汽车智能驾驶（智驾）系统依赖多种传感器来感知环境、定位车辆、识别障碍物并做出决策。以下是主要的传感器类型及其作用：
1. 摄像头（Camera）
功能：捕捉2D图像/视频，用于识别车道线、交通标志、行人、车辆、红绿灯等。
应用：
前视摄像头：车道保持、自适应巡航（ACC）、紧急制动（AEB）。
环视摄像头：360°全景影像，用于低速泊车或狭窄路段。
舱内摄像头：监测驾驶员状态（如疲劳检测）。
优势：高分辨率、可识别颜色和纹理（如交通灯）。
局限：依赖光照条件（夜间或强光下性能下降），无法直接测距。
2. 激光雷达（LiDAR）
功能：通过发射激光脉冲生成高精度3D点云，实时构建环境三维模型。
应用：
障碍物检测（尤其是小物体或复杂形状物体）。
高精度地图匹配与定位（如与高精地图结合）。
优势：高精度测距、不受光照影响、可生成3D环境模型。
局限：成本高、雨雪/雾霾天气性能下降，数据量大需高性能计算。
3. 毫米波雷达（Radar）
功能：利用毫米波频段电磁波检测物体的距离、速度和方位角。
应用：
长距雷达（LRR）：自适应巡航（ACC）、前向碰撞预警。
短距雷达（SRR）：盲点监测、变道辅助。
优势：全天候工作（穿透雨雪雾能力强）、测速精准、成本适中。
局限：分辨率较低（难以识别物体细节），无法区分静态物体类型（如井盖 vs 石头）。
4. 超声波传感器（Ultrasonic）
功能：通过超声波反射测量近距离（通常<5米）物体。
应用：
自动泊车（APA）、低速障碍物检测（如车位或路缘石）。
优势：成本低、近距离精度高。
局限：探测距离短、易受环境噪声干扰。
5. 惯性导航系统（IMU + GNSS）
功能：
GNSS（如GPS）：提供全球定位，但精度有限（米级）。
IMU（惯性测量单元）：通过加速度计和陀螺仪实时测量车辆的运动状态（加速度、角速度）。
应用：
与高精地图结合实现车道级定位。
在GNSS信号丢失时（如隧道）提供短期定位。
优势：不依赖外部信号，短期精度高。
局限：GNSS易受遮挡，IMU存在累积误差。
6. 红外传感器（Infrared）
功能：通过热成像检测行人或动物（尤其在夜间）。
应用：夜间行人检测、增强驾驶安全性。
优势：不受可见光限制，可识别生命体。
局限：成本较高，普及率较低。
7. 轮速传感器 & 转向角传感器
功能：监测车辆自身状态（如车速、轮速、转向角度）。
应用：电子稳定系统（ESC）、预测车辆轨迹。
传感器融合（Sensor Fusion）
智能驾驶系统通常通过多传感器融合技术（如卡尔曼滤波、深度学习）将不同传感器的数据整合，弥补单一传感器的局限性，提升系统的鲁棒性和安全性。例如：
摄像头 + 雷达：结合图像识别与雷达测距，实现更精准的障碍物检测。
LiDAR + 高精地图：实现厘米级定位。
不同自动驾驶级别的传感器配置
L2级（辅助驾驶）：以摄像头 + 毫米波雷达为主（如特斯拉Autopilot）。
L4/L5级（高度自动驾驶）：需激光雷达 + 高精定位 + 冗余传感器（如Waymo）。
未来趋势
固态激光雷达：降低成本，提升可靠性。
4D成像雷达：增强分辨率和目标分类能力。
低成本传感器组合：推动L2+/L3级车型普及。
通过多传感器协同工作，智能驾驶系统能在复杂环境中实现安全、可靠的决策与控制。
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