毫米波雷达
利用毫米波频段（24GHz/77GHz）无线电波探测目标距离与相对速度的传感器，基于多普勒效应测速，不受光照影响，但角分辨率低，难以识别目标形状
核心事实
时间轴 (近 90 天)
为应对冬季感知局限，自动驾驶系统通常需要融合毫米波雷达、惯性测量单元等多传感器数据，并依赖高精地图进行定位。
Shelly Presence Gen4的发布反映了智能家居传感器从简单红外感应向更高精度雷达感知演进的趋势，毫米波雷达成本下降使消费级产品能够集成多目标追踪能力。
毫米波雷达的灵敏度足以检测呼吸、心跳等亚毫米级微动，从而能够判断静止人员是否在场。
毫米波雷达不生成图像，也不采集面部或步态等可直接识别身份的信息，因此通常不被归类为生物特征数据处理，在隐私合规上具有天然优势。
当多人距离较近或处于同一角度分辨单元内时，毫米波雷达回波信号会混叠，导致计数错误。
如果雷达数据被用于推断健康状态（如呼吸频率），在某些司法管辖区仍可能被视为敏感数据，厂商需在隐私政策中明确说明。
激光雷达、摄像头和毫米波雷达的融合方案在恶劣天气、夜间和复杂光照条件下的表现不断改善，减少了因感知盲区导致的风险。
雷达角分辨率较低，难以区分相邻车道的两辆车，也无法判断目标的形状和类别；金属物体可能产生虚假回波，导致幽灵刹车，多个厂商曾因此类问题发起召回。
驾驶辅助系统的感知层由毫米波雷达和挡风玻璃摄像头两个核心部件构成，二者分工明确。
自动驾驶卡车当前主流技术路线以激光雷达（LiDAR）为主传感器，融合摄像头与毫米波雷达构建冗余感知层
还有 5 条时间轴事件
全部知识事实 (15)
毫米波雷达通常工作在77GHz频段，波长约4mm
75%待验证毫米波雷达工作在24GHz或60GHz频段，能穿透衣物检测人体胸腔微小起伏（呼吸运动幅度约5-12毫米）
85%待验证为应对冬季感知局限，自动驾驶系统通常需要融合毫米波雷达、惯性测量单元等多传感器数据，并依赖高精地图进行定位。
50%待验证Shelly Presence Gen4的发布反映了智能家居传感器从简单红外感应向更高精度雷达感知演进的趋势，毫米波雷达成本下降使消费级产品能够集成多目标追踪能力。
50%待验证毫米波雷达的灵敏度足以检测呼吸、心跳等亚毫米级微动，从而能够判断静止人员是否在场。
50%待验证当多人距离较近或处于同一角度分辨单元内时，毫米波雷达回波信号会混叠，导致计数错误。
50%待验证毫米波雷达不生成图像，也不采集面部或步态等可直接识别身份的信息，因此通常不被归类为生物特征数据处理，在隐私合规上具有天然优势。
50%待验证如果雷达数据被用于推断健康状态（如呼吸频率），在某些司法管辖区仍可能被视为敏感数据，厂商需在隐私政策中明确说明。
50%待验证激光雷达、摄像头和毫米波雷达的融合方案在恶劣天气、夜间和复杂光照条件下的表现不断改善，减少了因感知盲区导致的风险。
50%待验证驾驶辅助系统的感知层由毫米波雷达和挡风玻璃摄像头两个核心部件构成，二者分工明确。
50%待验证雷达角分辨率较低，难以区分相邻车道的两辆车，也无法判断目标的形状和类别；金属物体可能产生虚假回波，导致幽灵刹车，多个厂商曾因此类问题发起召回。
50%待验证自动驾驶卡车当前主流技术路线以激光雷达（LiDAR）为主传感器，融合摄像头与毫米波雷达构建冗余感知层
50%待验证毫米波雷达穿透性相对更强，但难以精确判断积水深度
50%待验证传统3发4收天线阵列的角分辨率约为15°，导致雷达点云极度稀疏，一个行人可能仅对应1-3个检测点
50%待验证两轮车与行人的vr_compensated（补偿后径向速度）分布高度重叠，当目标静止或运动方向垂直于雷达视线时速度特征失效，导致两轮车被误判为行人
50%