随着传感器和环境感知技术的识别分辨率日渐提升，传感器已经超越简单的检测和测距功能，取而代之，是具备真正的“视觉”感知能力，如分类、绘图等。

        随着车辆对复杂环境数据处理能力的提升，最终将实现更精确的检测、分类和定位能力。处理复杂环境数据，会造成车辆驾驶决策的延迟，而最大限度减少这种延迟，是提升车辆安全性的又一个关键部分。解决该问题的方案之一就是融合多源数据，数据融合能够减少系统做驾驶决策所需的计算资源。相比于单独依赖摄像头和毫米波雷达进行环境感知计算，来自激光雷达的3D数据的加入能够简化环境感知的计算任务。例如，二维图像中的路标和树木阴影有时就会被错误识别成道路障碍物，从而降低系统鲁棒性。

        未来，传统传感器逐渐不能满足更高级的环境感知需求，那么新型传感器就会被引入，尤其是在更高速的感知等场景中。物体检测和分类性能同样需要提升，以满足更高级自动驾驶系统的需求。此外，行人、自行车和道路小型杂物等障碍物，都是目前车辆环境感知领域还没有被完全攻克的难题。

        虽然软件方案提升了检测的识别率，但即使是百分之零点零几的错误检测率，在面对真实的驾驶场景时，依然是需要被解决的。近来，越来越多的人工智能算法被引入环境感知的方案中，但由于深度学习路径的‘黑箱’问题，他们的鲁棒性和稳定性目前还不能被验证。

        最后，另一个自动驾驶领域的关键研究方向，将是处理影响传感器性能的诸如天气、光强等问题。融合不同种类传感器（激光雷达/毫米波雷达/摄像头/超声波雷达）能够帮助解决这个问题，因为它们受限的因素不同，因此能够提供多维的感知策略。

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