想要让汽车拥有自动驾驶能力，就需要和人一样，能够知道自己当前的位置，还可以眼观六路耳听八方，随时观察判断周围环境，随时应对突发状况。

因此自动驾驶汽车需要依靠两个系统：定位系统和障碍物检测跟踪系统，这两样需要硬件和软件的配合，具体如何识别障碍物？靠谱吗？下面我们来详细分析。

自动驾驶的原理，识别障碍物的四大硬件

自动驾驶的原理，识别障碍物的

四大

硬件

超声波雷达：这种雷达是普通汽车上最常见的装备，一般布置于前后保险杠，可以清晰分辨，超声波雷达向外发出超声波，用接收器接收反射回来的超声波，通过时间差来测算距离。

作为声波，探测距离越短，精度就越高，因此常用于倒车雷达，探测距离在0.1-3米之间，是自动泊车等功能的必备硬件。缺点是车速较快时误差大，无法远距离传播信号，因此需要其他雷达的配合。

超声波雷达

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毫米波雷达：顾名思义，这种雷达通过毫米波段的电波，从车辆发出电波，如果遇到障碍物，就会返回回波，可以测量障碍物的实时距离、相对速度和方向等。

车辆一般采用的是是76GHz波段的电波和24GHz波段的电波，相比超声波，毫米波雷达通常安装在车头位置，电动车隐藏在传统进气格栅的位置，燃油车则安装在车标内，毫米波的探测距离可以达到200米，优点是可以穿透烟雾等，但在雨雾天气中会有衰减。

毫米波雷达

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激光雷达：一般车型只有前面两种雷达，但随着自动驾驶技术的深层次开发，激光雷达被越来越多的车型使用，原理是发射激光束探测目标的方位、高度、速度、姿态、甚至形状等，光速远快于前面两者，因此精度极高，车辆高速行驶中也可以洞悉周围的环境，实时建立一个3D的图像，缺点则是成本高。

摄像头：雷达是一种仿生学技术，利用了蝙蝠在黑暗环境中捕猎的技能，优缺点明显，可以识别障碍物的实时距离，但缺乏对色彩的渲染，周围世界白茫茫一片，要准确识别路上的物体，比如交通路牌、限速标志、车道辅助线等，就需要摄像头，就像人拥有了眼睛，雷达和摄像头互补，会建立完整的立体画面。

芯片：有了感知能力，一个处理这些信息的大脑必不可少，芯片的算力代表着处理数据的速度和能力，因此越高阶的驾驶辅助，需要算力更高的芯片。

识别障碍物的软件

识别障碍物的软件

有了硬件，就需要厂家开发软件，软件就像人的行为逻辑，如果你看到前方100米有障碍时让车辆停下来。

车辆不能遇到障碍就急忙刹停，这样只会扰乱交通，需要根据情况识别，但这恰恰是最容易出事的阶段，一些车辆没有激光雷达，比如特斯拉，坚持不用激光雷达，更看重高像素的广角相机，

感知世界，但相机就像人眼，在黑暗环境中识别能力差，或当太阳直接照射时会产生眩光，恶劣天气也会看不清路，一般相机通过识别车道白线行驶，在辅助线磨损或者前方施工占道的情况下，车辆就难以判断，发生事故。

拥有激光雷达的车辆可以高精度测量物体的大小和距离，但在识别远处物体时效果不佳，例如车机需要跟踪已识别对象的运动，然后将其分类，例如车辆或行人，以及小动物等。车辆很少突然改变方向，而行人后者小动物则可以能随机改变方向，物体的随机移动让车机很难智能判断。

选车侦探观点：自动驾驶车辆会跟踪数十个、有时甚至数百个周围物体，不断评估它们的意图。芯片就像大脑，要随时处理这些复杂的数据，是一项艰巨的任务。

目前的技术仍然没有达到完全可以交给车辆，让其自动行驶的程度，危险无处不在，开启智能辅助驾驶后仍需准备随时接管车辆，你觉得目前谁家的智能驾驶最先进？欢迎讨论。