激光雷达+自动驾驶，距离终极方案，还差一步( 二 ) 你愿意把方向盘交给车么？自

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激光方案在这样的环境下也没有好多少，在雨雪雾天气下，障碍物监测能力受限；而且，不同雨滴直径对于激光的影响不同，雨滴越大，激光点云识别效率就越低。而且，在使用1550nm激光对烟雾进行测试时，由于激光没有穿透烟雾，感知系统识别之后认为前方存在障碍物。
也就是说，目前的感知系统还无法成为不受白天或黑夜，不受恶劣天气影响，全天时、全天候的传感器。
红外加入可行，但目前受限
一个大胆猜想，把红外热成像传感器，加到自动驾驶汽车里。这项技术如果在汽车领域大规模应用，极端天气/环境下的自动驾驶应该会更完善。

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和激光雷达、摄像头、毫米波雷达这几种主流传感器相比，红外热成像技术捕捉到的图像分辨率更高；而且，由于生物会散发热量，所以热成像可以轻松分辨出生物与其他物体，而且不受天气影响。红外热成像原理，只要物体有温度，都会被探测到红外能量从而转换为电信号，然后生成热图像。如果应用到自动驾驶汽车上，可以解决夜晚驾驶，没有光线的夜晚，照样可以成像。
当然，仅仅依靠红外热成像，是不能解决极端天气下的自动驾驶。举个例子：穿黑衣服的行人，在没有路灯的条件下，依靠可见光的视觉感知不太好识别；那有可能会被毫米波雷达识别，但如果行动速度慢或停滞，那就不能判断物体是否为生物；如果，加入热成像系统，带有体温特征，配合自动驾驶算法做出判定为前方物体为生物，再做出预判，这样自动驾驶汽车在视觉感知系统没有看到，毫米波雷达探测不准的前提下就能确定，前方的物体是生物，且能做出预判。
那么，反推，如果不可见光条件下，表面温度均匀30°的物体放在温度为30°的场景内，用热成像设备可能看不到这个物体。然后，结合激光雷达生成的多维度清晰图像+温度信息，配合算法，计算出在同样温度下的生物，再做出预判。

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一个问题，红外传感器为什么没有像激光雷达一样，应用在自动驾驶汽车上。受限于成本、和小型化的问题；目前用于测温的红外传感器，支持同时多目标追踪的普遍价格在7000元以上，而且体积相较于目前车载摄像头来说，偏大。如果解决小型化问题，成本肯定会更高，再配合软件算法和芯片使用在汽车上，成本会更高；奥迪A8L上的夜视系统，仅提供可视化，选配就需要3.2万元。
总结
【激光雷达+自动驾驶，距离终极方案，还差一步】最后，就目前来看，作为出行工具的汽车，最重要的核心因素是安全驾驶；目前自动驾驶感知系统依靠摄像头提供的视觉、激光雷达提供的点云图，都存在一定弊端。自动驾驶传感器，绝对不是排他性的，而是从属和互补的关系，只有融合才能让自动驾驶系统获得更精准且可信的信息，但面对极端条件下的驾驶情况，如果能更准确的从物体中分辨出生物，从安全的角度来看，非常重要。