夜间避障系统如何选择传感器组合

针对夜间导航与避障需求，对比毫米波雷达、激光雷达及红外传感器的性能差异，提出城市与野外场景的传感器组合方案。重点解析多设备协同避障的安装要点，强调实地测试的重要性，帮助用户在成本、精度和环境适应性之间找到平衡点。

夜间场景的特殊挑战

夜间环境光线弱、能见度低，单纯依赖摄像头容易误判障碍物。这时候需要结合主动探测技术，比如毫米波雷达能穿透雾霾，激光雷达精准测距，红外传感器捕捉热源信号。三种技术各有优缺点，得根据实际需求做取舍。

主流传感器特性对比

毫米波雷达的强项

雨雾天气表现稳定，探测距离远（最远250米），但分辨率略低。适合需要提前预警的高速场景，比如自动驾驶车辆的前向避障。

激光雷达的精度优势

三维点云数据能识别细小障碍物，比如横穿马路的动物或低矮路障。缺点是雨雪天性能下降，成本也相对较高，适合低速精细避障场景。

红外传感器的补充价值

通过热成像识别生物体或车辆余温，在完全无光环境下优势明显。不过对静止物体（如树木、石块）的识别能力较弱，需要与其他传感器联动。

组合方案怎么搭更靠谱

个人经验来看，城市夜间行车推荐“毫米波雷达+摄像头”组合，兼顾成本与中距离探测；野外复杂地形优先上“激光雷达+红外传感器”，确保暗光下的细节识别。如果是工业无人机这类高精度需求场景，建议三者融合，通过算法补偿单一传感器的短板。

避坑指南：别忽略这些细节

装多个传感器时要注意安装角度，避免信号互相干扰。比如毫米波雷达别正对金属框架，激光雷达要避开强反光表面。另外，一定要做实地夜测——实验室数据和真实路况可能差30%以上，特别是遇到突然出现的阴影区域时。