智能驾驶传感器是智能驾驶系统的核心组件，它们如同汽车的“眼睛”与“耳朵”，实时感知周围环境，为车辆提供精准的数据支持，确保驾驶的安全与高效。
以下是一些常见的智能驾驶传感器及其功能：
环境感知传感器
- 摄像头：摄像头是ADAS系统的主要视觉传感器，是最为成熟的车载传感器之一。它通过镜头采集图像后，将图像处理并转化为电脑能处理的数字信号，从而实现感知车辆周边的路况情况。摄像头主要应用在360全景影像、前向碰撞预警、车道偏移报警和行人检测等ADAS功能中。
- 毫米波雷达：毫米波雷达能够穿透雾、雨、雪等复杂天气条件，具备全天候、远距离探测的能力，主要用于探测障碍物的距离、速度和方位。
- 激光雷达：激光雷达通过激光束的发射和接收来检测物体的距离、速度和位置等信息，具备高分辨率和环境感知能力，是L3及更高级别自动驾驶中的关键传感器。
- 超声波雷达：超声波雷达利用超声波信号发射和接收的时间差来计算物体的距离，通常用于近距离探测，如泊车辅助和车距监测。
定位类传感器
- GPS：GPS用于确定车辆的全球位置，提供车辆在地球上的经纬度坐标，是实现自动驾驶的基础定位手段之一。
- IMU（惯性测量单元）：IMU可以测量车辆的加速度和角速度，提供车辆的运动状态信息，如速度、方向和姿态等。IMU与GPS结合，可以在GPS信号弱或丢失的情况下，继续提供车辆的位置和姿态信息。
车身状态传感器
- 加速度传感器：用于测量车辆的加速度，帮助系统了解车辆的加速或减速状态，常用于车辆的动态控制和安全系统中。
- 陀螺仪：用于测量车辆的旋转速度和角度，帮助系统确定车辆的转向和姿态变化，常用于车辆的稳定性和平衡控制。
- 胎压监测传感器：用于监测轮胎的气压，确保轮胎在合适的气压下工作，提高车辆的行驶安全性和燃油效率。
多传感器融合
单种传感器特性突出，但均不能形成完全信息覆盖，多传感器融合是未来发展必然趋势。
例如，特斯拉采用视觉主导的多传感器融合方案，而谷歌Waymo则以低成本激光雷达为主导。多传感器融合可以通过数据融合算法，将不同传感器的数据进行整合，提高环境感知的准确性和可靠性，为自动驾驶系统提供更全面、更准确的环境信息。
这些传感器在智能驾驶系统中协同工作，通过收集并分析大量数据，预测潜在的危险，提前做出反应，避免事故的发生，同时根据路况和交通情况，智能调整车速和路线，提高驾驶的舒适性和效率。