随着人工智能的发展以及5G网络的来临,在大大增强了通信的传输速率,降低了通信的传输时延,提高了传输的准确性的同时,相关的衍生产业也蓬勃发展,无人驾驶就是其中之一。提到无人驾驶就不得不提到无人驾驶中很关键的一部分内容,也就是雷达。对于现阶段而言,无人驾驶多是使用激光雷达,或者是将毫米波雷达传感器,激光雷达传感器和视频收集器结合起来使用。但是因为激光雷达造价昂贵并且容易受天气的影响,所以引发了人们对于毫米波雷达在无人驾驶上面更深层次的应用。毫米波雷达造价便宜,目标定位准确,不易受环境影响使得其在无人驾驶当中有了一席之地。但是由于电磁波波束的特性,相比较于激光雷达,他的缺点也是很明显的。针对上述缺点,本文从毫米波雷达的测速,测角,测距以及雷达散射截面积的工作原理入手分析,从底层了解雷达测量的分辨率,精度误差以及虚警的原因。针对具体的实验场景,具体的实验数据,通过目标运动特征,雷达散射截面积以及滑动窗口检测等方法,对目标数据进行滤波,降低虚警率,完成对目标的跟踪。为了进一步挖掘毫米波雷达的潜力,对比毫米波雷达和激光雷达的优劣,本文对于毫米波雷达用于场景重构方向进行进一步的研究。首先是从最基本的场景重构的基本原理入手,分析其工作方法;然后对比现在应用广泛的几种经典场景重构的方法原理,对具体的实验数据以及成像的效果进行分析;最后根据分析结果和实验条件,确定本文使用的实验方法。通过在两个场景(封闭和空旷场景)使用Hector-slam对毫米波雷达进行建图分析,对比实验结果。为了能够更加准确的分析毫米波雷达在场景重构方面的应用,通过两个具体的场景进行实地采集数据和建图分析。通过在封闭区域和空旷场景两种情况下的建图结果,结合前文的模拟仿真结果,对毫米波雷达在场景重构方面的应用作出总结。