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    常見的降雨量傳感器主要有流量式雨量傳感器、靜電式雨量傳感器、壓電式雨量傳感器，紅外線式雨滴傳感器。

    當然，也有比較特別的，比如圖像視覺去判斷下雨天。

    其中，流量式、靜電式、壓電式雨量傳感器都有水滴的物理特性強相關，受激光脈沖的影響影響的可能性較小，根據網友的描述，如果有影響猜測可能是紅外線式雨滴傳感器。

    這種傳感器是依靠發光二極管發出的光經過透鏡系統調整后，成平行光狀態照射到擋風玻璃上;

    當玻璃干燥時、光線將發生全反射，并經過透鏡系統成平行光狀態被接收器件接收，輸出值100%;

    當玻璃上有雨水、雨滴時，由于折射率改變，光線將不能發生全反射；

    而是視水滴面積大小發生部分反射，此時接收管只收到部分信號，按照百分率比值能夠計算出雨量大小。

    該傳感器受背景光的干擾，光電轉換信號弱，信號易被噪聲淹沒，而與工作中的激光雷達接觸時，會有一定的概率對傳感器產生信號噪聲，讓其產生錯誤的響應。

    基于光強變化的傳感器安裝在汽車擋風玻璃內側，不與雨水直接接觸，在擋風玻璃的保護下，能夠長期穩定工作；

    所以紅外散射式雨量傳感器正成為主流的產品，而帶有激光雷達的車輛畢竟還未普及，所以平時生活中很少會發生這個網友的事情。

    可見，ADAS向自動駕駛過渡的過程中，多模塊功能的融合上還要考慮得更加周全，才不會發生不必要的“沖突”。

    談到雨量傳感器，就不得不提視覺識別雨滴的方案，Tesla Autopilot可以通過圖像識別技術識別潮濕的天氣，然后在必要時打開雨刮器。

    這種方案看似更智能，其實也并不可靠。

    根據研究，通過在物理世界中巧妙地生成了一張圖像，系統將受到干擾并返回“不正確”結果，然后尷尬地打開了雨刮器。