摘要：随着自动驾驶技术的快速发展，车路协同感知成为提升系统可靠性的关键方向。毫米波雷达凭借其全天候工作能力和高精度测距特性，结合边缘计算实时处理能力，为自动驾驶障碍物检测提供了高效解决方案。本文提出一种基于毫米波雷达与边缘计算的车路协同障碍物实时检测方法，通过多传感器融合与分布式计算架构，实现复杂交通场景下的障碍物精准识别与动态响应。该方法在提升系统实时性、抗干扰能力及数据隐私保护方面具有显著优势，为自动驾驶商业化落地提供了技术支撑。

关键词：毫米波雷达；边缘计算；车路协同；自动驾驶；障碍物检测

一、引言

自动驾驶面临复杂交通场景下环境感知能力不足的核心挑战，传统单一传感器受天气、光照和目标类型等限制，可靠性欠佳。毫米波雷达虽能穿透雨雾、高精度测速且抗干扰，但多目标跟踪与动态环境适应性有待提升。边缘计算将计算任务下沉至车载终端，可降低数据传输延迟，提高系统响应速度。车路协同架构整合路侧数据，弥补车载传感器视野盲区。本研究聚焦毫米波雷达与边缘计算的协同优化，提出融合多模态数据的实时障碍物检测方法，通过构建分布式计算框架，实现传感器数据高效处理与决策闭环，为自动驾驶系统提供全天候、高精度环境感知能力。

二、毫米波雷达在自动驾驶障碍物检测中的应用

2.1 毫米波雷达技术原理

毫米波雷达采用调频连续波（FMCW）体制运行，其工作原理巧妙且高效。它通过精准测量发射信号与回波信号间的频率差，能够精确计算出目标距离。利用多普勒效应，可有效提取目标的速度信息。这款雷达性能卓越，测距精度可达到厘米级，这意味着它能精准感知目标与自身的距离。测速精度优于 0.1m/s ，能敏锐捕捉目标速度的细微变化。凭借如此出色的性能，毫米波雷达在高速动态场景下表现出色，非常适合用于目标探测以及信息获取任务。

2.2 障碍物检测流程

毫米波雷达数据处理流程涵盖信号预处理、目标检测与跟踪三个关键阶段。在信号预处理阶段，先将原始回波信号进行模数转换，再通过频谱分析，运用二维快速傅里叶变换（2D-FFT）提取出距离 - 多普勒信息，为后续处理奠定基础。目标检测阶段，采用恒虚警率（CFAR）算法有效抑制背景噪声干扰，同时结合聚类算法实现多目标的精准分割。到了目标跟踪阶段，借助卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波算法，对目标轨迹进行动态预测，以此确保目标跟踪的稳定性与准确性。

2.3 技术局限性分析

毫米波雷达在复杂场景应用中存在明显挑战。其一，受分辨率制约，其对行人等小目标的识别能力较弱，难以精准捕捉小目标特征。其二，它无法直接获取目标高度信息，必须借助其他传感器配合，才能完成三维定位。其三，多径效应会使雷达产生虚假目标干扰，影响探测准确性，需要依靠算法优化手段，对这种干扰进行有效抑制，以提升探测可靠性。

三、边缘计算在自动驾驶系统中的关键作用

3.1 边缘计算架构设计

自动驾驶边缘计算系统采用分层架构，各层分工明确、协同运作。数据采集层承担着整合多传感器数据的重任，它能够将毫米波雷达、摄像头等不同传感器的数据进行汇聚。预处理层对采集的数据进一步处理，通过滤波、去噪以及特征提取等操作，有效降低数据维度，提升数据质量。融合层运用多模态数据融合算法，把不同类型的数据融合成统一的环境模型，为决策提供更全面的信息。决策层则基于强化学习或深度学习模型，依据融合后的环境模型输出控制指令，从而实现对自动驾驶车辆的精准控制。

