人形機器人的環境感知方案或可類比智能汽車，環境感知是對于環境的場景理解能力， 例如障礙物的類型、道路標志及標線、行車車輛的檢測、交通信息等數據的語言分類。環境 感知需要通過傳感器獲取大量的周圍環境信息，確保對車輛周圍環境的正確理解，并基于此 做出相應的規劃和決策。
同樣地，人形機器人也需要感知系統判斷周遭環境。由于各類環境感知傳感器在感知性 能上各有優劣，大部分企業會采用混合方案。
| 性能 | 攝像頭 | 毫米波雷達 | 激光雷達 | 超聲波雷達 |
| 測距/測速 | 可實現測距，但精度較 低 | 縱向精度G，橫向 精度低 | G精度 | G精度 |
| 感知距離 | 幾十米 | 可達200米以上 | 可達200米以上 | 一般2米以內 |
| 行人、物體識別 | 通過AI算法識別，但難 以識別非標準障礙物 | 難以識別 | 3D建模，易識別 | 可識別 |
| 路標識別 | 可識別 | 無法識別 | 無法識別 | 無法識別 |
| 惡劣天氣 | 易受影響 | 不受影響 | 易受影響 | 不受影響 |
| 溫度穩定性 | G | G | G | 低 |
| 運行速度測量能力 | 弱 | 強 | 強 | 一般 |
| 光照 | 除夜視紅外都影響 | 不受影響 | 不受影響 | 不受影響 |
| 算法技術成熟度 | G | 較G | 一般 | G |
| 成本 | 一般 | 較G | G | 低 |
| 自動駕駛主要應用 場景 | 車道偏離預警、車道保 持系統、盲區監測系 統、前車防撞預警、交 通標志識別、交通信號 懂識別、全景泊車 | 自適應巡航控制系 統、自動剎車輔助 系統 | 實施建立車輛周邊 環境的三維模型 | 泊車輔助 |
| 資料獲取 | |
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