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自动驾驶技术的环境感知传感器主要分为视觉传感器和雷达传感器两大类。视觉传感器包括单目、双目立体、全景视觉以及红外相机。雷达传感器则涵盖激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等。
自动驾驶汽车依赖人工智能、视觉计算、激光雷达、监控装置和全球定位系统等技术的配合，使得电脑能在没有人类主动操作的情况下，自动、安全地驾驶车辆。自动驾驶系统由环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统、速度控制系统、运动控制系统、中央处理单元和数据传输总线等多个部分组成。自动驾驶汽车以其安全稳定和环保的特性，逐渐成为首选。近年来，随着自动驾驶技术成为科技领域的热点，不仅为汽车行业带来了巨大变革，也为元器件设备厂商等带来了新的发展机遇。
自动驾驶主要包括以下传感器：单目、双目立体视觉、被动红外摄像技术、主动红外摄像技术、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、激光测距传感器、远程雷达和短程雷达等。
单目传感器通过摄像头拍摄的平面图像来感知和判断周边环境，识别车辆、路标、行人等固定物体和移动物体，是目前汽车摄像头的主流解决方案。
双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，基于视差原理并利用成像设备从不同位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息。
被动红外摄像技术利用任何物体在绝对零度以上都有红外光发射的原理，通过特殊的红外摄像机实现夜间监控。
主动红外摄像技术是利用特制的“红外灯”人为产生红外辐射，产生人眼看不见而普通摄像机能捕捉到的红外光。
激光雷达是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息。
毫米波雷达工作在毫米波波段，具有微波雷达和光电雷达的一些优点。
超声波雷达通过发射超声波，利用接收器接收反射回来的超声波时间差来测算距离。
激光测距传感器先由激光二极管对准目标发射激光脉冲，经目标反射后激光向各方向散射，部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。
远程雷达是停车或倒车的安全辅助装置，根据蝙蝠夜间高速飞行，不与障碍物相撞的原理设计开发的。
自动驾驶技术是当前科技领域的一个热点，其中传感器系统作为关键组件，对于实现安全、高效、舒适的自动驾驶至关重要。本篇文章基于作者2019年12月22日在DataFunTalk的演讲，深入探讨了自动驾驶中的传感器系统，内容涉及定位、路径规划、物体识别与预测、车辆动态控制等多个方面。
在自动驾驶系统中，定位是首要解决的问题之一。传统方法依赖全球导航卫星系统/GNSS定位，同时结合惯导系统、激光雷达与高精地图进行综合定位，以提供准确的车辆位置信息。路径规划则是从A点到B点的关键，需要地图数据指导行驶路线。识别前方的红绿灯、交通标志等信息同样重要，摄像头在这部分应用中扮演关键角色。
周围环境感知是自动驾驶系统必须解决的问题，包括识别车辆、行人、障碍物等。这需要多种传感器的配合使用，如激光雷达、毫米波雷达以及摄像头。此外，系统还需要进行物体的识别、分类，并做出预测判断，以确保安全行驶。
自动驾驶车辆的运行动态规划与控制，可以通过惯性测量单元（IMU）实现，帮助车辆在复杂路况下保持稳定行驶。不同级别的自动驾驶，从0级到5级，每级都有不同的定义和特点，从完全人工驾驶到完全自动驾驶，人类参与的程度逐渐减少。
在传感器需求方面，随着自动驾驶级别的提升，对传感器的依赖性逐渐增加。激光雷达、可见光相机、毫米波雷达以及超声波传感器等，形成了多传感器融合的感知系统，以应对复杂多变的环境条件，同时在安全方面提供冗余设计。
PonyAlpha自动驾驶传感器系统的设计，包括三个激光雷达、四个雷达以及一系列广角和中距、远距相机，形成了360°的覆盖，实现对红绿灯、障碍物等的高效识别。这种系统设计具有普适性，几乎适用于所有车型。
激光雷达在自动驾驶中的应用尤为关键，通过红外光进行探测，具有不受人眼干扰、技术成熟、稳定传输等优点。机械式、旋转式和固态激光雷达各有特点，其中固态激光雷达被认为未来发展趋势，因其成本降低和稳定性提高。
相机作为视觉传感器，在自动驾驶中的作用同样不可忽视。通过感光二极管接收光子，进行图像处理后形成彩色图像。车载系统中的相机模组包含传感器、图像处理器和串行器，用于长距离数据传输。相机系统面临挑战包括动态范围、闪烁抑制等，通过技术改进提升性能。
毫米波雷达在自动驾驶中提供距离、速度和方位角信息，尤其在雨雪天气、环境和光照条件下的表现优于光学传感器。雷达技术在检测物体位置和速度方面具备独特优势，同时具有无机械运动部件、距离分辨率高、不受光照天气影响等特性。
全球卫星定位系统（GNSS）与惯性测量单元（IMU）的融合方案在高级别自动驾驶中应用广泛，通过GNSS提供定位信息，IMU提供动态信息，结合高精地图与感知定位，实现准确的车辆位置匹配。
传感器系统的集成度设计是自动驾驶领域的重要考量，通过优化结构、走线和供电方案，减少连线、提高可靠性、美观度和可规模化性。集成传感器塔、Nbox、PSPU和PDU等组件，实现更高效的系统集成。
传感器选型与评估是一个综合工程与商务的问题，需要考虑需求分析、静态测试、动态测试、环境/可靠性测试以及小批量装车测试等多个阶段。传感器的选择不仅要满足性能要求，还需要解决供应、价格等商务问题，最终实现规模化部署。
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