在机器人导航中，选择合适的传感器至关重要：应该选择激光雷达 (LiDAR) 还是毫米波 (mmWave) 雷达？随着工业自动化、仓库物流和消费级机器人的快速发展，传感器的选择会影响导航的精度、可靠性和整体系统性能。本文提供了详细的分析、实际应用和技术见解，以指导开发人员和工程师。
为什么传感器的选择很重要
机器人依靠传感器来感知环境、规划路径并避开障碍物。典型应用包括仓库运输机器人、自动导引车 (AGV) 和消费清洁机器人。传感器的性能直接影响导航安全性、效率和系统可靠性。
激光雷达（LiDAR）能够生成高精度点云，实现毫米级的测绘和路径规划精度。它在复杂环境和实时避障方面非常有效。然而，LiDAR 通常价格昂贵，且易受雨雪、雾霾、灰尘和强烈阳光等天气条件的影响。在恶劣条件下，其性能会显著下降。
毫米波 (mmWave) 雷达工作在 60-120 GHz 频率范围内，穿透力强，且受环境因素影响较小。它全天候可靠工作，功耗更低，成本更低，适合大规模部署或消费应用。但毫米波雷达的缺点是角度分辨率较低，限制了其探测细线、玻璃边缘或家具角落等细小障碍物的能力。
2025年6月， Reddit r/robotics 版块的一场讨论凸显了这场争论。一位开发人员问道：“我应该为仓库机器人项目投资激光雷达还是毫米波雷达？” 该讨论帖详细比较了成本、精度和可靠性，展现了机器人工程师面临的实际挑战。
核心技术概念
机器人导航：在室内或室外环境中自主移动，需要障碍物检测、路径规划和自适应运动策略。
SLAM（同步定位与地图构建） ：一项核心导航技术，允许机器人在定位自身的同时绘制未知环境地图。将激光雷达的高精度点云与毫米波雷达的可靠测距相结合，可增强 SLAM 的稳健性。
传感器权衡：开发人员必须在成本、精度、刷新率和环境适应性之间取得平衡。高精度激光雷达能够提供详细的地图，但价格较高；毫米波雷达经济高效且全天候工作，但角度分辨率有限。多传感器融合在机器人应用中日益普及。
技术挑战与解决方案
角度分辨率：毫米波雷达在检测小型障碍物时分辨率较低。在狭窄通道中导航的仓库机器人可能无法使用单个雷达传感器检测较薄的货架边缘。将雷达与摄像头或激光雷达集成，可以提供精细障碍物检测所需的精度。
天气和光照敏感性：激光雷达的性能会受到阳光、弱光、雨水或雾气的影响。毫米波雷达能够穿透这些环境条件，确保可靠的距离测量。工业设备通常将雷达与视觉 SLAM 相结合，以实现强大的全天候导航。
数据融合：单一传感器很少能满足所有导航需求。融合系统（IMU + 摄像头 + 激光雷达/毫米波雷达）结合点云、运动数据和雷达测距数据，实现稳健、精准的导航。这种方法广泛应用于仓库、自动导引车 (AGV) 和自主原型车。
应用
工业机器人与仓储物流
激光雷达提供高精度地图绘制和路径规划。毫米波雷达可探测远距离障碍物，确保全天候运行。例如，Linpowave 的雷达传感器可以探测仓库中移动的工人和叉车，从而提高安全性和运营效率。消费级清洁机器人
低成本毫米波模块可有效检测透明或低反射率障碍物，例如玻璃门或家具边缘，与红外或仅摄像头的系统相比，可降低碰撞风险。基于融合的 SLAM 系统
在 SLAM 系统中，IMU、摄像头和毫米波雷达的结合可实现精确的定位和可靠的全天候环境感知。这种融合提高了导航稳定性，同时减少了对单个传感器的依赖。
市场和未来趋势
机器人导航正朝着“激光雷达 + 毫米波”互补的方向发展，而非非此即彼。毫米波雷达的低成本、低功耗和全天候性能与激光雷达的高精度测绘相得益彰。在消费级和物流机器人领域，基于融合的导航有望成为主流。此外，毫米波雷达的微动探测能力为安全监控、避障和人机协作开辟了新的机遇。
结论
激光雷达和毫米波雷达各有其优势和局限性。高精度测绘依赖于激光雷达，而全天候感知和成本效益则依赖于毫米波雷达。最佳解决方案是传感器融合：根据具体场景组合传感器，以平衡成本、精度和可靠性。多传感器系统能够为工业和消费级机器人提供更安全、更可靠、更高效的导航。
常见问题 (FAQ)
Q1：毫米波雷达可以完全取代激光雷达吗？
答：不可以。毫米波雷达的角分辨率有限，最好用作激光雷达的补充，尤其是在复杂环境或弱光/恶劣天气下。
问题 2：LiDAR 在雨雪天气可靠吗？
答：其性能可能会下降。将激光雷达与毫米波雷达或视觉传感器相结合，可确保全天候的稳定导航。
Q3：毫米波雷达对于消费级机器人来说是否具有成本效益？
答：是的。低成本毫米波雷达可以有效探测玻璃门、家具边缘和低反射率障碍物，同时降低碰撞风险。