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自动驾驶传感器包括哪些？
很多新手车主问我，自动驾驶系统到底靠什么“眼睛”看路？根据经验，这可不是一个传感器能搞定的，而是一套多设备协同的感知网络。今天就带大家盘一盘主流的自动驾驶传感器配置，看完你就懂这套系统为啥能应对复杂路况了。🚗
激光雷达（LiDAR）
这几年高端车型几乎都把激光雷达当标配，我见过不少车主选车时专门问有没有这个配置。它靠发射脉冲激光扫描周围环境，能生成厘米级精度的3D点云图，探测距离能到200米，就算是复杂的雨雾天气也能稳定工作。国产化的推进让它的成本降了不少，现在千元级的产品越来越多，像华为的Limera激光视觉传感器，已经能实现多场景的融合应用了。
毫米波雷达
要是说激光雷达是“高清眼镜”，那毫米波雷达就是“全天候望远镜”。根据多年经验，它是目前汽车上渗透率最高的传感器之一，单车搭载5颗以上很常见。最新的4D成像雷达分辨率能到0.5°，77GHz频段的产品探测距离能达到200米，是实现盲区监测和自动变道的核心设备，就算是大雾天也能精准识别远处的车辆。
视觉摄像头组
摄像头是自动驾驶系统里的“细节捕捉器”，通常会搭配前视、环视、侧视等不同类型的摄像头。前视一般用800万像素的主摄，探测距离能到250米；环视常用200万像素的鱼眼镜头，能覆盖车身周围360度；有些车型还会在A柱盲区装专用的800万像素摄像头。现在的摄像头还用上了Transformer算法，能实时做语义分割，夜间增强版的产品在暗光场景下也能清晰识别路况。
超声波雷达
这个传感器大家可能不太注意，但它是自动泊车功能的“刚需”。一般单车会装12颗，主要负责3米内的近距离探测，测距精度能到厘米级，成本却只要百元级，性价比很高。我见过不少车主说自动泊车“很聪明”，其实背后就有它的功劳。
定位传感器组
光有环境感知还不够，车辆得知道自己在哪儿才行。定位传感器组一般融合了GNSS卫星定位和IMU惯性导航，就算是在隧道这种卫星信号弱的地方，定位误差也能控制在10cm以内，姿态角测量精度能到0.1°。配合高精地图使用，就能实现车道级的精准定位，让车辆始终走在正确的路线上。
现在主流的自动驾驶方案，通常是激光雷达+毫米波雷达+摄像头的三重冗余架构。雨雾天靠毫米波雷达主导探测，夜间激光雷达和红外摄像头协同工作，泊车时超声波和环视摄像头融合建模。这几年传感器的成本降得很快，从原来占系统成本的40%降到了25%，预计2025年国产传感器的装车量同比会增长120%，这也会推动L2+级自动驾驶更快普及。🚀