
现代汽车已从机械驱动逐步转向“电子化+智能化”架构,而传感器作为“眼睛”和“耳朵”,承担着采集环境与车辆状态数据的关键任务。无论是保障日常驾驶安全,还是实现高级别自动驾驶,传感器都发挥着不可替代的作用。
单一传感器存在盲区或误差,因此“传感器融合”成为主流趋势。通过将雷达、摄像头、激光雷达和惯性传感器的数据进行时空对齐与算法融合,系统可构建更完整、可靠的环境模型,提高决策可靠性。例如,在雨雾天气中,雷达可弥补摄像头视野受限的问题。
当前面临的主要挑战包括传感器成本、抗干扰能力、数据同步精度以及极端环境下的稳定性。未来,随着人工智能算法的进步,传感器将更加智能,具备边缘计算能力,能够本地处理数据并自主决策,进一步推动智能网联汽车的发展。
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