在无人驾驶技术中，传感器是系统的“感官神经”，其核心作用是感知车辆周围环境、精准定位自身位置、并实时监测车辆状态，为决策和控制提供必要的数据基础。具体作用可概括为以下几方面：

1. 环境感知（理解周围世界）

• 探测物体：识别车辆、行人、自行车、障碍物、动物等动态和静态物体。
• 道路识别：检测车道线、路缘、交通标识、红绿灯、斑马线等。
• 空间建模：构建车辆周围环境的实时三维地图（如通过激光雷达点云）。
• 追踪运动：预测其他交通参与者的速度、方向和行为意图（如是否变道）。

2. 自身定位（确定车辆位置）

• 高精度定位：结合GPS、惯导（IMU）、轮速计等数据，在厘米级精度确定车辆在地图上的位置。
• 姿态感知：监测车辆自身的运动状态（如加速度、转向角、俯仰/侧倾角度）。

3. 安全保障（冗余与实时监控）

• 多传感器冗余：不同传感器优势互补（如摄像头识别颜色/文字，雷达穿透雨雾，激光雷达测距精准），单一传感器失效时系统仍可运行。
• 预警系统：通过毫米波雷达/摄像头实时监测盲区、碰撞风险，触发自动刹车（AEB）。
• 状态诊断：监测轮胎压力、车身稳定性等车辆内部状态。

4. 为决策提供数据基础

• 所有路径规划、行为决策（如超车、避让）和控制指令（转向、油门/刹车）均依赖于传感器输入的实时环境数据。

主要传感器类型及分工

关键挑战与趋势

• 多传感器融合：结合摄像头、雷达、激光雷达数据，提升感知鲁棒性（如特斯拉纯视觉方案 vs. 多传感器融合方案）。
• 极端环境适应性：提升雨、雪、雾、强光等复杂场景下的可靠性。
• 成本与算力平衡：降低激光雷达等高价传感器成本，优化数据处理算法效率。
• 安全冗余设计：确保任一传感器故障时系统仍能安全停车（如ISO 26262功能安全标准）。

总结

传感器是无人驾驶实现“环境感知-决策规划-控制执行”闭环的根本保障。没有精准实时的传感数据，自动驾驶就如同“盲人驾车”，因此传感器技术的进步直接决定了无人驾驶的落地能力和安全性。