openpilot + 外挂毫米波雷达：更精准的辅助驾驶体验
一先生 • 2 天前 • 46 次点击 •
作者：
近年來，自動駕駛技術發展迅速，而 openpilot 作為一款開源駕駛輔助系統，讓許多車主能夠享受類似 Tesla Autopilot 的體驗。不過，當前 openpilot 在某些情況下仍有局限，特別是「純視覺 ACC（Adaptive Cruise Control，自適應巡航系統）」的表現上仍有不足。這篇文章將探討 如果車輛的雷達不被 openpilot 支持，那麼外掛雷達是個不錯的選擇，並說明它如何提升駕駛體驗與安全性。
目前 openpilot 支援的雷達狀況
openpilot 目前可以使用部分車輛的原廠雷達來輔助 ACC，但仍有許多車廠的雷達尚未被支援。以下圖片顯示了 openpilot 目前支援與未支援的雷達車廠：
從圖中可以看出，每個車廠的雷達對應一個「Radar Interface」（雷達介面），用來解讀雷達數據。然而，部分車廠（如 Nissan、Volkswagen、Subaru 等）的介面仍然是空白的，表示 openpilot 尚未適配這些車型的雷達。這是因為這些車廠的雷達通訊協議尚未被破解，或者 openpilot 團隊尚未針對這些車款開發對應的解析器。
對於這些車輛來說，即使硬體上具備雷達，也無法被 openpilot 利用，這時候系統就只能依賴純視覺來進行 ACC 控制。
雷達 ACC 的優缺點
✅ 優點：
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獨立於光線條件運作：即使在黑夜、強光、雨霧等惡劣天氣下，仍能穩定運行。
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測距準確：雷達能夠準確測量前車距離與相對速度，避免誤判。
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反應迅速：能夠即時偵測前車減速，並提供快速的剎車反應。
❌ 缺點：
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無法判斷物件類型：雷達只能偵測「有東西」，但無法分辨是車、人、自行車或靜止物體。
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可能受到靜止物體干擾：有時會誤判護欄、橋樑等靜止物體為前方障礙，導致不必要的剎車。
視覺 ACC 的優缺點
✅ 優點：
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能夠識別物件類型：可以區分車輛、行人、自行車等，減少不必要的剎車或錯誤判斷。
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更自然的駕駛風格：能夠模仿人類駕駛習慣，使跟車更加平順。
❌ 缺點：
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受光線影響大：低光環境（如夜晚、逆光）或惡劣天氣（如大雨、大霧）可能影響準確度。
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距離測量不精準：攝影機主要依靠圖像分析來估算距離與速度，與雷達相比誤差較大。
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反應速度較慢：在突發情況下，視覺 ACC 的判斷與剎車動作可能不夠快，影響安全性。
openpilot 如何優化 ACC？
openpilot 的核心功能是取代原車 LKA Camera，提升車道保持能力，並且在部分車款上 使用原車雷達來提升跟車的能力。
其 前車判斷邏輯 如下：
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視覺先判斷前方是否有物件（車、人、牆等），如果雷達回報相同位置有目標，則使用雷達的數據來計算距離與速度。
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如果視覺判斷有物件但雷達沒有回報，則 openpilot 會完全依賴視覺來推算目標距離與速度。
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如果視覺和雷達都沒有偵測到前方有車輛，則系統判定無前車，維持當前車速。
這種雷達 + 視覺的融合方式能夠提升 ACC 的可靠性，避免純雷達或純視覺各自的缺點。
如果 openpilot 不支援你的車輛雷達，該怎麼辦？
如果你的車輛雷達不被 openpilot 支援，目前有幾個選項可以考慮：
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等待社群破解原廠雷達協議
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openpilot 社群持續在研究各車廠的雷達數據，如果有新的進展，未來可能能夠支援更多車型。
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改裝第三方毫米波雷達
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目前已有部分開發者嘗試使用額外的毫米波雷達來提供距離資訊，有興趣可以參考：
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使用純視覺 ACC
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雖然純視覺 ACC 仍有部分限制，但 openpilot 團隊不斷優化視覺模型，使其更可靠。
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如果未來某天，openpilot 的視覺模型已經足夠強大，可能就會像 Tesla 一樣棄用雷達。但目前來看，雷達 + 視覺仍是最佳方案，能讓 openpilot 的表現更穩定、跟車更自然、反應更快。
結論
如果你的車輛支援 openpilot，並且有雷達訊號可以使用，那麼它能夠：
✅ 提升 ACC 的跟車準確度
✅ 縮短緊急剎車反應時間
✅ 減少誤判，提升駕駛流暢度
所以如果你的車輛雷達尚未被破解，那麼當前 openpilot 只能依靠視覺進行 ACC，這可能會影響穩定性。在這種情況下，考慮加裝雷達，是提升 ACC 性能的不錯選擇！
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