汽車自動駕駛依靠多種傳感器協同工作，來實現對周圍環境的精準感知。

主要的傳感器種類包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、慣性測量單元（IMU）、衛星導航系統（如 GPS）、車輪傳感器和車內傳感器等。

激光雷達用于檢測周圍環境的三維信息，精度高，能有效識別障礙物和行人，在障礙物檢測、動態障礙物跟蹤和環境重建等方面表現出色，但價格昂貴。

攝像頭捕捉二維圖像，用于識別道路線、交通信號燈、車輛和行人等，具有預警、識別類 ADAS 功能，價格相對低廉，不過在強光源下可能失效。

毫米波雷達可以感知障礙物，提供前方 180°的距離信息，能在惡劣天氣下正常工作，但易受環境障礙物復雜情況影響，存在漏檢率和誤差率較高的問題。

超聲波雷達通過發射和接收超聲波測量物體距離，適用于近距離檢測，點云密度較低，可通過級聯增加密度。

慣性測量單元（IMU）測量車輛運動的加速度和角速度，提供車輛姿態和運動狀態信息。

衛星導航系統（如 GPS）提供車輛的位置和速度信息。

車輪傳感器測量車輪轉速，用于判斷車輛行駛速度和方向。

車內傳感器監測車內乘客行為和狀態。

這些傳感器通常結合使用，以實現自動駕駛汽車的高精度感知和決策。

隨著技術的進步，自動駕駛的可靠性在逐步提高，但在復雜道路和極端天氣條件下仍存在差異，不同廠商的自動駕駛系統可靠性也有所不同。

為提高可靠性，研究人員和工程師不斷優化算法、加強傳感器和提高系統冗余度。

在實際應用中，用戶應根據具體需求和風險評估自動駕駛汽車的可靠性，并遵守交通規則、注意行人、監控天氣條件、保持車輛狀況良好、遵循道路標識、注意行車速度、保持車距、應對緊急情況、遵守高速公路規定和持續更新軟件。