高质量信息，这一优点在配合使用相应的机器学习算法时尤其突出。
因此，我们将经典算法和机器学习相结合，以便在保证安全性的同时，拥有成本效益更高的解决方案。特别在雷达方面，我们采用了一种非常高效的机器学习模型，使其达到了近乎激光雷达的性能，虽然它不能像摄像头一样显示画面中的所有像素，但它能提供非常清晰的物体轮廓和边界线，从而通过速度和距离准确地辨别前方物体。
Rick Searcy
Advanced Radar Systems Manager
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