以下是激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达的技术对比及典型应用场景：

1. 激光雷达（Lidar）

• 原理：发射红外激光束，通过接收反射信号计算物体距离与轮廓（时间飞行法）。
• 优势：
  • 厘米级高精度（±2cm）
  • 超高分辨率（可构建3D点云图）
  • 探测距离远（最远300米）
• 缺点：
  • 雨雾天气性能骤降（激光散射）
  • 成本高（机械式雷达超万元）
  • 无法直接测速（需多帧数据推算）
• 应用：
  • L4级自动驾驶（Robotaxi、无人配送车）
  • 高精地图测绘（如百度Apollo）
  • 机器人SLAM建图（如扫地机器人）

2. 毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）

• 原理：发射30-300GHz毫米波（常用77GHz），基于多普勒效应测速。
• 优势：
  • 全天气工作（穿透雨雾/沙尘）
  • 直接测速能力（精度±0.1km/h）
  • 成本适中（约千元级）
• 缺点：
  • 分辨率低（点目标难区分）
  • 易受金属物体干扰（如护栏虚警）
  • 无法识别颜色/纹理
• 应用：
  • 汽车ADAS系统（ACC自适应巡航、AEB紧急制动）
  • 盲区监测（BSD）
  • 交通流速监测雷达

3. 超声波雷达（Ultrasonic Radar）

• 原理：发射40kHz高频声波，通过回波时间计算距离（声速340m/s）。
• 优势：
  • 近距离精度高（±1cm）
  • 成本最低（百元级）
  • 不受光线影响
• 缺点：
  • 探测距离短（通常＜5米）
  • 传播速度慢（延迟明显）
  • 温度/气压影响声速
• 应用：
  • 自动泊车（APA）
  • 倒车雷达（UPA）
  • 工业机器人防撞

核心场景对比

技术趋势：L3+车型普遍采用多传感器融合方案（如蔚来ET7装4颗英伟达雷达+1颗激光雷达）。2023年车载雷达市场毫米波占比超60%（佐思汽研数据），但固态激光雷达成本正快速下探（速腾聚创M1价格降至$500）。

以上三类雷达在感知能力上形成互补关系，实际系统中常采用多传感器融合策略（如特斯拉视觉+毫米波，小鹏P5激光雷达+毫米波+摄像头），以覆盖复杂环境下的感知需求。