自动驾驶主要传感器分享

自动驾驶的感知系统犹如车辆的“五官联动”，通过多元传感器构建环境模型，不同传感器各司其职又协同工作，共同保障自动驾驶的精准与安全。以下是主流传感器配置及其核心作用：

一、核心感知架构

• 1️⃣ 激光雷达（LiDAR）📡 激光雷达通过发射激光束生成厘米级精度的3D点云图，200米内可清晰识别车道线、路沿、障碍物等细节，具备全天候抗干扰能力，在弱光环境下稳定性强。目前高端车型普遍搭载该传感器，如问界M7增程Pro+便配备了激光雷达，为高阶自动驾驶提供可靠的环境感知基础。

• 2️⃣ 毫米波雷达 🛰️ 毫米波雷达是全天候工作的典范，穿透雨雾的能力突出，探测距离超200米，速度检测精度可达0.1km/h。它在自动紧急制动（AEB）、自适应巡航（ACC）等功能中发挥关键作用，能精准捕捉前方车辆的距离与速度变化，及时触发安全防护机制。

• 3️⃣ 摄像头家族 📸 摄像头家族包括前视、环视等多种镜头，前视800万像素镜头可识别250米外的锥桶，环视系统则能实现360°拼接成像。其优势在于交通标志识别率超99%，能精准读取限速、禁令等标识；不过劣势也较为明显，受强光直射或镜头污渍影响时，感知效果可能下降。

二、辅助感知单元

• 4️⃣ 超声波雷达 📳 超声波雷达在1.5米内的测距精度达厘米级，目前12颗传感器已成为自动泊车功能的标配。它能精准探测车辆周围的低矮障碍物，如路缘石、低矮墩子等，为自动泊车时的距离判断和路径规划提供支持。

• 5️⃣ 惯性导航系统（IMU）🧭 惯性导航系统（IMU）可在隧道、地库等GPS信号失效的场景下保持车辆定位，姿态角测量误差小于0.1°。它通过感知车辆的加速度和角速度，结合前期的定位信息，持续输出车辆的位置与姿态数据，确保自动驾驶系统在复杂环境下不“迷路”。

当前主流自动驾驶方案普遍采用激光雷达+毫米波雷达+摄像头的多传感器融合方案，通过优势互补提升感知可靠性。其中激光视觉融合技术（如华为Limera传感器）正成为新趋势，能够在不增加硬件体积的前提下实现更精准的环境建模。建议关注搭载多传感器融合方案的车型，这类系统在2025年已实现全场景主动安全升级，能为用户带来更安心的自动驾驶体验。