自动驾驶的基础思路可概括为​​“感知-决策-执行”三大核心环节​​，其中​​高精度环境感知​​是前提，​​智能决策规划​​是大脑，​​精准控制执行​​是落脚点。​​高精度定位与地图​​、​​数据融合与算法优化​​等支撑技术贯穿全流程，共同构成自动驾驶系统的技术闭环。

​​环境感知​​如同车辆的“感官系统”，通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器实时采集周围环境数据，识别车道线、障碍物、交通标志等信息。多传感器融合技术能弥补单一传感器的局限性，例如激光雷达精准测距但成本高，摄像头可识别颜色但受光线影响大，二者结合可提升感知鲁棒性。

​​决策规划​​是系统的“智能中枢”，分为全局路径规划和局部行为决策。全局规划基于高精度地图和实时交通信息生成最优路线；局部决策则根据当前环境动态调整车速、转向等动作，例如遇到行人自动刹车或变道避让。算法层面，A*、Dijkstra等图论算法用于路径搜索，而强化学习能提升复杂场景的适应性。

​​控制执行​​负责将决策转化为车辆的实际动作，通过纵向控制（加速/制动）和横向控制（转向）实现精准跟踪目标轨迹。PID控制器和卡尔曼滤波是经典控制算法，前者调节响应速度，后者消除噪声干扰。执行器的精度和响应速度直接影响行车安全性与舒适度。

​​高精度定位与地图​​为自动驾驶提供“空间基准”，结合GPS、惯性导航和SLAM技术，定位误差需控制在厘米级。高清地图不仅包含车道拓扑，还标注红绿灯位置、坡度等细节，是规划决策的重要依据。

未来，随着5G车联网和AI技术的进步，自动驾驶将向​​全场景无人化（L5级）​​迈进。但当前仍需解决极端天气感知、长尾场景决策等挑战，安全性与法规配套亦是普及关键。