为自动驾驶车辆选择合适的流量传感器组是一项微妙的工作，因为需要平衡从可靠性到成本的一系列因素，从而确定zui佳点，选择zui佳的流量传感器组。
将从以下10个维度分析相机、激光雷达和(毫米波)雷达的优缺点:
范围范围
激光雷达和雷达系统可以探测从数米到200多米的物体。许多激光雷达系统很难探测到非常近范围内的物体，而雷达可以探测到不到一米范围内的物体，这取决于雷达的类型(远程、中程或短程)。单个摄像头无法可靠地测量到物体的距离——这只能通过对世界的性质(比如平坦的道路)做一些假设来实现。另一方面，立体摄像机可以测量距离，但只能测量80米左右的距离。如果距离大于这个，精度会明显下降。
空间分辨率空间分辨率
由于红外激光波长较短，激光雷达扫描的空间分辨率约为0.1。这允许高分辨率3D扫描来表征场景中的对象。另一方面，雷达不能很好的分辨小特征，尤其是随着距离的增加。相机的空间分辨率由光学元件、图像上的像素大小及其信噪比决定。当小物体发出的光线扩散到图像流量传感器上的几个像素(模糊)时，小物体的细节就会丢失。另外，当几乎没有环境光照射物体时，随着图像流量传感器的噪声水平增加，物体细节被叠加，空间分辨率会降低。
黑暗中的稳健黑暗中的稳健
而激光雷达在黑暗中鲁棒性ji佳，因为都是主动流量传感器。虽然激光雷达系统在白天表现很好，但在晚上表现更好，因为没有可能干扰红外激光反射检测的环境阳光。另一方面，摄像头在夜间的探测能力很低，因为它们是被动的流量传感器，依赖于环境光。虽然image流量传感器的夜间性能有所提升，但在流量传感器的三种型号中，它们的性能是zui低的。
在雨中、雪中、雾中的鲁棒性在雨中、雪中、雾中的鲁棒性
雷达流量传感器zui大的优势之一就是在恶劣天气下的表现。它们不会受到雪、大雨或空气中任何其他障碍物(如雾或沙)的显著影响。激光雷达和相机作为光学系统，容易受到恶劣天气的影响，其性能通常会随着逆境的增加而显著下降。
物体分类物体分类
该相机擅长对车辆、行人、速度标志和其他物体进行分类。这是相机系统的主要优点之一，人工智能的zui新发展强调了这一点。使用高密度3D点云的激光雷达扫描也可以实现一定程度的分类，虽然其对物体的多样性不如相机。雷达系统不允许多种物体分类。
感知2D结构感知二维结构
摄像机系统是weiyi可以解读二维信息的系统流量传感器，如速度标志、车道标志或交通灯，因为它们可以测量颜色和光强。这是相机相对于其他流量传感器类型的主要优势。
测量速度测量速度
雷达可以利用多普勒频移直接测量物体的速度。这是radar流量传感器的主要优势之一。激光雷达只能通过连续测距来近似速度，这使得它在这方面的精度较低。相机虽然不能测量距离，但可以通过观察物体在像面上的位移来测量碰撞时间。
8系统成本系统成本
近年来，雷达系统在汽车行业得到了广泛的应用，目前的系统高度紧凑，价格合理。单目相机也是如此，大多数情况下价格远低于100美元。由于硬件成本的增加和市场上数量的显著减少，立体相机的价格更高。激光雷达在过去几年越来越受欢迎，尤其是在汽车行业。由于技术进步，其成本从75000多美元下降到5000美元以下。许多专家预测，在未来几年内，激光雷达模块的成本可能会降至500美元以下。
包装尺寸包装尺寸
并且雷达和单摄像头可以很好的集成到车辆中。立体摄像机在某些情况下体积庞大，这使得它们更难集成在挡风玻璃后面，因为它们有时可能会限制驾驶员的视野。激光雷达系统有各种尺寸。30扫描激光雷达一般安装在屋顶，所以非常显眼。该行业向更小的固态激光雷达系统的过渡将在不久的将来大大减小lidar流量传感器的系统尺寸。
计算要求计算要求
激光雷达和雷达几乎不需要后端处理。虽然相机性价比高，使用方便流量传感器，但是需要大量的处理才能从图像中提取有用的信息，增加了系统的整体成本。