在现代交通体系中，汽车保有量持续攀升，道路上的行人安全愈发成为关注焦点。据统计，每年因车辆碰撞行人导致的伤亡事故数以万计，如何有效避免此类悲剧发生，成为汽车安全技术发展的重要课题。雷达模组作为智能汽车感知系统的关键部件，在行人检测领域正发挥着不可替代的作用。
雷达，即 “无线电探测与测距”（Radio Detection And Ranging），通过发射无线电波并接收反射波来探测目标物体的距离、速度和角度等信息。在汽车行人检测中应用的雷达模组，主要基于毫米波频段，常见的为 24GHz 和 77GHz。毫米波雷达具有诸多优势，其波长较短，使得雷达天线尺寸可以做得更小，便于在车辆上集成；同时，它受天气影响较小，无论是雨雾天气还是沙尘环境，都能相对稳定地工作，这是摄像头等其他传感器所无法比拟的。
当毫米波雷达工作时，发射机产生高频振荡信号，经天线向外辐射毫米波。遇到行人等目标物体后，部分毫米波会被反射回来，被雷达天线接收。接收机将接收到的微弱回波信号进行放大、混频等处理，转换为易于分析的低频信号。通过分析回波信号与发射信号之间的频率差（即多普勒频移），雷达可以计算出行人的速度；利用发射与接收信号的时间差，结合毫米波在空气中的传播速度，能精确测定行人与车辆的距离；此外，通过多个天线组成的阵列，采用特定算法还能确定行人所处的角度。
在实际的汽车行人检测场景中，雷达模组面临着复杂多样的挑战。城市街道上车流密集，行人穿梭其中，还存在路边停放车辆、交通标识牌等大量静止或慢速移动物体，这要求雷达能够准确区分行人和其他目标，避免误判。例如，在十字路口，行人与转弯车辆同时出现，雷达需在瞬间识别出不同目标的运动状态，并为车辆控制系统提供精确信息，以便及时做出制动或避让决策。
为应对这些挑战，汽车雷达技术不断演进。一方面，在硬件层面，提升雷达的分辨率和探测精度。例如，采用更先进的芯片制造工艺，提高雷达信号处理能力；增加天线数量和优化天线布局，增强角度分辨率，从而更精准地定位行人。另一方面，软件算法持续优化。引入机器学习和深度学习算法，让雷达能够学习不同场景下行人的特征模式，如行人行走时的微多普勒特征、不同姿态下的雷达回波特性等，以此提高行人识别的准确率和可靠性。
以加特兰基于 andes soc 芯片的两片级联成像雷达方案为例，该方案采用四核 cpu + 数字信号处理器（dsp） + 专用雷达信号处理器（rsp）独特架构，支持创新的 flex - cascading® 专利技术，通过两颗芯片级联实现成像雷达系统。其最远探测距离达 320 米，具有优秀的距离分辨与角分辨能力。在弱势道路使用者（包括行人）检测方面，利用 22nm cmos 制程工艺的优秀射频性能满足弱小目标探测需求；采用 ddm 以及相干 cfar 算法获取更高处理增益；多频带 chirp 技术提升距离和速度分辨率应对慢速目标；动态加窗（sva）技术改善强目标对弱目标遮蔽影响；高性能且低耗时的角度超分辨算法解决角度分辨痛点；结合微多普勒以及 ai 技术提升行人识别能力，在复杂交通环境下对行人检测效果显著。
雷达模组在汽车行人检测中的应用，极大地提升了汽车的主动安全性能。当雷达检测到前方有行人且车辆存在碰撞风险时，会立即向车辆控制系统发出信号，触发自动紧急制动系统（AEB），使车辆在短时间内减速或停止，避免碰撞发生。或者通过预警系统，如车内蜂鸣器、仪表盘警示灯等，提醒驾驶员注意行人，及时采取措施。许多汽车制造商已将雷达辅助的行人检测功能作为车辆安全配置的重要组成部分，随着技术成熟和成本降低，这一功能正从高端车型逐渐普及到更多中低端车型。
然而，雷达模组并非完美无缺。在某些极端情况下，如遇到金属材质的大型广告牌等强反射物体，雷达可能会受到干扰，出现误判；在多径传播环境中，毫米波信号可能会经过多次反射后才被雷达接收，导致对目标位置和速度的测量出现偏差。因此，为进一步提升行人检测的可靠性，常将雷达与摄像头等其他传感器融合使用。摄像头能够提供丰富的视觉信息，对物体的外观和纹理特征识别能力强，与雷达在距离、速度测量方面的优势形成互补。通过数据融合算法，综合处理雷达和摄像头的信息，可有效提高行人检测的准确性和鲁棒性。
展望未来，随着科技不断进步，雷达模组在汽车行人检测领域将迎来更大发展。一方面，雷达的性能将进一步提升，探测距离更远、分辨率更高、抗干扰能力更强，能够适应更加复杂的交通环境。另一方面，与其他新兴技术如车联网（V2X）的融合将更加紧密。车联网使车辆与车辆、车辆与行人、车辆与基础设施之间实现信息交互，雷达模组可以获取更多周边环境信息，与自身检测数据结合，实现更全面、精准的行人检测和预警，为构建安全、智能的交通出行环境贡献更大力量。雷达模组作为汽车行人检测的隐形卫士，正不断进化，守护着道路上每一个行人的安全，成为现代汽车安全技术发展的重要驱动力。