从比喻的角度看，世界可能变得越来越小，但我们需要旅行的距离却一如既往地长。事实上，人和货物从未像现在这样覆盖如此广阔的地域–据估计，每个人一生中平均有四年半的时间是在汽车上度过的，而在美国，一顿饭从农场到餐桌大约要走 25000 公里。这是一个很大的旅行量，随之而来的是巨大的成本和风险。幸运的是，高度自动化的车辆正在彻底改变人员和货物的出行方式，使运输更安全、更高效、更环保。
要实现这一目标，自动驾驶汽车必须能够感知和理解周围环境。车辆需要收集关键信息，如障碍物、路标、其他车辆和行人及其位置。然后，它可以利用这些信息来指导车辆的运行和安全导航。多个传感器用于收集这些数据，传感器的质量越高，数据就越准确，车辆也就越安全、越高效。
传感器的正确组合是影响自动驾驶汽车性能的关键因素。
自动驾驶汽车使用多种传感器，其中常见的两种传感器是激光雷达（LIDAR）和摄像头。激光雷达使用激光脉冲来测量距离并绘制环境的三维地图，而摄像头则使用可见光来捕捉图像。虽然这两种技术的目的都是评估车辆周围的环境，但它们却有着不同的优缺点。
激光雷达：照亮环境
激光雷达发射激光束，并测量激光束从路径上的物体反弹回来所需的时间。然后，利用这些信息创建自动驾驶汽车周围环境的高分辨率三维地图。
激光雷达在提供精确可靠的距离和深度信息方面尤为有用，这对于探测和避开物体至关重要。激光雷达使用的短波长可提供有关物体大小和形状的信息，使系统不仅能确定环境中存在某种物体，还能确定它是什么以及如何对其进行分类。这些信息可用于绘制详细的三维地图，增强自主系统的规划和导航能力。
激光雷达在白天和黑夜都能正常工作，因为它使用的是主动照明传感器–一种自身发出光源的传感器。因此，它不受环境光照变化的影响。
不过，激光雷达也有一些局限性。传感器价格昂贵，虽然能提供高分辨率的数据，但其密度不如相机图像。此外，激光雷达传感器可能难以探测到反射率较低的物体，如黑色汽车或沥青路面。
幸运的是，摄像头可以弥补这一缺陷。
摄像头–理想的合作伙伴
摄像头可能是最常见的传感器–我们的手机、电脑甚至手表上都装有摄像头，每天在家里、工作场所和公共场所都有成千上万的摄像头监视着我们。这是因为摄像头具有极高的成本效益，能够捕捉高分辨率的图像和视频，提供详细的环境视图。
这使得它们对自动驾驶汽车特别有用，可以帮助识别物体、检测车道和其他应用。由于摄像头还可用于检测颜色和纹理，因此有助于识别和分类物体，并能有效捕捉较暗的物体。
直到最近，大多数车辆都配备了单摄像头，这意味着只能生成环境的二维图像。随着最近神经网络技术的发展，利用推理生成深度信息成为可能。具体做法是将检测到的物体与神经网络训练的数据进行比较，然后利用推理估算距离。
另一方面，立体视觉不仅仅能估计距离。通过使用两个相距稍远的摄像头同时捕捉同一场景的两幅图像，就能产生三维感知。 先进的算法会分析两幅图像之间的像素差距，以提取每个像素的深度信息和物体与摄像机之间的距离，从而绘制出场景的三维地图。三维立体摄像机在自动驾驶汽车上有许多应用，包括视觉导航、物体检测和创建精确的三维环境感知。
三维立体视觉相机确实有其局限性–根据图像的对比度和纹理以及分辨率，它们很难准确识别远距离的小物体，而且在弱光环境下表现不佳。
将激光雷达和摄像头结合起来，获得完整图像
激光雷达和摄像头显然具有互补的优势和局限性–摄像头无法在弱光环境下良好工作，而激光雷达则不受光线影响；激光雷达无法提供高分辨率图像，而摄像头则可以，并且可以检测颜色和纹理；单摄像头无法提供足够准确的深度和距离信息，而激光雷达则可以创建环境的三维地图。
通过将激光雷达和摄像头结合使用，自动驾驶汽车可以利用这两种技术的优势，同时降低其局限性带来的风险。激光雷达和摄像头结合使用，可以绘制出自动驾驶汽车周围环境的更完整、更详细的图像，使系统能够做出更准确、更可靠的决策。当它们的功能重叠时，就会产生传感器冗余，这对任何自动驾驶系统来说都是一项重要的安全功能。
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