一文讲清楚智驾传感器工作原理和优缺点

随着迪子全面All in智驾，今年有望成为智驾全民普及和全行业迭代的重要一年。在自动驾驶技术中，传感器如同人类依赖五官获取信。下面来解析它们的原理、用途及优缺点。 激光雷达（LiDAR）：高精度的“三维建模师” 【原理】通过发射激光脉冲并接收反射信号，计算目标物体的距离和形状，生成高精度三维点云地图。 【用途】精准识别障碍物轮廓（如行人、车辆）、车道线及复杂地形，常用于高阶自动驾驶系统（如Robotaxi）。 【优势】分辨率极高（厘米级精度），可构建三维环境模型；不受光照影响，夜间工作能力稳定。 【劣势】雨雪、大雾天气下性能大幅下降；成本高昂（早期单价超万元），且机械旋转部件存在耐久性问题。 毫米波雷达：全天候的“速度追踪者” 【原理】利用毫米波段的电磁波探测物体，通过多普勒效应测算目标速度。 【用途】检测车辆周围移动物体的距离、速度和方位，尤其擅长高速场景下的前车碰撞预警（如ACC自适应巡航）。 【优势】抗恶劣天气能力强（穿透雨雾、沙尘）；成本较低（约千元级），已大规模量产；测速精度极高（误差小于0.1km/h）。 【劣势】分辨率低，难以识别静止小物体（如锥桶）；无法提供丰富的纹理和颜色信息。 技术趋势：4D成像毫米波雷达正在突破传统局限，增加高度维度感知。 摄像头：仿生视觉的“场景解读者” 【原理】模仿人类视觉，通过图像识别算法解析道路信息。 【用途】识别交通标志、信号灯、车道线、行人表情/姿态等复杂语义信息。 【优势】信息维度丰富（颜色、纹理、文字）；成本极低，可多摄像头组合覆盖360°视野。 【劣势】强光、逆光、夜间等场景下性能骤降；依赖海量数据训练算法，存在误识别风险。 超声波雷达：短距探测的“泊车助手” 【原理】利用超声波反射时间测算近距离障碍物位置。 【用途】低速泊车场景中的障碍物检测（