芯片复制正如人类驾驶汽车依赖感官和认知反应，传感器技术是实现自动驾驶的关键。在摄像头、雷达和激光雷达中，雷达在交通安全领域应用历史悠久。最早用于保障交通安全的雷达专利技术之一 ——telemobiloscope(电动镜)，由德国发明家 Christian Hülsmeyer 发明，是一种船舶防撞工具。此后，雷达技术不断发展，成为汽车功能安全的重要使能技术，预计 2033 年汽车雷达市场规模将突破 180 亿美元，助力工程师部署高级驾驶辅助系统(ADAS)。现代汽车的诸多功能，如自动紧急制动系统、前方碰撞预警、盲点检测、变道辅助、后方碰撞预警系统、自适应巡航控制、自动跟车启停等，都离不开雷达。

多年来，提高雷达分辨率是工程师面临的重要挑战，而近年来的创新技术使雷达在目标检测方面能提供更精确信息。传统 3D 汽车雷达传感器利用无线射频探测物体的距离、位置和多普勒效应(速度)。为提升雷达在安全价值链中的作用，助力自动驾驶，业界不断突破 3D 雷达的局限。2022 年以来，欧洲电信标准协会(ETSI)和美国联邦通信委员会(FCC)制定频谱法规和标准，欧美逐步淘汰 24GHz 超宽带(UWB)雷达频率，同时开放 76GHz 到 81GHz 的 5GHz 连续频段，远距离探测用 76GHz 频段，短距离、高精度探测用 77 - 81GHz 频段。更高频率、更宽带宽的先进汽车雷达系统可提升距离分辨率，例如，24GHz 雷达系统距离分辨率为 75cm，77GHz 雷达系统提高到 4cm，能更好地探测靠近目标。这推动了 4D 雷达的发展，4D 雷达在 3D 雷达数据基础上，可提供物体垂直位置等更准确、详细的 3D 空间信息。4D 成像雷达的出现，让自动驾驶汽车能以更高分辨率探测小物体，绘制更完整的 “全方位” 环境地图，正确解释垂直视角物体，避免误判。

芯片复制人类驾驶员在复杂交通环境中需综合视觉、听觉及经验等信息，自动驾驶汽车则依靠雷达传感器、摄像头、激光雷达和车联网(V2X)系统等提供准确数据来感知交通环境。各数据流与 ADAS 或自动驾驶算法通信，帮助汽车感知物体相对位置与速度，控制算法触发被动或主动反应。

目前，汽车制造商和雷达模块提供商通过软件和硬件测试雷达模块功能。硬件测试主要有两种方法：一是使用角反射器，代表静态目标，但改变场景时需移动反射器;二是使用雷达目标模拟器(RTS)，可电子仿真雷达目标，模拟静态和动态目标及相关参数。不过，在复杂场景且目标数量超 32 个时，基于 RTS 的功能测试存在缺点，也无法鉴定 4D 和成像雷达探测扩展目标(由点云表示的物体)的能力，无法还原现实世界的复杂性。