随着人工智能的发展，自动驾驶技术也在快速地发展，辅助于自动驾驶的相关感知硬件也得以快速发展。
传统的开车方式需要用人眼观察四周的路况，自动驾驶通过感知硬件来感知周围的路况，减轻了人眼的压力。
目前应用于汽车上的感知硬件有：摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等。
激光雷达作为新崛起的感知硬件，通过发出激光测量周围物体的距离，激光线束越多越密，感知的细节和范围就越多，通过激光的扫描转动，还可以得到目标区域的三维形态。
摄像头类似人眼观察周围，是目前自动驾驶中应用最广的感知硬件，系统算法对摄像头看到的图像进行分析，双目摄像头还能像人的两眼一样分析出前方物体的距离。视觉非常依赖算法，算法则需要海量数据，门槛极高，另外，摄像头受环境因素影响较大，比如能见度、逆光等。
毫米波雷达在自动驾驶中应用广泛，它能在恶劣天气正常工作，还能更直接地判断其他车辆行驶速度，但精度有限，对物体的具体轮廓甚至垂直高度都难以判断，对小尺寸的物体判断则更加模糊。
超声波雷达一直被广泛使用在倒车上，一种安装在汽车前后保险杠上，用于测量汽车前后障碍物的倒车雷达，也称UPA；另一种安装在汽车侧面，用于测量侧方障碍物距离的超声波雷达，也称APA。超声波测距方法简单，成本低，在短距离测量中优势大，但在高速情况下测量距离有一定的局限性，无法跟上汽车的车距实时变化，误差较大，远距离测量时回波信号会比较弱，测量精度不好。
相比摄像头、毫米波雷达、超声波雷达，激光雷达探测精度达到厘米量级，能准确感知物体的三维信息，识别物体的具体轮廓和距离等，还不会漏判误判，有效探测距离也更远。
激光雷达对工作环境要求比较高，不适合作为单独的感知硬件，但其与摄像头、毫米波雷达等配合使用可以得出更全面的周边环境信息，对自动驾驶路径的规划和安全性帮助极大。
当前形势下，系统算法还未升级，仅依赖摄像头存在较大安全隐患，而激光雷达作为自动驾驶感知硬件正好可以与之互补。自动驾驶时代的到来，让激光雷达又有了一个使命。
参考文献：
UPOLabs
PhaseCoffee