摄像头

优点：

可以识别交通灯、标识牌上的文字、地上的虚实线。
识别距离远，几百米都可以识别。

缺点：

不能识别物体距离，既是是双目摄像头，识别距离误差也非常大，目前比较先进的双目摄像头也能误差十几米。
不能穿透雾天，雨雪天。

感知能力：

车道线。拥有车道线检测功能即可实现高速公路的车道线保持功能。
障碍物。有了障碍物信息，无人车即可完成车道内的跟车行驶。
交通标志牌和地面标志。可以作为道路特征与高精度地图做匹配，辅助定位。也可以基于这些感知结果进行地图的更新。
可行驶空间。可以让车辆不再局限于车道内行驶，实现更多跨车道的超车功能。
交通信号灯。
定位功能。SLAM即根据提前建好的地图和实时的感知结果做匹配，获取当前无人车的位置。视觉slam需要解决的最大问题在于地图的容量过大，对硬盘的容量要求很高。

激光雷达

优点：

可以识别物体距离。
精度高。

缺点：

不能识别红绿灯颜色，交通标识牌上的文字，图片。
识别距离近，几十米，再远就要加大功率，而且对人体有伤害。
对人眼等特殊部位有伤害。
精度容易受雨雪（空气中的悬浮物）的影响，
容易受自然光或是热辐射的影响，在自然光强烈或是辐射区域的时候，激光雷达会被削弱很多。（可以对器件进行温度补偿以获得较好的精度。）
旋转式激光雷达容易损坏，无法洗车，固态激光雷达识别范围小。

毫米波雷达

原理：

多普勒效应（主要内容为物体辐射的波长因为波源和观测者的相对运动而产生变化。在运动的波源前面，波被压缩，波长变得较短，频率变得较高（蓝移blue shift）；在运动的波源后面时，会产生相反的效应。波长变得较长，频率变得较低（红移red shift）；波源的速度越高，所产生的效应越大。根据波红（或蓝）移的程度，可以计算出波源循着观测方向运动的速度。）

优点：

可以识别物体距离。
对人眼没有伤害。
相对速度估计的非常精准，距离和角度尚可，对雨雾不敏感。
可以穿透雾天，雨雪天等。

缺点：

不能识别交通灯颜色，交通指示牌的文字，图像等。
数据稳定性差
分辨率不足。远处分辨率不足，容易造成错误检测或者漏检。
对于金属非常敏感且对高度不敏感。存在将指路牌，井盖等错误的认为是一个障碍物的现象。
大角度检测问题，由于多普勒效应。当其他物体相对速度为0时无法检测，当其他车辆相对自车角度过大，则投影相对速度可能接近0会造成错误检测。
识别距离近，几十米，再远就要加大功率了，但远距离精度会变低。
相对精度没有激光雷达高。
识别范围没有旋转式激光雷达大，和固定式激光雷达差不多。
行业发展：4D毫米波雷达，相对于传统雷达，簇数目提高10倍，分辨率靠近激光。且4D毫米波乐达最强点就是高质量的点云，其扩展了毫米波的应用范围。可用于L4/L5级别的自动驾驶。但目前算力不足或高性价比的算力不足。且需要的带宽至少1.5GHz,但目前国内只开发了76GHZ到77GHz。

超声波雷达

分类

UPA超声波雷达：探测距离一般在15-250cm之间，主要用于测量汽车前后方的障碍物。
APA超声波雷达：探测距离一般在30-500cm之间。相对于UPA成本更高。功率更大。

应用：

泊车库位检测；
高速横向辅助；
倒车入库。

缺点：

对温度比较敏感（超声波的传播速度受温度影响）加入温度信息，提高测量精度。
无法精确描述障碍物位置。超声波工作时会返回一个探测距离的值。通过单个雷达的信息是无法确定障碍物的位置的

