无人驾驶技术是多个领域先进技术的复杂融合系统，主要可分为以下几个核心模块：

一、环境感知层（“眼睛”与“耳朵”）

负责实时获取车辆周围环境信息。

1. 传感器系统：
   • 激光雷达（LiDAR）： 核心传感器，通过发射激光束生成高精度3D点云图。优势：精度高、测距准、不受光照影响。劣势：成本高、雨雪天性能下降。
   • 摄像头： 采集丰富的2D图像信息。用于：车道线识别、交通灯/标志识别、物体分类（车/人/障碍物）。依赖深度学习算法，需搭配算法克服光照变化。
   • 毫米波雷达： 发射无线电波探测物体距离与速度。优势：全天候工作（尤其雨雾天）、测速精准。用于自适应巡航（ACC）、盲点监测等。
   • 超声波雷达： 短距离探测（泊车场景）。成本低，精度有限。
   • 惯性测量单元（IMU）： 感知车辆加速度、角速度。用于辅助定位。
   • 多传感器融合（Sensor Fusion）： 关键技术！整合不同传感器数据，扬长避短，输出更全面、鲁棒的环境模型（如摄像头+雷达验证障碍物）。

二、定位与地图（“我在哪”）

精确确定车辆自身位置。

1. 全球导航卫星系统（GNSS）： 如GPS/北斗提供粗略位置。
2. 高精地图（HD Map）： 远超导航地图！包含车道级几何、坡度、曲率、交通标志等静态信息，精度达厘米级。为车辆提供“先验知识”。
3. 即时定位与地图构建（SLAM）： 车辆行驶中，通过传感器数据实时构建局部环境地图并同步定位。
4. 组合定位系统： 融合GNSS、IMU、轮速计、激光雷达/摄像头特征匹配等，确保在隧道、城市峡谷等信号弱区域的定位连续性和精度。

三、决策与规划（“大脑”）

根据环境信息制定行驶策略。

1. 环境理解： 使用深度学习（CNN、RNN）、目标检测（YOLO等）识别车道线、车辆、行人、障碍物等。
2. 行为决策： 在车道保持、变道、超车、让行等场景中选择合适行为（规则引擎+强化学习）。
3. 轨迹规划（Planning）：
   • 全局路径规划： 基于高精地图规划A点到B点的大致路线（类似导航）。
   • 局部路径规划： 即时计算安全、舒适、高效的行驶轨迹（避开障碍、遵守交规）。常用算法：A*, RRT, Lattice规划等。
   • 运动规划： 生成车辆控制指令（转向角、加速度等）。

四、控制执行层（“手脚”）

将规划好的轨迹转化为车辆的实际动作。

1. 线控系统（By-Wire）： 基础！电信号控制代替机械连接（线控转向、线控制动、线控油门）。
2. 车辆控制算法： （如PID控制、模型预测控制MPC）精确跟踪规划轨迹，保证行驶平顺性和安全性。

五、V2X车联网（“协同感知”）

拓展车辆感知边界。

1. 车与车通信（V2V）： 车辆间交换位置、速度、意图（如紧急刹车预警）。
2. 车与基础设施通信（V2I）： 获取红绿灯相位、路况信息。
3. 车与行人通信（V2P）： 通过手机APP等保护弱势道路使用者。
4. 车与云通信（V2N）： 接收云端交通大数据、软件更新（OTA）。

六、人工智能与计算平台（“神经中枢”）

1. AI算法： 深度学习主导感知与决策（训练需海量标注数据）。
2. 操作系统： 定制化实时操作系统（如ROS 2、AUTOSAR Adaptive）。
3. 计算平台： 车载超算（如英伟达Orin、高通骁龙Ride）提供数百TOPS算力，支持复杂模型实时推理。

当前挑战与瓶颈

• 极端工况处理： 罕见场景（Corner Cases）识别决策困难。
• 传感器局限： 激光雷达成本、摄像头逆光/恶劣天气干扰。
• 系统冗余与安全： 需多层备份机制满足功能安全（ISO 26262）。
• 高精地图实时更新
• 法律伦理问题： 事故责任认定、算法伦理准则。
• 大规模部署成本

无人驾驶是系统性工程，上述技术需紧密协同。目前 L4级无人驾驶仍在特定区域路测中，技术成熟度、成本控制与法规完善需同步推进。