郎新宇
自动驾驶传感器整理
自动驾驶技术的实现，离不开各类传感器的协同配合，它们如同车辆的“眼睛”和“耳朵”，共同构建起对周围环境的感知网络。对于车主而言，了解这些传感器的功能和特性，不仅能更好地理解车辆的自动驾驶能力，也能在日常使用中更清晰地判断系统的工作状态。
主流传感器特性对比
📸 摄像头家族：作为视觉感知的核心，摄像头能够识别车辆、行人、车道线、交通标志等丰富的纹理信息。根据安装位置不同，前视摄像头通常可探测250米范围内的目标，环视摄像头则为自动泊车提供全方位视野，红外夜视摄像头还能在夜间提升对行人的识别能力。其优势在于成本相对较低，且能识别颜色和文字信息，但对光线和天气较为敏感，需要强大的算法算力支持。
🛰️ 激光雷达（LiDAR）：通过发射激光束并接收反射信号，激光雷达可生成厘米级精度的3D点云地图，精准定位障碍物的位置和形状。在城市领航等复杂场景中表现出色，抗干扰能力强。不过，雨雪天气会影响其性能，且成本曾是制约因素，目前已逐步下探至千元级。
📡 毫米波雷达：主要用于探测障碍物的距离和速度，是ACC自适应巡航、盲区监测等功能的核心传感器。其最大优势在于能够全天候工作，穿透雨雾的能力较强。当前，4D成像雷达的出现实现了方位角0.5°的高分辨率，进一步提升了感知精度。
📳 超声波雷达：专注于短距离障碍物探测，在自动泊车场景中发挥重要作用，2米范围内可达到厘米级精度。成本较低（通常为百元级）、体积小是其显著特点。
定位与冗余系统
🧭 IMU惯性导航：在隧道、地库等GPS信号丢失的场景下，IMU惯性导航可通过测量车辆的加速度和角速度，实现持续定位。其姿态角误差通常不超过0.1°，有效弥补了卫星定位的不足。
🗺️ GPS/RTK定位：借助全球卫星定位系统，GPS/RTK定位能够提供厘米级的绝对定位精度。配合高精地图，可实现实时路径规划，为自动驾驶提供准确的位置信息。
融合应用趋势
自动驾驶系统并非依赖单一传感器，而是通过多传感器融合来提升可靠性。主流方案常采用三重冗余组合：雨天时，毫米波雷达主导距离监测；夜间，激光雷达与红外摄像头协同工作；泊车场景下，超声波雷达与环视摄像头融合建模。这种多模态融合的方式，能够充分发挥各传感器的优势，形成更安全、更稳定的感知网络。
随着技术的不断发展，自动驾驶传感器正朝着更智能、更经济的方向迈进。4D成像雷达和固态激光雷达的普及，有望进一步降低感知成本，提升系统性能。对于车主来说，了解这些技术进展，有助于在选择自动驾驶车辆时做出更合适的判断。