业界对三种主要传感器（摄像头、雷达和LIDAR）在汽车中的不同作用，以及它们各自如何满足先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶的感测需求仍然存在一些困惑。

    4级和5级自动驾驶车辆可能需要摄像头、LIDAR和雷达这三种传感器来提供高可靠性和全自动驾驶体验。但是，对于更多需要部分自动驾驶且已经开始大规模量产的2级和3级经济型车辆来说，使用TI毫米波传感器的成像雷达能够实现高性能和成本效益，并能够广泛采用ADAS功能。”

    那么，什么是成像雷达呢？

    成像雷达是雷达的一个子集，因其高角分辨率能够提供清晰的图像而得名。成像雷达由一个传感器配置启用，其中多个低功率TI毫米波传感器级联在一起，且作为一个单元同步运行。它具有多个接收和发射通道，能够显著提高角分辨率和雷达距离性能。当毫米波传感器级联在一起时，可以使用集成移相器来创建波束成形，从而达到400米的扩展范围。下图显示了评估模块上的级联毫米波传感器及其天线。

    一种具有四个级联TI毫米波传感器的成像雷达评估模块

    用于成像雷达的毫米波技术

    典型的雷达传感器直到最近才被视为车辆中的主传感器，其主要原因在于角分辨率性能较为有限。

    角分辨率是指在相同范围内和相同相对速度下区分物体的能力。一个凸显成像雷达传感器优势的常见用途是能够以高分辨率识别静态物体。典型的毫米波传感器具有高速度、高距离分辨率的性能，可以很轻松地识别和区分运动物体，但对静态物体来说，其识别能力却非常有限。

    例如，为了让传感器“看到”车道中间停下来的车辆并将其与灯杆或栅栏区分开来，传感器需要在仰角和方位角上都有一定的角分辨率。

    下图显示了一辆被困在隧道中的车，车内不断冒烟。该车辆停在约100米远处，隧道高度为3米。

    来车的前雷达需要足够高的角分辨率来区分隧道和停止车辆。毫米波传感器可以穿透任何能见度情况，比如烟。

    毫米波传感器如何利用多输入多输出（MIMO）雷达实现高仰角分辨率

    为了识别隧道中的车辆，传感器需要将其与隧道顶棚和壁区分开来。实现场景分类需要利用这些仰角和方位角分辨率：

    ɸ (仰角) = 反正切 (2 m/100 m) = 1.14度

    ɸ (仰角) = 反正切 (3.5 m/100 m) = 2度

    其中，2 m是隧道高度减去车辆高度的值，100 m是带成像雷达的来车与停在隧道内的车辆之间的距离，3.5 m是停在隧道内的车辆与隧道壁之间的距离。

    在某些天气和能见度情况下，依赖于其它光学传感器可能具有挑战性。烟、雾、恶劣天气以及明暗对比都是具有挑战性的能见度情况，这些情况会抑制光学被动和主动传感器，如摄像头和LIDAR，从而导致这些传感器可能无法识别目标。然而，在恶劣的天气和能见度情况下，TI毫米波传感器仍能保持强劲的性能。

    目前，成像雷达传感器是唯一能在各种天气和能见度情况下保持强劲性能的传感器，其在方位角和仰角上都能达到1度的角分辨率（使用超分辨率算法计算数值时甚至更低）。

    TI毫米波传感器的成像雷达具有很高的灵活性

    采用TI毫米波传感器的成像雷达具有很高的灵活性，能够以非常高的分辨率感知和分类近场中的物体，同时能够在400米以外的远场中跟踪目标。这种成本高效的高分辨率成像雷达系统能够使2级和3级ADAS应用以及高端4级和5级自动驾驶车辆成为可能，并可用作车辆中的主传感器。