ADAS传感器技术可以被视为驾驶辅助系统的“眼睛”和“耳朵”，它们是实现自动驾驶功能的关键要素。这些传感器能够感知车辆周围的环境和交通状况，为自动驾驶系统提供必要的信息和数据。以下是一些常见的ADAS传感器技术：
- 摄像头（Camera）：摄像头是ADAS中最常见的传感器之一。它们模拟人眼的功能，通过拍摄周围环境的图像，为系统提供视觉信息。摄像头可用于车道保持辅助（Lane Keeping Assist）、交通标志识别（Traffic Sign Recognition）、行人检测（Pedestrian Detection）等功能。深度学习技术在图像处理方面的应用，使得摄像头能够实现高级别的目标识别和图像分析。
- 雷达（Radar）：雷达是一种主动传感器，利用射频波进行测距和探测目标。它能够实时检测和跟踪车辆、行人和其他障碍物的位置和速度。雷达技术在自动驾驶中被广泛应用，尤其在恶劣天气或低能见度情况下，具有较高的可靠性。
- 激光雷达（LiDAR）：激光雷达利用激光光束扫描周围环境，测量目标的距离和位置。激光雷达能够提供高精度的三维点云数据，用于创建车辆周围环境的精确模型。激光雷达在实现高级别自动驾驶功能和精确定位方面非常重要。
- 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）：超声波传感器通常用于近距离的障碍物检测和停车辅助功能。它们可以探测车辆前后、左右方向的障碍物距离，为驾驶员提供停车和转弯时的警告。
- GPS（Global Positioning System）：GPS是一种被动定位传感器，通过接收卫星信号来确定车辆的位置和速度。GPS可以与其他传感器融合，提供车辆的精确定位信息。
这些传感器技术的融合和协同工作，使得自动驾驶系统能够实时感知和理解车辆周围的环境，做出准确的决策和控制。每种传感器技术都有其独特的优势和局限性，通过多传感器融合，可以提高系统的鲁棒性和可靠性，为实现安全、高效的自动驾驶提供强大支持。
