自动驾驶汽车依靠‌环境感知、决策规划、路径控制、高精地图和车联网‌等核心技术实现自主行驶。这些技术协同工作，让车辆能像人类驾驶员一样识别路况、判断决策并安全行驶。

1. ‌环境感知技术‌
   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，结合计算机视觉和深度学习算法识别车辆、行人、障碍物及交通标志。激光雷达精准构建3D环境模型，摄像头负责颜色和细节识别，毫米波雷达则擅长测速和恶劣天气下的探测。

2. ‌决策规划技术‌
   基于感知数据，AI算法模拟人类驾驶逻辑，综合路径、交通规则和实时路况生成行驶策略。例如遇到突发障碍时，系统会在毫秒级时间内选择变道或刹车，并通过强化学习不断优化决策能力。

3. ‌路径控制技术‌
   将决策指令转化为具体操作，通过线控系统控制方向盘、油门和刹车。电子稳定程序和自适应巡航等技术确保车辆精准执行转向、加速或制动，误差控制在厘米级。

4. ‌高精地图与定位‌
   厘米级精度的动态地图提供车道线、坡度等细节，结合GPS和惯性导航实现实时定位。即使隧道中失去卫星信号，车辆仍能通过特征匹配持续定位。

5. ‌车联网技术（V2X）‌
   车辆与交通信号灯、其他汽车及云端平台互联，共享位置、速度和路况信息。例如接收到前方急刹信号时，系统可提前预警并自动降速，大幅提升协同安全性。

随着5G和边缘计算的发展，这些技术正加速融合，推动自动驾驶向完全无人化演进。未来车辆将像城市神经末梢一样，构建更高效安全的交通网络。