道路环境检测

视觉传感器检测：利用摄像头捕捉道路图像，通过图像处理算法分析车道线、交通标志及障碍物。

雷达检测：使用毫米波雷达探测车辆周围环境的目标物体，能检测到车辆、行人等动静态物体。

激光雷达（LiDAR）：发射激光束扫描周围环境，通过返回的光信号构建精确的三维环境模型，包括路面、障碍物等。

超声波传感器：用于近距离障碍物检测，例如测量与路边或其他车辆的距离，常用于停车辅助。

红外传感器：可以探测热源，识别夜间或低能见度条件下的行人和动物。

GPS和高精度地图：通过卫星定位和高精度地图提供车辆的精确位置信息，帮助导航和路径规划。

车载传感器数据融合：整合来自不同传感器的信息，提高检测的准确性和环境感知能力。

深度学习算法：训练神经网络模型进行图像识别和语义分割，实现复杂环境的快速检测。

V2X通信：车辆与交通基础设施及其他车辆通信，以获得实时的交通信息和路况，提高检测效率。

气象站：用于监测道路区域的气候条件，如温度、湿度、风速和降水等，为交通管理提供实时天气信息。

污染监测仪：用于检测道路周围空气中的颗粒物、二氧化氮、一氧化碳等有害气体，评价空气质量。

道路噪声监测仪：用于测量和分析交通噪声，为噪声控制和环境评价提供数据支持。

路面检测雷达：用于监测和分析道路表面状况，如检测坑洼、裂缝等，保障行车安全。

摄像监控系统：用于实时监控道路交通情况，获取交通流量、车速等信息，协助交通管理。

Lidar（激光雷达）：用于精确测量道路环境和障碍物，为自动驾驶和交通规划提供详尽数据。

自动气象车辆：一种移动观测工具，能够在行驶过程中收集道路气象和环境数据。

火灾检测仪：用于监测道路周围可能发生的火灾，及时预警以保障安全。