介绍
无人机 (UAV) 和自动导引车 (AGV) 正在推动物流、检测和工业自动化领域的创新。这些自主系统的一个关键要求是避障——确保在动态且不可预测的环境中安全高效地导航。
虽然摄像头和超声波传感器被广泛使用，但它们在低光、灰尘或反射表面等恶劣条件下经常失效。毫米波 (mmWave) 雷达提供了一种可靠的替代方案：它可以穿透雾、灰尘和黑暗环境，并在室内和室外环境中始终保持稳定。
在TI E2E 论坛（2025 年 6 月）上，使用 IWR6843 芯片组的开发人员展示了无人机导航的良好成果。然而，他们也强调了仓库内部杂波和多径反射的问题，指出需要先进的算法和传感器融合。
关键概念
无人机（UAV）：用于检查、测绘和运送的自主飞行器。
AGV（自动导引车）：用于仓库、物流中心和工厂的机器人地面车辆。
导航安全：即使在复杂和动态的环境中也能够实时检测和避开障碍物。
技术挑战
杂波和多径
金属架和混凝土墙会产生反射，导致误报。需要先进的过滤和机器学习模型来区分真正的障碍物。实时处理
无人机的机载计算资源有限。快速处理雷达信号且不增加延迟对于安全导航至关重要。能源效率
雷达持续运行会消耗无人机电池电量，并降低自动导引车（AGV）的运行周期。节能雷达模块和自适应运行周期是当前研究的热点。
应用与案例研究
电力线和基础设施检查
配备毫米波雷达的无人机即使在恶劣天气下也能识别细电线和输电塔，从而降低检查飞行期间发生碰撞的风险。
智能仓储
AGV 依靠多雷达传感器融合来绕过仓库中的人员、叉车和货架。毫米波雷达比超声波传感器提供更长的探测范围，并且比摄像头受光线的影响更小。
社区洞察
Facebook 机器人社区 (2025) 的一位用户报告称，他们已将60 GHz 毫米波雷达集成到无人机中。在低光照仓库条件下，基于雷达的导航效果优于仅使用摄像头的导航方法。
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传感器比较：雷达与其他技术
| 技术 | 优势 | 弱点 | 最佳用例 |
|---|---|---|---|
| 毫米波雷达 | 在低光照条件下工作，可穿透雾/灰尘，在混乱的环境中也能稳定工作 | 分辨率低于 LiDAR，对多径干扰敏感 | 无人机、自动导引车、安全关键导航 |
| 相机 | 高分辨率成像，有助于物体识别 | 低光照条件下性能不佳，受天气和眩光影响 | 视觉分类、映射、对象跟踪 |
| 超声波 | 成本低，实施简单 | 射程非常短，在大面积或开放空间中精度较差 | 近距离检测，简易AGV |
| 激光雷达 | 高精度、详细的 3D 映射 | 价格昂贵、受天气影响、功耗较高 | 高精度测绘、户外导航 |
这种比较凸显了为什么传感器融合（将毫米波雷达与摄像头和激光雷达相结合）正在成为可靠导航的行业标准。
未来展望
避障的未来在于多模式感知和人工智能驱动的解释：
传感器融合：雷达+摄像头+激光雷达，实现全面感知。
边缘 AI：机载 AI 芯片实时处理雷达数据，减少延迟。
小型化：更小、低功耗的雷达模块可以集成到紧凑型无人机中。
车队协作：配备雷达的 AGV 将相互协调，实现高效的仓库交通管理。
IEEE 最近对无人机导航的一项研究表明，将毫米波雷达与视觉传感器相结合可以显著提高不可预测环境中的安全性和适应性。
结论
毫米波雷达已成为无人机和自动导引车（AGV）避障的关键推动因素。尽管面临杂波干扰和能耗等挑战，但算法、硬件和人工智能驱动的传感器融合技术的不断进步，使得毫米波雷达成为自主系统不可或缺的一部分。
随着各行各业向全自动物流、检查和基础设施监控迈进，毫米波雷达将继续成为安全可靠导航的核心。
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常问问题
Q1：为什么使用毫米波雷达而不是摄像头？
答：与摄像头不同，毫米波雷达不依赖照明，可以在雾、尘和黑暗环境中工作，确保可靠的导航。
Q2：雷达能完全取代激光雷达吗？
答：不是。激光雷达分辨率更高，而雷达更稳定可靠，成本更低。最好的方法是两者结合。
Q3：毫米波雷达的探测范围是多少？
答：根据模块设计，范围可达10-50米，适用于大多数无人机和AGV。
Q4：雷达会显著增加无人机的重量吗？
答：现代雷达模块重量轻（低于 50 克），适合无人机，且不会对飞行时间产生重大影响。
Q5：哪些行业受益最多？
答：仓储、配送物流、基础设施检查、采矿和工厂自动化是领先的采用者。