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激光雷达
激光雷达的波长介于750nm-950nm之间， 以单线或多线束机制辐射光束，接收目标或环境的反射信号， 以回波时间差和波束指向测量目标的距离和角度等空间位置参数。
激光雷达主要优点如下：
(1)波长短，测量精度高
(2)多线束的探测， 可以实现对场景的三维成像。
激光雷达的主要缺点是：
(1)抗干扰能力低， 易受天气影响， 在雨雪雾等天气的作用下， 激光雷达使
用受限。
(2)激光发射、被测目标表面粗糙等因素都对测量精度有影响。
(3)结构复杂， 除激光器本身， 还必须添加精密伺服机构， 实现对探测空域
机械扫描， H前的成本以数万美元计。
超声波雷达
超声波雷达主要是向道路周围辐射超声波信号，通过处理器分析发射和接收超声波信号的时间差来测算目标距离信息，现今主要运用在智能化汽车的辅助泊车、盲区防撞等系统功能上。
超声波雷达的主要优点是：
(1) 雷达结构简单模块小巧且易于实现。
(2) 超声波雷达数据处理算法清晰易于系统开发。
超声波雷达的主要缺点是：
(1) 超声波雷达的作用距离近，其作用范围几厘米到几米之间，常常用于车
载后向和近距离目标的探测，作为倒车辅助传感器。
(2) 超声波雷达测量精度低， 无法探测细小目标。
摄像头
车载光学传感器主要是指摄像头等元件， 其利用计算机视觉原理分析前方障碍物信息， 随着人工智能与深度学习领域的火热发展， 图像识别技术也得到了巨大突破。利用图像识别的高效算法，视觉传感器在车载系统上得以运用， 其具有性能强大、能准确识别目标类型等优势。
摄像头的主要优点是：
(1) 性能强大， 能准确识别各类目标信息
(2)配合高性能信号处理硬件， 能实现对目标的实时监测
摄像头的主要缺点是：
(1) 受视角影响较大， 无法做到全方位检测
(2)受天气影响较大， 极端环境（如雨、雪、雾霾等）条件下无法工作
(3)对硬件性能要求过高， 由于要实时处理泭量图片信息， 因此需要配合高
性能计算硬件， 整体车载系统成本上升。
毫米波雷达
毫米波是指波长在1mm-10mm之间， 频率在30GHz-300GHz之间的电磁波，由于毫米波波长介于微波和红外波之间， 因此往往能兼具两个波段的特性。毫米波雷达工作原理是向道路周围辐射毫米波雷达信号， 通过对比发射信号与接收信号之间的差别来实现目标距离、速度、角度等位置信息的检测， 具有诸多优势。
毫米波雷达主要优点是：
(1) 抗干扰能力强， 毫米波穿透雾、烟、灰尘的能力强， 能检测到复杂环境
下的弱目标， 受雨， 雪天气影响小。
(2)具有全天候工作， 满足了自动驾驶长期道路行驶的要求。
(3)毫米波雷达不仅可以测距， 还能测速、测角， 甚至能根据目标信息估计目标大小尺寸等， 具有强大功能。
(4)毫米波雷达模块小巧， 易千安装， 可以在智能化汽车上安装多个毫米波雷达传感器元件以便于道路覆盖探测。
毫米波雷达主要缺点是：
(1)远距离探测信号衰减大， 信号处理算法也较为复杂。
车载雷达类型多种多样， 考虑到车载道路环境， 相对于超声波雷达、激光雷达和汽车光学传感器（如摄像头等）， 毫米波雷达凭借探测距离远、分辨率高， 受雾、雨、雪等复杂天气影响较小， 能全天候、全天时工作等优良特性， 更加适用于车载系统， 也逐渐成为自适应巡航、自动紧急制动 、前向目标防撞 等ADAS的主要传感器。
毫米波雷达作为车载的核心传感器， 其主要工作原理是射频前端通过向周围辐射连续波形式的调制信号， 在信号遇到目标后产生各向散射， 沿辐射路径后向散射的回波信号被接收天线接收， 经过放大、滤波、去斜等模拟处理后， 进行模数转化并送雷达的信号和数据处理模块进行目标检测、参数测量和航迹处理、处理后获得的目标信息送车载计算机形成当前场景下的可行驾驶策略， 并控制车辆的驾驶行为， 以保证行车安全。车载毫米波雷达既拥有对多H标优良的感知特性同时又能满足ADAS与驾驶员的实时交互盂求， 因此成为了车载智能辅助驾驶领域研究人员研究的热点。
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