机器人传感器深度解析：摄像头 vs 激光雷达 vs 雷达 vs 惯性测量单元 (IMU)
机器人并非“看到世界”。它们收集的是不完美的测量数据，然后努力保持稳定和安全。关键在于，每个传感器的故障方式都是可预测的，而实际部署的关键在于设计系统，确保单个传感器的故障不会导致整个机器人失效。
➤ 摄像头擅长纹理和语义信息（车道、标志、物体类别），而且价格低廉。但缺点是它们对光照和光学条件非常敏感。弱光会导致曝光时间延长，产生运动模糊；快速运动也会因几何畸变而损坏卷帘快门式摄像头。此外，由于散射作用，光学传感在雾/降水中也会降低性能。
➤ 激光雷达 (LiDAR) 可以提供摄像头难以处理的精确三维几何形状和比例尺信息。但激光雷达仍然是光学传感器：雨/雾/雪会引入反向散射和遮挡，降低感知质量。
➤ 雷达是一种“天气和速度”传感器，能够很好地测量距离和相对速度，并且在弱光和恶劣天气条件下通常比光学传感器更稳定，但其空间分辨率较低，难以进行精细分类。
➤ 惯性测量单元（IMU，包括加速度计和陀螺仪）非常适合短期运动和控制稳定性，但由于噪声和缓慢变化的偏差，纯积分漂移会很快发生，因此必须由其他传感器进行校正。
➤ 轮式编码器/里程计简单且适用于地面机器人，但打滑/侧滑和路面变化会导致累积误差。
➤ 全球导航卫星系统（GNSS）可在室外提供全球定位信息，但在城市峡谷中，多径/非视距反射会造成较大的误差。
