毫米波雷達(dá)在惡劣天氣下的表現(xiàn)整體較好，但也有一定局限性。

其優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)霧、煙、灰塵的穿透能力極強(qiáng)，能在惡劣天氣條件下保持相對(duì)較好的工作狀態(tài)。

但在有雨有霧或大雨的天氣下，性能會(huì)大幅下降，對(duì)行人的識(shí)別也存在不足。

惡劣天氣對(duì)汽車感知系統(tǒng)影響很大，而毫米波雷達(dá)在眾多傳感器中表現(xiàn)相對(duì)出色。

比如激光雷達(dá)在雪天和風(fēng)沙天容易受堆積物影響，超聲波雷達(dá)探測(cè)距離短且受天氣影響大，攝像頭則極易被惡劣天氣遮擋。

為保證惡劣天氣下自動(dòng)駕駛汽車的可靠性，目前主要通過多傳感器融合，將毫米波雷達(dá)與其他傳感器優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

同時(shí)，利用惡劣天氣訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來優(yōu)化感知算法，像曼孚科技在惡劣天氣數(shù)據(jù)集的標(biāo)注處理上就有不錯(cuò)的經(jīng)驗(yàn)。

此外，仿真與模擬平臺(tái)能解決惡劣天氣數(shù)據(jù)集采集的難題。

傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)存在一些問題，如只能測(cè)方位角、速度和距離，無法測(cè)高度，易誤判懸浮類障礙物。

而 4D 毫米波雷達(dá)增加了對(duì)目標(biāo)垂直高度的測(cè)量能力，分辨率提升，能偵測(cè)目標(biāo)輪廓、類別及行為，信道數(shù)量增加，探測(cè)距離更遠(yuǎn)，信息獲取效率更高。

不過，智能駕駛中硬件有一定限制，算法存在硬傷，法律責(zé)任界定也有待完善，所以目前不能盲目依賴智能駕駛，在使用時(shí)要謹(jǐn)慎。