毫米波雷達智慧感測模組推動無人機全天候應用升級

Millimeter-Wave Radar Enhances UAV Sensing Capabilities

By Shenpin Yu
Senior Journalist | Media Relations
March 5, 2026

隨著無人機（UAV）應用快速擴展至巡檢、物流、國防與災害救援等領域，對於高可靠度感測技術的需求日益提升。本專題聚焦於「毫米波雷達智慧感測模組」的技術發展，說明其如何突破傳統光學與超音波感測在低能見度環境中的限制，進一步強化無人機的安全性與自主飛行能力。

毫米波雷達具備全天候運作特性，可在夜間、煙霧、粉塵等環境中穩定偵測目標。相較於視覺感測系統容易受光線影響，毫米波雷達透過電磁波反射進行距離與速度判斷，使其在複雜環境中具有更高可靠度。本技術核心在於結合「長距離窄波束」與「短距離寬波束」雙模組架構，建立完整空間感知能力。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

​

     Figure 1. 雙模組毫米波雷達架構（長距＋短距）

 

本系統整合長距離前向偵測（0–50m）與短距離多方向感測（0–20m），提供無人機360度環境感知能力，適用於高速飛行與近距避障場景。

在長距離感測方面，系統透過天線場型重構技術，將原本分散的雷達能量集中於前方方向，使偵測距離由傳統10–20公尺提升至50公尺以上。此設計特別適用於高速飛行無人機，可提前識別飛行路徑中的障礙物，降低碰撞風險。同時，短距離寬波束雷達則負責側向與盲區偵測，涵蓋高達220度視角，補足單一前視系統的不足，確保在複雜地形或建築環境中仍能穩定運作。

除了硬體設計外，本技術另一關鍵在於導入邊緣人工智慧（Edge AI）。透過神經形態運算架構（Spiking Neural Network, SNN），系統可即時分析雷達回波訊號，進行目標分類與異常判斷。此技術有效解決毫米波雷達常見的「鬼影（Ghost）」與多路徑干擾問題，大幅提升辨識準確率與系統穩定性。

​

 

 

​

​

​

​

​

​

 

Figure 2. 邊緣AI雷達訊號處理消除鬼影

​

雷達資料經Range-Doppler處理後，由SNN模型進行即時辨識與雜訊過濾，有效消除多路徑反射造成的虛假目標。

此外，為進一步提升雷達性能，本技術採用「超材料電磁罩（Metamaterial Radome）」進行波束控制。透過相位補償與波前整形技術，可將原本的球面波轉換為具方向性的準平面波，使能量集中並提升天線增益。在不改變既有硬體架構的前提下，即可實現長距離偵測能力與場型調整，提供高度模組化與彈性應用。

 

 

 

 

 

 

 

 

Figure 3. 超材料電磁罩波束整形技術訊號處理後 資料來源 台科大

透過相位控制將電磁波集中於主波束方向，提升偵測距離並降低旁瓣干擾。

整體而言，此毫米波雷達感測系統已從單純「距離量測」進化為具備「智慧辨識與決策能力」的感測平台，並兼具低功耗、小型化與可量產優勢。未來可廣泛應用於智慧巡檢、物流配送、國防監測與災害搜救等場域，並具備進軍國際市場的潛力。

在無人機產業朝向自主化與智慧化發展的趨勢下，毫米波雷達結合AI與新型材料技術，將成為關鍵核心感測方案，推動新一代無人載具邁向更安全、高效與全天候運作的新階段。