自動駕駛車輛傳感器怎么樣？

自動駕駛車輛的傳感器各有特點。

攝像頭技術成熟、成本低，分辨率高，能在算法支持下對物體分類，但視場有限，獲取的二維圖像無深度值，需與其他傳感器融合。

激光雷達精度高、測距長、采集信息豐富，是“自動駕駛之眼”，但高頻激光發射角度等因素使其在感知上有不足，與攝像頭融合可補短板。

毫米波雷達技術成熟，測速測距和魯棒性不錯，但受大氣衰減影響，無法精準連續建模，目標分辨率低。

超聲波雷達探測精度高，主要用于自動泊車等低速場景，因其探測距離短、易受天氣影響且受介質速度影響測距誤差大。

從選擇標準看，不同傳感器在范圍、空間分辨率、黑暗及惡劣天氣中的魯棒性、物體分類、二維結構感知、測量速度、系統成本、包裝尺寸和計算要求等方面各有優劣。

在實際應用中，激光雷達和雷達能探測較遠距離物體，攝像頭測量距離能力有限。激光雷達空間分辨率高，雷達在小特征分辨上較差，攝像頭受環境光和物體細節影響。黑暗中雷達和激光雷達表現好，惡劣天氣下雷達有優勢，攝像頭則較弱。物體分類上攝像頭出色，激光雷達次之，雷達較弱。攝像頭能感知二維結構，雷達可測速度。成本上雷達和單目相機較低，激光雷達較高但在降低。包裝尺寸上雷達和單攝像頭易集成，激光雷達尺寸多樣。計算要求上激光雷達和雷達處理簡單，攝像頭復雜。

自動駕駛系統通過多傳感器融合來提升性能，比如“激光雷達+攝像頭”和“毫米波雷達+攝像頭”的方案。“激光雷達+攝像頭”融合能提升感知能力，滿足當下和未來需求；“毫米波雷達+攝像頭”方案存在一定局限。總之，合理選擇和融合傳感器，才能為自動駕駛提供更全面準確的環境信息。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）