智能驾驶汽车能够实现各种复杂的功能，其背后离不开传感器配置的支持。这些传感器就像是智能驾驶汽车的“眼睛”和“耳朵”，帮助车辆感知周围环境。以下为你详细介绍智能驾驶汽车常见的传感器配置。
摄像头是智能驾驶汽车中应用广泛的传感器之一。它可以捕捉车辆周围的视觉图像，就像人用眼睛观察世界一样。摄像头能够识别交通标志、车道线、行人、其他车辆等目标。根据不同的功能需求，智能驾驶汽车通常会配备多个不同类型的摄像头，如前视摄像头、后视摄像头、环视摄像头等。前视摄像头主要用于识别前方道路情况和目标，为车辆的行驶决策提供重要依据；后视摄像头则在倒车时发挥作用，帮助驾驶员观察后方障碍物；环视摄像头可以提供车辆周围360度的全景图像，增强车辆对周围环境的感知能力。
毫米波雷达也是智能驾驶汽车不可或缺的传感器。它利用毫米波频段的电磁波来探测目标物体的距离、速度和角度等信息。毫米波雷达具有探测距离远、测速精度高、不受恶劣天气影响等优点。在智能驾驶中，毫米波雷达可以实时监测前方车辆的行驶状态，为自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）等功能提供数据支持。例如，当毫米波雷达检测到前方车辆减速时，会及时将信息传递给车辆控制系统，车辆会相应地调整车速，保持安全车距。
激光雷达通过发射激光束并测量反射光的时间来创建周围环境的三维点云图。与摄像头和毫米波雷达相比，激光雷达能够提供更精确的距离信息和更详细的环境模型。它可以清晰地识别出道路上的各种障碍物，包括静止的物体和移动的行人、车辆等。激光雷达在自动驾驶领域具有重要的应用价值，许多高级别的自动驾驶车辆都将其作为核心传感器之一。不过，目前激光雷达的成本相对较高，这在一定程度上限制了其大规模应用。
超声波传感器一般用于近距离探测，常见于车辆的倒车雷达系统中。它通过发射超声波并接收反射波来测量目标物体与车辆之间的距离。当车辆靠近障碍物时，超声波传感器会发出警报，提醒驾驶员注意安全。超声波传感器成本较低，结构简单，但探测距离相对较短，通常适用于低速行驶和近距离的障碍物检测。
为了更直观地比较这些传感器的特点，以下是一个简单的表格：
传感器类型 优点 缺点 主要应用场景 摄像头 能识别丰富的视觉信息，成本相对较低 受光照和天气影响较大 交通标志识别、车道线检测等 毫米波雷达 探测距离远、测速精度高、不受恶劣天气影响 无法提供目标的视觉信息 自适应巡航控制、自动紧急制动 激光雷达 提供精确的三维环境信息 成本高 高级自动驾驶 超声波传感器 成本低、结构简单 探测距离短 倒车雷达本文由AI算法生成，仅作参考，不涉投资建议，使用风险自担