常见的降雨量传感器主要有流量式雨量传感器、静电式雨量传感器、压电式雨量传感器，红外线式雨滴传感器。

当然，也有比较特别的，比如图像视觉去判断下雨天。

其中，流量式、静电式、压电式雨量传感器都有水滴的物理特性强相关，受激光脉冲的影响影响的可能性较小，根据网友的描述，如果有影响猜测可能是红外线式雨滴传感器。

这种传感器是依靠发光二 管发出的光经过透镜系统调整后，成平行光状态照射到挡风玻璃上;

当玻璃干燥时、光线将发生全反射，并经过透镜系统成平行光状态被接收器件接收，输出值100%;

当玻璃上有雨水、雨滴时，由于折射率改变，光线将不能发生全反射；

而是视水滴面积大小发生部分反射，此时接收管只收到部分信号，按照百分率比值能够计算出雨量大小。

该传感器受背景光的干扰，光电转换信号弱，信号易被噪声淹没，而与工作中的激光雷达接触时，会有一定的概率对传感器产生信号噪声，让其产生错误的响应。

基于光强变化的传感器安装在汽车挡风玻璃内侧，不与雨水直接接触，在挡风玻璃的保护下，能够长期稳定工作；

所以红外散射式雨量传感器正成为主流的产品，而带有激光雷达的车辆毕竟还未普及，所以平时生活中很少会发生这个网友的事情。

可见，ADAS向自动驾驶过渡的过程中，多模块功能的融合上还要考虑得更加周全，才不会发生不必要的“冲突”。

谈到雨量传感器，就不得不提视觉识别雨滴的方案，Tesla Autopilot可以通过图像识别技术识别潮湿的天气，然后在必要时打开雨刮器。

这种方案看似更智能，其实也并不可靠。

根据研究，通过在物理世界中巧妙地生成了一张图像，系统将受到干扰并返回“不正确”结果，然后尴尬地打开了雨刮器。