激光雷达和视觉摄像头在不同天气条件下的表现各有特点，具体如下：
激光雷达
晴天：激光雷达在晴天时性能稳定，能够准确地检测和识别物体，提供高精度的距离信息和三维空间信息，有效支持自动驾驶系统的环境感知和决策。
雨天：雨水会使激光雷达的光束发生散射和衰减，导致探测距离缩短、信号衰减，从而影响感知精度。不过，部分激光雷达具备多重回波功能，能够在一定程度上穿透雨滴，提高在恶劣天气下的检测能力。
雪天：降雪会干扰激光雷达的信号，产生类似噪声的外点，影响目标检测的准确性。但与摄像头相比，激光雷达在低光照和夜间条件下仍具备明显优势，因为其主动发射和接收光信号，不依赖环境光源。
雾天：浓雾会使激光雷达的光束严重散射和衰减，极大地降低其探测能力和感知精度，导致有效感知范围大幅减少。
视觉摄像头
晴天：视觉摄像头在晴天时能够捕捉高分辨率的图像，提供丰富的视觉信息，在识别物体、场景和交通标志等方面表现出色，可准确地检测和识别道路、车辆、行人以及交通标志等目标。
雨天：雨水会导致摄像头镜头模糊，影响图像的清晰度和识别精度，同时雨滴和雪花可能引发不必要的光反射，干扰摄像头的图像处理算法。此外，湿润道路的镜面反射可能导致虚假的物体检测。
雪天：积雪覆盖在摄像头镜头上会造成视野模糊，甚至完全遮挡视线，严重影响摄像头的感知性能。
雾天：浓雾条件下，摄像头的有效感知范围会大幅减少，导致自动驾驶系统难以获取准确的环境信息。
综上所述，激光雷达和视觉摄像头在不同天气条件下都有各自的优势和局限性。在实际应用中，通常会采用多传感器融合技术，将激光雷达、摄像头、雷达等多种传感器的数据进行综合处理，以提高环境感知的鲁棒性和准确性，弥补单一传感器在恶劣天气下的性能不足。