GPS

原理：

各颗GPS卫星向地面发射信号，然后用户设备通过接收、测量各颗可见卫星信号，并从信号中获取卫星的运行轨迹信息，进而确定用户接收机自身的空间位置。

缺点：

GPS定位精度不够，容易受天气影响，雷雨天变差。同时，gps受周围建筑环境影响，诸如高层，隧道等都会限制屏蔽GPS。
动态环境中可靠性差。GPS定位至少可以接收四颗卫星的信号，动态环境中尤其是高机动情况下，多颗卫星同时失锁可能发生。
数据输出频率低。一般需要惯导设备进行补偿。
解决方法：
双频GPS:通过两个频率消除GPS干扰。不同频率的信号通过相同介质的折射率不同。而设备接收到的时间不一样，这样就给了推算大气层误差，从而消除的机会。所以双频RTK可以达到厘米级定位，但是只有在10公里以内才近似成立，与基站距离远，精度也会迅速下降。
RTK差分：通过地面已知位置进行修正。在已知位置上装上GPS,就能知道GPS的偏差，将这个偏差发送给定位的GPS设备，就可以获得更精准的位置。但是差分虽然可以解决定位的精度问题，但解决不了遮挡和反射问题。当GPS接收器在高楼周围，存在的问题有：1，信号丢失；2，多路径问题（即在高楼周围可能导致原本接收不到的卫星信号，经楼体镜面反射而接受到，致使计算得到的距离大于实际距离）；3，定位频率不高。故需要引入其他传感器提高定位频率。

IMU(惯性测量单元）

定义：

可以短时给出置信度较高的相对位移和航向角变化的传感器。

组成：

陀螺仪（地传感器：获取三维角速度）；加速计（重力感应器：获得移动加速度）磁力计（地磁，磁感器：获得绝对方向）GPS(获得精确的绝对航向角和位置）
广义的惯导可以理解为上述传感器的组合，狭义的理解就是陀螺仪和加速度计。

应用：

补偿GPS的间隙（1秒），获得100Hz的更新频率和一定程度的航位推算；另一个就是补偿环境传感器的感知空挡上的物体位置推算。

高精度地图

定义：

高精度地图现阶段而言，更多的是被定义于：服务于无人驾驶的地图。相对于传统导航地图。

作用：

提供车道级道路信息。如坡度角度，弯道曲率等车道级的导航信息。
提供道路先验信息。先验信息是指某些可以提前采集且短时间内不会改变的信息。如道路曲率，航向，坡度以及横坡角等。
提供感兴趣点（POI:point of interest）。如交通标志牌，地面标志，灯杆，收费站等一系列连续点所组成的链状信息描述的路沿。高精度地图准确地记录了这些POI的经纬度和高度。只要给定无人车的精确位置，即可将各个POI的相对位置投影到车载前视图像上。
提高无人车的感知能力，结合车载传感器信息，提高定位精度。

挑战：

高精度地图的众包。目前大部分内外业处理还是由人工来完成标注和数据转化。采集车少，无法保证地图数据的时效性。（解决方案：量产车辅助采集）
国内具有高精度地图的采集和使用资质的单位只有14家。

VCU

VUC也叫“行车电脑”，它通过CAN总线与汽车的发动机，变速箱，油门踏板，制动踏板，车身控制器等各种电子设备通信，读取各个控制单元的工作状态。并在需要时对它们进行控制。

读取的信号

基本信号：当前车辆驾驶状态、发动机状态、安全气囊状态、里程数、ACC按钮状态、LKA按钮状态、GPS信息。
安全相关：车门、引擎盖、后备箱是否关闭，司机和乘客是否系安全带，四个轮胎的胎压是否正常，电池是否有电，车辆的驾驶模式。
变速箱状态Gear
发动机管理系统EMS;如发动机状态，转速
车辆电子稳定系统ESP:用于查看和控制车辆电子稳定系统的状态
油门踏板开度GAS:通过控制油门踏板的开度，实现加减速。
电子手刹EPS:查看电子手刹是否释放
制动踏板开度Brake:用于查看和控制制动踏板的开度，反馈无人驾驶状态下，测试员是否接管了刹车踏板。
制动压力Deceleration:用于查看当前制动器制动压力的大小。
汽车速度VehicleSpd:包括速度数值外，还包含当前汽车的行驶方向，四个轮胎的速度，偏航角的变化率等。
电动助力转向EPS:信号包括当前方向盘的转角、转角的变化率和驾驶员施加的扭矩。
信号灯Light:描述车身上某些电器设备的信号。
电池状态Battery:用于查看电池电量的百分比，燃油量信息。
周围环境状态
有些具有ADAS功能（如盲点辅助预警、偏离车道预警）的车型，会有将部分预警信息存于该信号中。

应用

障碍物运动状态计算
航位推算

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