心率监测是指通过传感器采集人体心脏搏动产生的电信号或机械振动信号，并转换为可量化的心率数值（通常以每分钟心跳次数bpm为单位）的技术过程。在医疗健康领域，传统心率监测主要依靠心电图（ECG）或光电容积脉搏波（PPG）技术实现，前者通过电极捕捉心肌电活动，后者则利用光学传感器检测皮下毛细血管的血液容积变化。现代智能设备已能通过腕戴式传感器实现非侵入式持续监测，测量精度可达±2bpm。
对于自动驾驶汽车开发者而言，心率监测技术的集成具有双重价值：一方面可通过驾驶员状态监测系统实时捕捉疲劳、紧张等生理指标，结合方向盘握力、眼动追踪等多模态数据构建更精准的注意力评估模型；另一方面，车载健康监测系统可拓展为智能座舱的增值服务，例如在L4级自动驾驶场景中为乘客提供压力管理或紧急医疗预警。当前技术难点在于运动伪影消除和信号降噪处理，这正是毫米波雷达与AI滤波算法结合的新兴研究方向。