3.2 实时性优化策略

为契合自动驾驶毫秒级响应要求，边缘计算系统需攻克关键问题。一方面，要借助并行计算框架来加快数据处理速度，像采用 GPU 或 FPGA这类硬件加速方式，以提升运算效率。另一方面，需运用任务调度算法合理分配计算资源，保证关键任务能够优先执行。此外，还得通过数据压缩与增量传输技术，减少数据通信开销，避免因数据传输问题影响系统响应速度。

3.3 数据安全与隐私保护

边缘计算模式为数据安全与模型优化带来了创新解决方案。在数据安全层面，它把敏感数据保留在本地，避免数据传输到云端，从而有效防止了数据泄露、篡改等潜在风险。而在模型优化方面，借助联邦学习框架，不同车辆无需交换原始数据，即可实现协同模型训练。这一方式不仅严格保护了各车辆的隐私信息，还能借助多方数据的融合来提升模型性能。通过这种模式，既保障了数据安全与隐私，又实现了模型性能的提升，成功在两者之间找到了平衡点，推动智能交通发展。

四、基于毫米波雷达与边缘计算的车路协同检测方法

4.1 系统架构设计

该系统架构由车载终端、路侧单元及云端平台构成，通过分工协作与数据共享提升交通系统智能化水平。车载终端配备毫米波雷达与边缘计算节点，可实时感知周围环境并做出局部决策，快速响应突发状况。路侧单元集成激光雷达、摄像头等设备，能获取更全面的全局交通信息，弥补车载终端视野局限。云端平台承担模型训练与全局调度任务，持续优化系统性能。三者借助 V2X 通信协议实现高效数据共享，确保信息实时交互，共同支撑智能交通系统的稳定运行。

4.2 多传感器融合算法

本研究采用基于深度学习的多模态融合方法，针对自动驾驶环境感知展开优化。具体而言，将毫米波雷达的点云数据与摄像头的图像数据在特征层面进行融合。利用卷积神经网络（CNN）对图像数据深度挖掘，有效提取视觉特征。借助循环神经网络（RNN）处理雷达的时序数据，捕捉目标动态变化。最终，通过全连接层整合多源信息，精准输出障碍物的类别及位置信息。该方法能充分利用多传感器优势，提升复杂场景下的环境感知能力。

4.3 动态决策与控制

该决策模块基于强化学习构建，能依据融合后的环境信息灵活调整车辆行驶策略。它采用 Q-learning 算法，不断优化避障路径，使车辆在复杂环境中有效避开障碍物。同时结合模型预测控制（MPC），确保车辆精准跟踪规划好的轨迹。此外，系统并非仅依赖局部信息，还会接收路侧单元提供的交通信号灯状态、拥堵信息等全局数据。基于这些综合信息，系统能提前规划出最优行驶路线，提升行驶效率与安全性，为自动驾驶车辆在动态交通环境中的决策提供有力支持。

4.4 车路协同优化机制

车路协同的核心在于实现数据互补与合理任务分工。车载毫米波雷达在短距离、高动态目标检测方面表现出色，能快速捕捉周边快速移动的物体。而路侧激光雷达则具备长距离、高精度三维建模的能力，可获取更广泛且精确的环境信息。为让两者数据协同发挥作用，需通过时间同步与空间校准技术，使它们的数据精确对齐。另外，路侧单元还能对车载传感器因视角等原因产生的遮挡区域进行补充感知，有效消除车载传感器的盲区，提升自动驾驶系统的环境感知能力。

五、结束语

本文提出了一种基于毫米波雷达与边缘计算的车路协同自动驾驶障碍物实时检测方法，通过多传感器融合与分布式计算架构，有效提升了复杂交通场景下的环境感知能力。该方法在实时性、抗干扰性及数据隐私保护方面具有显著优势，为自动驾驶技术的商业化落地提供了可行路径。未来研究可聚焦于以下方向：一是探索更高频段的毫米波雷达技术，提升目标分辨率。二是优化边缘计算节点的能效比，延长车载设备续航时间。三是构建标准化车路协同协议，推动跨平台互操作性。随着传感器技术、计算架构及通信协议的持续进步，车路协同自动驾驶有望成为未来智能交通系统的核心范式。

参考文献

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