4. 超声波雷达

通过发射和接收超声波，测量物体距离，适用于近距离检测。

超声波雷达利用声波进行近距离感知，可以提供障碍物点云信息、Freespace可行驶区域和车位等信息。虽然它的点云密度较低，但可以通过级联等方式来增加点云密度。

这些传感器通过收集和分析周围环境信息，可以帮助自动驾驶汽车识别障碍物、判断道路状况、规划行驶路径等，从而实现自动驾驶的目标。

5. 惯性测量单元（IMU）：通过测量车辆运动的加速度和角速度，提供关于车辆姿态和运动状态的信息。

6. 卫星导航系统（如GPS）：提供车辆的位置和速度信息。

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7. 车轮传感器：测量车轮的转速，用于判断车辆行驶速度和行驶方向。

8. 车内传感器：监测车内乘客的行为和状态，如驾驶员监控系统、乘客监控系统等。

以上传感器通常会结合使用，以实现自动驾驶汽车的高精度感知和决策。

自动驾驶汽车的可靠性研究数据表明，随着技术的不断进步，自动驾驶汽车的可靠性正在逐步提高。然而，目前自动驾驶汽车在不同场景和天气条件下的表现仍有差异，特别是在复杂道路和极端天气条件下，可靠性有所下降。

根据一些研究报告，自动驾驶汽车的可靠性在实验室环境和简单道路条件下可以达到较高水平，但在实际道路环境和复杂交通状况下，可靠性有所降低。此外，不同厂商的自动驾驶系统可靠性也有所差异。

为了提高自动驾驶汽车的可靠性，研究人员和工程师们正在不断优化算法、加强传感器和提高系统冗余度。随着技术的进一步发展和完善，自动驾驶汽车的可靠性有望不断提高。然而，目前尚无法给出一个具体的可靠性指标，因为自动驾驶汽车的可靠性受到多种因素的影响，包括技术、法规、道路条件等。

总之，自动驾驶汽车的可靠性研究数据表明，虽然目前自动驾驶汽车在某些场景下仍存在可靠性问题，但随着技术的不断进步和优化，可靠性有望逐步提高。在实际应用中，用户应根据具体需求和风险评估自动驾驶汽车的可靠性。