在自动驾驶领域，传感器的作用不可忽视，尤其是车载相机。让我们先通过一张图来了解车载传感器的基本种类：
上述图片展示了在感知环节中常用的几种传感器。值得注意的是，红外相机在军用和机用领域较为常见，而在民用领域则相对较少。此外，图中未包含与定位相关的GPS、RTK、IMU等传感器。
接下来，我们将通过另一张图来详细解析各传感器的优劣势：
简而言之，各传感器的特点如下：
1）激光雷达在测距精度、测距范围以及对温度和光照的适应性方面表现出色，但成本较高；
2）相机能够提取丰富的环境细节信息，然而其性能受光照影响较大，夜间表现受限；
3）毫米波传感器具有较大的探测角度、强抗干扰能力以及稳定的性能，同时成本相对较低，但分辨率和精度有待提高；
4）超声波雷达成本低廉，常用于倒车防撞提醒等场景，但其精度相对较差，适用于低速短距离测距；
5）红外传感器在夜间表现较好，但在智能驾驶方案中并非标配。
关于激光雷达与相机的组合方案，目前存在争议。激光雷达在综合性能方面表现优异，尤其是测距精度和光线适应性方面，但其高昂的成本限制了其广泛应用。然而，随着智能驾驶技术的发展，激光雷达有望在L3及以上水平的智能驾驶方案中成为必备配置。
当前，部分造车新势力已经采用了以相机为主要视觉感知传感器的方案，并计划在未来推出激光雷达+车载相机的产品。与此同时，特斯拉等公司也在尝试将车载相机方案与毫米波方案相结合。
综上所述，各传感器在自动驾驶领域具有不同的优劣势。车载相机以其全面的信息提取能力成为不可或缺的部分；激光雷达以其高精度和高性能占据一席之地，但成本问题仍需解决；毫米波传感器以其稳定的性能和较低的成本受到关注；而超声波雷达则在特定场景中发挥着重要作用。未来随着技术的进步和成本的降低，我们有理由期待更加完善和高效的自动驾驶传感器方案的出现。
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