是的，除了LiDAR之外，其他自動駕駛傳感器如相機和雷達也容易受到類似的物理層面攻擊，這些攻擊的特點和影響如下：
相機的脆弱性：相機系統對於物理對抗性攻擊（如貼紙或圖案）特別敏感，這些攻擊可以導致錯誤的物體檢測和分類。相機的視覺感知依賴於光學特性，因此在光照變化或視覺干擾下，容易受到影響。
雷達的挑戰：雷達系統雖然在某些環境下表現良好，但也可能受到物理干擾，例如反射物體的放置或信號干擾。這些攻擊可能導致雷達無法準確檢測距離和速度，從而影響自動駕駛的決策。
多傳感器融合的脆弱性：在多傳感器融合系統中，若某一傳感器受到攻擊，可能會影響整體系統的性能。因此，對於所有傳感器的安全性進行全面研究是必要的，以確保整體系統的穩健性。
進一步研究的必要性：針對相機和雷達的物理層面攻擊的研究仍然相對較少，這表明需要進一步的研究來了解這些傳感器的脆弱性和潛在的防禦策略。這包括開發針對這些傳感器的對抗性訓練和防禦機制，以提高整體自動駕駛系統的安全性。