坐标系变换是自动驾驶系统中用于将不同传感器或模块的测量数据统一到同一参考系下的数学方法。在自动驾驶汽车的感知系统中，激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器往往安装在车体不同位置，各自拥有独立的坐标系。通过坐标系变换，可以将这些传感器采集的数据转换到统一的车辆坐标系或全局坐标系中，为后续的环境感知、定位和路径规划提供一致的数据基础。
在自动驾驶开发实践中，坐标系变换通常涉及旋转和平移两种基本操作，常用的数学工具包括齐次坐标变换矩阵和四元数等。例如，激光雷达点云数据需要经过坐标系变换才能与摄像头检测到的物体位置进行匹配融合。这种技术对于多传感器数据融合至关重要，直接影响到自动驾驶系统对周围环境理解的准确性和可靠性。