传感器校准是自动驾驶系统中确保多传感器数据时空一致性的关键技术，指通过标定和调整使不同传感器的测量结果在统一坐标系下达到精确匹配的过程。激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器因安装位置、采样频率和测量原理的差异，会产生坐标系偏移和时间不同步问题，校准工作即通过外参标定（确定传感器间相对位姿）和内参标定（补偿传感器自身畸变）来消除这些误差。例如摄像头需要校正镜头畸变，而多传感器融合前必须将激光雷达点云精确映射到图像像素坐标系。
在实际应用中，传感器校准直接影响感知算法的可靠性。未校准的摄像头可能导致物体检测框偏移3-5个像素，而毫米波雷达与视觉的未对齐会引发虚假碰撞预警。特斯拉在2021年推出的「影子模式」动态校准技术，能通过车辆行驶时的自然场景数据持续优化校准参数，这标志着校准技术从静态标定向动态自适应的演进。随着4D毫米波雷达和固态激光雷达的普及，基于语义特征（如车道线、车辆边缘）的在线校准已成为行业新趋势。