在自动驾驶技术蓬勃发展的当下，雷达作为关键的传感器之一，正面临着一个日益严峻的挑战 —— 雷达干扰。7 月 15 日消息，随着汽车制造商向更别的自动驾驶迈进，雷达传感器的普及率大幅提升，不仅在前向配置中增加，在车辆周边也广泛应用，然而这也引发了雷达干扰这一在很大程度上未被注意到的新兴问题。
目前，虽然雷达干扰还不是一个普遍担忧的问题，但随着汽车雷达格局的不断发展，雷达对雷达的干扰风险正变得越来越大。NXP 半导体公司 ADAS 产品营销总监胡宇表示：“雷达干扰是一个日益严峻的挑战。过去有效的被动干扰避免技术，如跳频发射，将不足以应对道路上越来越多的雷达。”
不过，行业一致认为，雷达干扰在目前的先进驾驶辅助系统（ADAS）中尚未成为关键问题。大多数量产车辆使用相对稀疏的雷达配置，相互干扰很少发生。Mobileye 成像雷达副总裁 Yaniv Avital 称：“我们认为雷达干扰目前在道路上并不是一个大问题。但未来，尤其是在自动驾驶出租车等雷达密度高的环境中，干扰可能会变得更加严重。”
干扰的风险与雷达密度同步增长，特别是在交通繁忙、低速行驶的情况下。Bitsensing 执行官 Jae - Eun Lee 指出，在交通拥堵时，车辆密度高，雷达模块运行距离近，雷达对雷达干扰更易发生。当车辆配备多个雷达模块提供 360 度覆盖时，自干扰和外部干扰都需考虑。单车雷达之间的自干扰相对容易管理，而管理外部干扰则复杂得多，需要干扰检测、规避、缓解及报告等一系列操作。
在车辆近距离运行的密集真实环境中，如城市交通拥堵、拥挤的交叉路口和停车场景，雷达干扰成为关键问题。干扰可能不会导致雷达完全失效，但会造成细微的性能下降，如分辨率损失、杂散回波、物体误分类和延迟检测等，对高分辨率成像雷达系统的感知准确性影响显著。
为解决雷达干扰问题，行业正在采取各种策略，包括传感器层面和系统层面的措施。Bitsensing 利用自适应调制技术动态适应周围干扰，NXP 强调可编程性和系统级优化，提供灵活的可编程雷达芯片组。不过，三家公司都对过度依赖法规解决问题表示谨慎。Lee 认为短期内频谱限制不太可能变得紧迫，同时密切关注数字雷达的发展，其为干扰缓解提供了潜力。Avital 则认为 V2X 不是解决问题的有效方案，强大的设备内干扰管理是可扩展性的选择。
