自动驾驶技术是一个多学科交叉的领域，涉及感知、决策、控制及系统集成等多个层面。以下是其核心知识点的综合梳理：
一、技术架构
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感知层
通过雷达（Lidar）、摄像头、毫米波雷达等传感器获取环境信息，包括物体检测、分类、跟踪及场景理解。摄像头用于识别交通标志和车道线，激光雷达（LiDAR）提供高精度3D环境模型，毫米波雷达则擅长恶劣天气下的距离测量。
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决策层
基于感知数据，通过路径规划算法（如A*、Dijkstra）和决策模型（规则式或AI式）制定行驶策略。规则式决策依赖预设条件（如超车规则），AI式决策则通过机器学习优化路径。
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执行层
将决策转化为车辆控制指令，涵盖转向、加速、制动及稳定控制。执行系统需确保指令的实时性和安全性，通常与转向、动力总成等硬件直接关联。
二、关键技术
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传感器融合技术
整合来自不同传感器的数据，通过卡尔曼滤波、多传感器协同算法提升环境感知的准确性和鲁棒性。例如，摄像头与LiDAR结合可弥补单一传感器的盲区。
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高精度地图与定位
提供车辆位置、车道信息及交通规则，支持动态路径规划。全球定位系统（GPS）与惯性测量单元（IMU）结合，可实现厘米级定位。
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人工智能与机器学习
通过深度学习算法（如卷积神经网络）进行目标识别、行为预测及异常检测。强化学习技术可优化决策策略，提升系统在复杂场景的适应性。
三、系统集成与安全
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人机交互（HMI）
提供语音控制、触摸屏界面及信息显示，支持驾驶员与系统的双向沟通。HMI需设计得简洁直观，确保在驾驶过程中易于操作。
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安全与监控
实时监测系统状态，检测故障、异常及紧急情况。通过冗余设计（如双传感器备份）和故障诊断算法，保障系统可靠性。
四、发展阶段与分类
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L0级 ：完全手动驾驶，系统仅提供基础辅助（如刹车辅助）。
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L1级 ：辅助驾驶，可执行简单操作（如自适应巡航）。
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L2级及以上 ：实现部分自动化，但仍需驾驶员监控。
五、历史与未来
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发展历程 ：从20世纪80年代的ACC（自适应巡航）到2020年代的L4级（高度自动化），技术迭代加速。
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未来趋势 ：向L5级完全自动化迈进，结合5G/6G通信实现车联网，提升决策效率。
以上知识点覆盖了自动驾驶技术的核心领域，实际应用中需根据场景需求选择合适的技术组合。