車前碰撞預警毫米波雷達則克服了紅外、激光、攝像頭（光學技術價格低廉且技術簡單，但全天候工作效果不好）、超聲波（受天氣狀態影響大，探測距離短，多用于倒車保護）上述幾種探測方式在汽車防撞探測中的缺點，具有穩定的探測性能和良好的環境適應性。而它不只可測量目標距離，還可測量目標物體的相對速度及方位角等參數，是未來無人自動駕駛的必選傳感器。此外，毫米波雷達結構簡單、發射功率低、分辨率和靈敏度高、天線部件尺寸小，已成為汽車主動防撞雷達的主選。無論是激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等，都將成為日后必要的配件。江西國產車用毫米波雷達預警系統
保持適當的車距是安全行車的重要保證,近開發成功了車用毫米波雷達,它能夠在各種氣象條件下準確測量出自身車輛與前方車輛之間的距離,幫助駕駛員及時調整車距,提高汽車行駛安全性,受到**的關注.車用測距雷達早在幾年前就已問世,它們一般使用激光或紅外線測距技術,但遇到下雨或大霧等惡劣天氣時,由于激光和紅外線的穿透能力弱,導致無法使用.毫米波雷達采用的是波長在1cm以下,頻率30GHz以上的高頻電磁波(即毫米波),它的波長短,沿直線傳播且穿透性好,幾乎不受氣象。蘇州77ghz車用毫米波雷達手勢識別車載毫米波雷達24GHz毫米波雷達技術。
車載攝像頭也有自己的劣勢，其中受光線干擾是大的問題，且對于速度和距離沒有能力準確把控，必須要和其他傳感器一起協同作戰。目前產業的現狀是攝像頭在低照度以及光照情況下作用大打折扣，毫米波雷達對于障礙物識別能力還是零，超聲波雷達又鞭長莫及，激光雷達確實有這個能力，但是天氣對于激光雷達的影響太大了。當前，研究機構已經確認，基于紅外夜視系統利用紅外光波檢測物體自然發射的熱量差異，可以檢測到可見光攝像頭、雷達和激光雷達不能識別的物體。
裝配數量的激增也讓車載攝像頭成為新的產業藍海，要知道實現ADAS就需要6個攝像頭，而特斯拉實現的L3級別的自動駕駛更是用到了8顆攝像頭。市場研究機構HIS預測稱，2020年車載攝像頭的出貨量將達到8700萬顆。因此，不管是前裝市場還是后裝市場，車載攝像頭的市場規模都不會小。車載攝像頭在自動駕駛領域確實具備很多獨特的優勢。其是單獨能夠清楚分辨和識別道路目標的傳感器，在復雜的運動路況環境下都都能保證采集到穩定的數據，且對于像素要求并不高，30萬-120萬像素就能夠滿足，因此價格方面有很大優勢。傳感器已成為打造汽車生態的主要砝碼之一。
在汽車主動安全領域，汽車毫米波雷達傳感器是關鍵部件之一，其中77GHZ毫米波雷達是智能汽車上必不可少的關鍵部件，它能夠在全天候場景下快速感知0-200米范圍內周邊環境物體距離、速度、方位角等信息的傳感器件。車載毫米波雷達常見的三種用途是：1.ACC（自適應巡航）2.BSD&LCA（盲點監測和變道輔助）3.AEB（自動緊急制動，通常配合攝像頭進行數據融合）工作體制：根據輻射電磁波方式不同，毫米波雷達主要有脈沖體制以及連續波體制兩種工作體制。其中連續波又可以分為FSK（頻移鍵控）、PSK（相移鍵控）、CW（恒頻連續波）、FMCW（調頻連續波）等方式。當前的汽車前碰撞預警毫米波雷達主要有24GHz和77GHz兩個頻段。河北國產車用毫米波雷達成像
車載毫米波雷達支持BSD（盲點檢測）、LCA（變道輔助預警）以及RCTA（倒車側向防撞預警）等。江西國產車用毫米波雷達預警系統
一般在車載雷達系統中，一般選用傳感器的大無模糊測距達到150m，速度分辨率達到1m/s，距離分辨率為1m，大無模糊可以探測速度為100m/s。對于LFSK體制雷達，需要確定5個參數，下面討論如何根據設計指標確定LFSK的參數。若雷達需要滿足大無模糊測距的要求，則需滿足：則可以求出大無模糊測距的約束條件：雷達的速度分辨率和目標的積累時長有關，若雷達需要滿足速度分辨率的要求，則可以的到掃頻時長的需要滿足：雷達的距離分辨率和雷達的工作帶寬有關，通過距離分辨率可以得到對一個典型的路況場景進行了仿真，假設雷達視線中存在三個目標，分別是車輛、路人以及路障，車輛的速度是18m/s，路人的速度是1m/s，路障靜止。江西國產車用毫米波雷達預警系統
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