用攝像頭代替人眼對目標(車輛、行人、交通標志)進行識別、跟蹤和測量，感知到汽車周邊的障礙物以及可駕駛區域，理解道路標志的語義，從而對當下的駕駛場景進行完整描述。攝像頭必須先識別再測距，如果無法識別則無法測距。相對于其它傳感器，攝像頭的價格相對低廉，有著識別車道線、車輛等物體的基礎能力，在汽車高級輔助駕駛市場已被規模使用。依據不同的圖像檢測原理，可分為單目攝像頭和雙目攝像頭，根據芯片類型又可分為 CCD 攝像頭和 CMOS 攝像頭，等等。其優點在于攝像頭是目前能夠辨別物體的傳感器。
但是攝像頭同時具有三個缺點：缺點一是逆光或光影復雜的地方難以使用;缺點二在于依賴于算法，能否辨別物體依賴樣本的訓練，樣本未覆蓋的物體將無法辨別，比如在中國道路上應用，識別超載運貨車的成功率不超過 80%;缺點三在于攝像頭對于行人的識別具有不穩定性，因為行人不同于車輛，動作、服裝、身體各部分變化要素很多，而且還要與街上的建筑、汽車、樹木等背景圖案區分開來，比如在日本、德國、美國、以色列等國市區的測試結果顯示，行人的成功檢測率為 93.5%，距離實現無人駕駛還有很大差距，再如穿著吉祥物套裝或著裝顏色與背景相似的人或搬運東西的人極有可能無法識別。因此，攝像頭的物體識別功能，但由于依賴樣本識別物體，以及識別行人具有不穩定性，攝像頭應用于測距領域無法保障 100% 的穩定性，在自動駕駛領域脫離激光雷達使用只能應用于 ADAS 而不能應用于的無人駕駛。從硬件方面看，計算機視覺所需的工業攝像頭在技術層面相對成熟，具有較高的圖像穩定性、高傳輸能力和抗干擾能力，且單個攝像頭成本已降到 200 元以下，因此單車可以配備 6~8 個攝像頭覆蓋不同角度，天風證券預測，2020 年國內前后裝攝像頭需求量為 4184 萬個。
發射 1~10 毫米的電磁波，根據反射波的時間差及強度等來測量距離，汽車毫米波雷達的頻段主要在 24 GHz 和 77 GHz。其優點在于性價比較高，探測距離遠，精度較高，穿透霧、灰塵的能力強，能夠全天候全天時工作，在很多高檔轎車里都有應用;缺點是行人的反射波容易被其他物體反射波埋沒，難以分辨，無法識別行人，例如采用毫米波雷達和攝像頭的感知系統實現自動駕駛的 Tesla，在行人較多的鬧市區會自動鎖定自動駕駛功能。因此，毫米波雷達在測距領域具有較高性價比，但是其無法探測行人是一個致命弱點，只能應用于自適應巡航系統等 ADAS 系統。目前毫米波雷達市場由國外廠商壟斷，國內主要的零部件供應商正在致力于車載毫米波雷達的國產化。79 GHz 毫米波雷達作為未來發展趨勢，能更有效地發揮自動駕駛傳感器所需的性能。
發射振動頻率高于聲波的機械波，根據反射波測量距離。其優點在于探測物體范圍極廣，能夠探測絕大部分物體，且有較高穩定性;缺點是一般只能探測 10 米以內的距離，無法進行遠距離探測。因此，超聲波雷達廣泛應用于倒車雷達，在自動駕駛領域常常作為短距離雷達，應用如自動泊車輔助系統。
可以獲得自身相對于全局的位置信息。其優點在于技術較為成熟，能夠實現在全局視角的定位功能;缺點在于無法獲得周圍障礙物的位置信息。往往需要與前幾個探障類傳感器搭配使用。
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