自動駕駛控制器是如何進行環境感知的？

自動駕駛控制器主要依靠多種傳感器共同協作來進行環境感知。激光雷達掃描周圍以獲取物體的位置、形狀等構建三維地圖；攝像頭采集圖像和視頻，經計算機視覺技術處理識別物體；雷達和超聲波傳感器檢測車輛周邊物體；GPS和地圖提供車輛位置與行駛方向；車載傳感器檢測車輛狀態。這些傳感器相互配合，再通過深度學習等技術不斷優化，精準感知環境信息。

激光雷達作為環境感知的“利器”，通過發射激光束并計算反射時間與波長，能快速繪制出周邊障礙物的 3D 圖像，精確呈現物體的位置與距離，讓車輛對周圍環境有一個直觀的“立體認知”。不過它也有短板，難以識別圖像和顏色。

攝像頭則如同車輛的“眼睛”，可以清晰捕捉有顏色的標識和物體等信息。憑借計算機視覺技術的強大分析能力，能精準地識別和跟蹤物體。但在夜晚或惡劣天氣條件下，它的“視力”會大打折扣，遠距離觀察的能力也有限。

毫米波雷達的優勢在于能夠全天候工作，不管是塵霧彌漫還是雨雪交加，它都能憑借無線電波檢測物體的距離、速度等信息，有效穿透惡劣天氣的干擾。只是它無法識別物體高度，分辨率也不算高，成像能力欠佳。

超聲波傳感器主要負責檢測近距離物體，通過發射超聲波波束來感知周圍情況，在車輛低速行駛或泊車時發揮著重要作用。

GPS 和地圖數據為車輛提供了精確的位置信息以及行駛方向指引，就像是給車輛配備了一個“智能導航員”，讓車輛清楚自己所處的位置，從而更好地規劃行駛路線。

車載傳感器時刻監測車輛的狀態，包括速度、加速度、轉向等參數，確保車輛在行駛過程中能夠根據自身狀態進行動態控制和調節。

總之，自動駕駛控制器依靠多種傳感器各司其職又相互配合，充分發揮各自的優勢，盡可能彌補彼此的不足，從而為車輛提供全面、精準的環境感知信息，保障自動駕駛的安全與穩定運行 。