传统的汽车，由于是人为控制，对外界环境的感知、认知以及对汽车的控制都是由驾驶员来完成。或者一些稍微高级的汽车，配有高级辅助驾驶，可由驾驶员和辅助驾驶系统配合着完成这些“任务”。但对于自动驾驶和无人驾驶汽车，因为是车辆本身占据了汽车部分甚至是全部的控制权，此时便要依靠安装在汽车上各种各样的传感器协同工作，保证行车安全。
目前来看，企业应用于自动驾驶汽车的传感器主要有以下几种：图像传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达以及生物传感器。它们依据各自不同的产品属性，在自动驾驶汽车行驶过程中各主不同的功能，以保证自动驾驶汽车的正常运行。本文将带大家认识目前自动驾驶汽车上几种主要的传感器。
图像传感器
图像传感器又叫感光元件，是一种可以将光学图像转换成电子信号的设备，在自动驾驶汽车上属于基础部件一类，获取图像时，前期需与数字摄像头结合使用，后期则需要图像数据处理系统的支持，方能为汽车提供直观、真实的可视图像信息。其具体工作原理为：
物体在外界照明光的照射下，经成像物镜成像，形成二维光强分布的光学图像，再通过图像传感器转换成电子信号。之后，这些电子信号经图像数据处理系统的放大和同步控制处理，发送给图像显示器，便可以看到物体的二维光学图像，从而为自动驾驶汽车提供准确的驾驶环境信息。
摄像头中的图像传感器
图像传感器的工作原理
在汽车领域，图像传感器主要应用在汽车视觉系统中，如倒车影像、前视、俯视、全景泊车影像、车镜取代、行车记录仪、正向碰撞警告、车道偏离警告、交通信号识别、行人检测、自适应巡航控制、盲点检测及夜视等，以保证视觉系统在各种天气、路况条件下，能够清晰识别车道线、车辆、障碍物、交通标志等。
根据元件的不同，图像传感器可分为CCD、CMOS和CIS三种。早期，作为固态图像传感器，CCD由于有体积小、分辨率高、灵敏度高、图像质量高等优势，一直统领着图像传感器市场。不过，CCD高画质背后也带来了一些问题，譬如成本高，由此出现了成本更低、功耗更低的CMOS传感器。
与CCD相比，CMOS具有读取信息方式简单、输出信息速率快、耗电省、集成度高、价格低等特点，在推出后很快受到了多家知名厂商的青睐。并随着技术的发展，CMOS不断缩小与CCD的差距，现逐渐发展成市场的核心。
而另一种图像传感器CIS，则多用在扫描仪中，其景深、分辨率以及色彩表现目前都赶不上CCD感光器件。
