自动驾驶主要传感器有哪些？

在自动驾驶技术快速发展的当下，传感器作为车辆的“眼睛”和“耳朵”，是实现环境感知与决策的核心基础。对于关注自动驾驶功能的车主而言，了解各类传感器的作用与特性，有助于更清晰地判断车辆智驾系统的性能表现。

• 1️⃣ 激光雷达（LiDAR） 激光雷达通过发射激光束扫描周围环境，生成高精度三维点云地图，是L3级及以上自动驾驶的关键传感器。其优势在于不受光线影响，可精准识别200米内的低矮障碍物，行人识别准确率通常可达99%以上。不过，激光雷达成本较高，目前主要搭载于高端智能车型。

• 2️⃣ 毫米波雷达 毫米波雷达利用高频电磁波探测目标，具备较强的穿透力，在雨雾天气仍能稳定工作。主流的77GHz毫米波雷达探测距离可达250米，可实时监测车辆、行人的速度与方位，为ACC自适应巡航、自动紧急制动等功能提供数据支持。

• 3️⃣ 视觉摄像头 视觉摄像头通过图像识别技术感知道路信息，可识别交通标志、车道线及红绿灯状态。800万像素以上的前视摄像头通常能识别250米外的交通标志，部分车型还可通过摄像头实现车道保持辅助。不过，摄像头易受强光、暴雨等极端天气影响，需与其他传感器协同工作。

• 4️⃣ 超声波雷达 超声波雷达主要用于短距离探测，通常以12颗组网布局，实现±3cm的泊车精度。其成本较低，广泛应用于自动泊车系统和低速障碍预警，但探测距离有限，一般不超过5米。

• 5️⃣ 惯性测量单元（IMU） 惯性测量单元集成加速度计与陀螺仪，可实时监测车身姿态变化，为自动驾驶系统提供精准的运动数据。当车辆发生侧滑时，IMU通常能在0.05秒内识别并反馈，确保车道保持偏差小于5cm。

• 6️⃣ 高精度定位系统 高精度定位系统结合GPS与惯性导航技术，可实现厘米级定位，确保车辆在复杂路况下的位置准确性。该系统是自动驾驶车辆规划行驶路径的重要基础，通常与其他传感器数据融合使用。

综合来看，自动驾驶系统需通过多传感器融合技术，实现优势互补，提升环境感知的可靠性。车主在选择搭载自动驾驶功能的车辆时，建议关注传感器的类型、数量及融合算法，以确保智驾系统的性能表现。