自动驾驶传感器总结

最近帮朋友选车时发现，不少车主对自动驾驶的传感器配置一头雾水。其实这些“眼睛”和“耳朵”的组合，直接决定了车辆应对复杂路况的能力。下面结合行业常见配置，总结自动驾驶系统的核心传感器类型及特点。

激光雷达（LiDAR）

作为高精度感知的核心，激光雷达通过发射激光束生成3D点云模型，200米内探测精度可达厘米级，强光或弱光环境下表现稳定。城区复杂路况中，它能精准识别井盖、石墩等低矮障碍物，是高端自动驾驶车型的重要配置。选购时建议优先选择128线以上、IP67防护等级的产品，以保障耐用性。

毫米波雷达

具备突出的全天候特性，穿透雨雾雪的能力较强，77GHz前向雷达探测距离通常在120-200米。4D成像技术的应用使其可捕捉目标高度信息，侧向角雷达则能有效监测盲区。主流车型普遍搭载5-7颗雷达，是AEB自动刹车功能的核心部件，对行车安全至关重要。

视觉摄像头系统

由前视、环视和夜视摄像头组成。前视双/三目摄像头多采用800万像素高清镜头，探测距离可达250米；4颗200万像素环视摄像头可构建360°影像；红外技术则能提升夜间识别率。需要注意的是，摄像头需定期校准防止镜头偏移，部分车型配备镜头加热功能以应对结雾问题。

超声波雷达

主要用于近距离障碍探测，12颗布局可实现360°覆盖，2米内精度达厘米级。不过其对非金属静止物体的识别能力有限，通常与其他传感器配合使用。

定位传感器组

IMU惯性导航可在隧道、地库等场景下持续定位，误差约0.1°；GNSS+RTK组合能实现厘米级绝对定位，需配合高精地图使用。目前双频GPS+100Hz更新频率IMU逐渐成为高端车型标配。

多传感器融合方案

通过激光雷达（空间建模）、毫米波雷达（动态监测）与摄像头（语义理解）的三重冗余融合，可提升系统可靠性。不同场景下传感器会协同工作，如雨天以毫米波雷达为主导，夜间则由激光雷达与红外摄像头配合。

自动驾驶传感器的合理搭配直接影响系统性能，现阶段建议优先选择“激光雷达+4D毫米波雷达+800万像素摄像头”的组合，以兼顾基础感知与复杂场景应对能力。同时需重视传感器的定期标定与维护，碰撞维修后应重新校准传感器阵列，日常使用中注意镜头清洁及极端天气防护。