车辆中的障碍物检测依赖于高级传感器技术来识别和监视车辆周围环境中的对象，从而提高安全性并启用诸如自主驾驶之类的功能。关键传感器包括超声波传感器，这些传感器使用声波进行短距离检测和雷达（即使在不利的天气条件下，也采用了中等至远程障碍物识别的无线电波。LIDAR使用激光脉冲创建精确的3D地图，提供高精度，但成本更高。摄像机捕获视觉数据，以识别对象识别和上下文理解，尽管它们的效果可能会下降较差的照明或天气。红外传感器检测热签名，帮助夜视和行人检测。现代车辆通过传感器融合整合了这些技术，结合了来自多个来源的数据，以提供全面可靠的环境视图。应用程序包括用于避免碰撞的高级驾驶员辅助系统（ADA），自动化紧急制动和自动导航。尽管诸如不利条件下传感器限制以及高度计算需求的挑战，但AI的进步，成本效益的LIDAR和车辆到所有设施（V2X）的通信正在推动障碍物检测系统的未来，使车辆更加明智，更安全。