自动驾驶传感器汇总 📋

最近帮几个朋友选车，发现大家都在问自动驾驶传感器怎么看。根据多年经验，这些小玩意儿可是自动驾驶的“眼睛”和“耳朵”，今天就给大家好好捋一捋。

核心传感器阵容

• 1️⃣ 激光雷达(LiDAR) 我见过很多案例，激光雷达是现在高端自动驾驶的标配。它能在200米内生成厘米级3D点云，强光弱光都稳定。现在国产化加速，成本已经下探到千元级，未来会更普及。

• 2️⃣ 毫米波雷达 这个传感器我得重点说，它穿透雨雾雪的能力特别强，能全天候探测距离和速度。现在4D成像雷达的方位角分辨率达到0.5°，单车搭载量普遍超5颗，盲区监测、自动变道都靠它。

• 3️⃣ 摄像头家族 摄像头是视觉识别的核心，配置很有讲究。前视一般用800万像素，能探测250米；环视常用200万像素；还有红外夜视版本。现在三目摄像头加Transformer算法，能实现实时语义分割，识别精度更高。

• 4️⃣ 超声波雷达 自动泊车离不开它，12颗是标配，主要负责近距离补盲。2米内测距能到厘米级，成本才百元级，性价比很高。

互补传感器组合

• 5️⃣ IMU惯性导航 开车进隧道、地下车库时，GPS信号容易丢，这时候IMU就派上用场了。它能持续定位，校正信号丢失，姿态角测量误差通常在0.1°左右。

• 6️⃣ GPS/RTK定位 这个能实现厘米级绝对定位，配合高精地图实时比对，让车知道自己在哪儿。现在很多自动驾驶车型都用这个组合。

• 7️⃣ 高精地图 高精地图预置了车道级信息，能降低实时感知的算力压力。根据经验，有了它，自动驾驶的反应速度会更快。

融合应用趋势

• 8️⃣ 多传感器融合方案 现在主流方案是“激光雷达+毫米波雷达+摄像头”三重冗余。雨天用毫米波雷达主导距离监测，夜间靠激光雷达加红外摄像头协同，泊车时超声波加环视摄像头融合建模。

选车小贴士

• 9️⃣ 选车看什么 实际选车时，别只看单个传感器，要重点关注配置数量和融合算法成熟度。2025年主流方案已经能实现200米全场景覆盖加厘米级定位，大家可以参考这个标准。

这些传感器各有所长，激光雷达精于立体建模，毫米波雷达擅长沙尘雨雾，摄像头是视觉核心。多传感器通过时空对齐和置信度加权融合，才能让自动驾驶更安全可靠。如果需要了解具体车型的配置，欢迎告诉我你的预算和需求~ 🚗