一般在一臺具備自動駕駛功能的車上會使用兩種或三種傳感器結合的方式來實現(xiàn)環(huán)境感知。在應用層面上，就目前而言，主要分為兩個派別，一個是以特斯拉為代表的攝像頭+毫米波雷達派，另一個則是以 Goolge，百度等為代表的激光雷達派。
隨著特斯拉汽車的事故發(fā)生，現(xiàn)在行業(yè)都在采用激光雷達作為核心傳感器，其中激光雷達+視覺傳感器越來越成為主流了，如今的趨勢已經非常明顯：
1. 隨著時間的推進，激光雷達的價格會逐漸走低，性能會逐漸增強。最終，高端版本幾百美元就能搞定，而低端版則更加便宜；
2. 計算機視覺技術會不斷進化，最終可靠性達到使用要求。同時，與其搭配使用的高性能處理器和電源需要都會不斷走低；
3. 雷達的價格會降至兩位數(shù)（美元），用于分析雷達數(shù)據(jù)的軟件也會越來越聰明。
激光雷達優(yōu)點
1、解析度高，測距精度高，小于2公分、角度分辨率約0.09度，如此高的解析度可完整繪出物體輪廓，外加垂直偵測角度中，平均每0.4度即有一個掃描層、全周資料更新率15赫茲（Hz），車輛周圍環(huán)境將無所遁形。
2、抗有源干擾能力強，激光雷達的脈沖光束發(fā)射器之口徑非常小，即接收器可接收脈沖光束的區(qū)域亦非常狹窄，因此，受到其他紅外線雷達光束干擾的機會就非常小。此外，脈沖光束實質上屬紅外線波，不會受電磁波影響，因此，在一般應用環(huán)境中能干擾激光掃描儀的信號源不多，適用于高度自動化的系統(tǒng)。
3、探測性能好，對于激光掃描儀，僅有被脈沖光束照射的目標才會產生反射，且紅外線波并不像電磁波會受回波干擾等問題，對于環(huán)境的幾何形狀、障礙物材質等，均不影響激光掃描儀的偵測結果。以系統(tǒng)設計角度而言，因信號具高穩(wěn)定性激光掃描儀的信號可信度十分高。
4、不受光線影響，激光掃描儀可全天候進行偵測任務，且其偵測效果不因白天或黑夜而有所影響，這也是目前無人駕駛車中許多采用的攝像頭感測器所達不到的功能。
5、測速范圍大，激光掃描儀可成功掃描出障礙物的相對速度高達每小時200公里之輪廓，也就是說，對于車系統(tǒng)，激光掃描儀并不局限在市區(qū)或低速應用情境，高速移動下的情境亦可被應用，此對車輛增加移動速度后之安全系統(tǒng)設計有顯著的幫助，系統(tǒng)應用上更具有彈性。
即使新技術能按照預測的趨勢發(fā)展，未來的贏家也一定是那些可以把多項技術相結合的公司，現(xiàn)在的問題是這些技術到底怎樣結合才更有效。
現(xiàn)有的激光雷達有個問題，那就是它分辨率有些低，探測距離不夠遠且售價昂貴。當然，計算機視覺問題也不少，當下它還不夠可靠，需要外部照明輔助，而且對計算機能力要求較高（意味著貴）。雷達的問題也是分辨率較低，甚至還不如激光雷達。
高端激光雷達為主，計算機視覺為輔
受大多數(shù)團隊青睞的32線或64線激光雷達在探測道路障礙的能力上非?？煽浚灰谔綔y范圍內，它們幾乎不可能出錯。不過，一旦距離稍遠，它們就很有可能分不清障礙物到底是什么。
如將皮卡錯看成普通汽車，將3位行人看成2位，同時它也無法識別面部表情和肢體語言。最重要的是，這家伙是“色盲”，它看不出紅綠燈信號。
如果有了計算機視覺的輔助，情況就不一樣了。激光雷達可以將障礙物的圖片從背景中“摳”出來，隨后計算機視覺很容易就能分清它到底是什么，而且計算機視覺無需100% 可靠，它只負責提升最終效果就行。
如果自動駕駛汽車只需遵從“不要撞到路上的東西”這樣簡單的命令，激光雷達就完全夠用，但這樣的設定下自動駕駛汽車會頻繁剎車，影響乘坐舒適度。
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