自动驾驶的实现依赖于多类型传感器协同工作，主要包括以下五类核心传感器：
1. 毫米波雷达（24GHz/77GHz）采用无线电波探测目标距离、速度和方位，穿透力强且抗干扰性优异，擅长中远距探测（最远200米），适合全天候工作。但其分辨率较弱，无法精确识别物体细节。
2. 激光雷达（LiDAR）通过激光扫描生成三维点云数据（探测距离约200米），具备厘米级定位精度，是构建环境三维模型的核心设备。但因雨雪雾天气影响明显，且成本较高，主要应用于L3+级高阶自动驾驶车型。
3. 视觉摄像头包含单目/双目/三目多种形态，通过图像识别解析车道线、交通标志等二维环境信息（最远探测超500米），能够读取颜色、文字等细节。但严重依赖光照条件，暗光或逆光场景下性能下降。
4. 超声波雷达采用40kHz声波探测短距障碍（3米内），成本低廉且全天候可靠，主要用于自动泊车场景。缺点是探测距离短、精度有限，无法满足高速行驶需求。
5. 定位传感器组集成GNSS（卫星定位）与IMU（惯性测量单元），通过融合算法实现10米级精确定位，但易受城市峡谷或隧道遮挡影响，需其他传感器数据补偿。
多传感器融合策略现代自动驾驶系统普遍采用"激光雷达+摄像头+毫米波雷达"多源异构方案：毫米波雷达提供运动目标跟踪，激光雷达构建高精度三维地图，摄像头识别语义信息，超声波雷达保障近距探测。通过多模态数据融合，系统综合各传感器优势，弥补单一传感器局限性，最终实现可靠的全场景环境感知。
自动驾驶主要依赖毫米波雷达、激光雷达、视觉摄像头、超声波雷达和定位传感器组五大核心硬件。不同传感器在探测距离、环境适应性、信息维度等方面各有侧重，通过融合互补构建完整的感知体系。当前主流方案以激光雷达为核心，结合毫米波雷达全气候优势与摄像头语义识别能力，形成多维度环境感知网络。