在探讨自动驾驶车辆（AV）的检测参数设置问题时，我们需要考虑诸多因素和权衡不同的安全需求与技术限制。以下是一些关键点，用于指导自动驾驶车辆的检测系统设计与优化：

1. 感知系统的多样性：为了确保在任何情况下都能准确地识别环境信息，自动驾驶车辆通常配备多种传感器，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。每种传感器的优缺点不同，因此需要合理搭配以实现最佳性能。例如，摄像头可以提供丰富的视觉信息，但易受光线条件影响；而激光雷达则能在恶劣天气下保持较高精度，但其成本相对较高。

2. 冗余设计：为应对单个或多个传感器失效的情况，自动驾驶车辆的检测系统应该具备一定程度的冗余设计。这意味着即使某个组件发生故障，其他备份组件仍能正常工作，从而维持车辆的安全运行。这种冗余不仅体现在硬件上，还应在软件层面有相应的容错机制。

3. 目标检测与分类：自动驾驶车辆的感知系统不仅要能够检测到道路上的物体，还要能够对这些物体进行准确的分类。例如，区分行人、自行车、摩托车、汽车等不同类型的交通参与者，这对于后续决策规划至关重要。此外，还需要检测障碍物、车道线、交通信号灯等信息。

4. 距离与速度测量：精确的距离和速度数据对于控制车辆的加速、减速以及保持与其他车辆的适当间距是必不可少的。这涉及到雷达系统的设计和校准，以确保其测量的准确性。同时，还需要结合摄像头和其他传感器提供的信息来更全面地理解周围的环境。

5. 环境建模：自动驾驶车辆需要实时构建周围环境的3D模型，以便更好地规划和预测可能发生的交通情况。这要求感知系统不仅能准确探测到物体，还能对其位置、大小、姿态等进行有效描述。

6. 场景理解：除了对物理世界的直接感知外，自动驾驶车辆还需具备场景理解能力，即通过对各种数据的综合分析，判断当前所处的驾驶情景。例如，是否处于十字路口、是否有积水等。这些信息有助于AV做出更加安全和高效的决策。

7. 安全性评估：任何自动驾驶技术的部署都必须通过严格的安全性测试和验证。这包括模拟仿真、封闭场地测试以及真实世界的数据收集。在这些过程中，需要不断调整和优化检测参数，直到达到既定的安全标准。

8. 法律法规考量：随着自动驾驶技术的发展，相关的法律框架也在逐步完善。检测系统的设计者需密切关注政策变化，确保AV的设计符合现行法规的要求，并在必要时参与推动立法进程。

9. 人机交互：虽然自动驾驶车辆旨在减少人为错误，但在某些特殊情况下，人类驾驶员仍然需要介入操作。因此，检测系统也需要考虑到人与机器之间的互动，确保驾驶员能够清晰了解AV的状态和意图。

综上所述，自动驾驶车辆的检测参数设置是一个复杂的过程，涉及多方面的技术和非技术问题。为了实现最佳的安全性和可靠性，需要在上述各个领域投入大量研发资源，并进行持续的测试和改进。只有这样，我们才能迎来一个真正意义上由自动化驱动的未来出行时代。