自动驾驶技术主要应用了以下几类关键技术：
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传感器技术：
- 摄像头：捕捉道路状况、车辆、行人等信息，帮助车辆做出正确决策。
- 激光雷达（LiDAR）：提供高精度的环境感知和障碍物检测，生成3D点云图。
- 毫米波雷达：检测物体的距离、速度和角度，用于碰撞预警和目标跟踪。
- 超声波传感器：用于近距离感知，如停车和低速操作。
- GPS/IMU（惯性测量单元）：提供车辆的定位信息和姿态数据。
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定位和导航系统：
- 高精地图：提供厘米级别的道路信息，帮助车辆识别位置和规划路径。
- 实时交通信息：提高导航系统的准确性和效率。
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控制系统：
- 纵向控制：如加速、减速、刹车等。
- 横向控制：如方向盘角度的调整等。
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人工智能和机器学习：
- 计算机视觉：用于目标检测、语义分割等。
- 深度学习：通过神经网络处理复杂环境。
- 强化学习：用于学习动态环境中的决策策略。
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车辆通信技术（V2X）：
- 车联网：实现车辆之间的信息交换和协同，提高行驶效率和安全性。
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人机交互界面：
- 触摸屏、语音识别和手势识别：允许驾驶员与车辆进行交流。
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模拟和测试：
- 封闭测试场地和公共道路测试：确保自动驾驶汽车的安全性和可靠性。
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法规和标准：
- 政府和行业组织制定的法规和标准：确保自动驾驶汽车的安全和可靠运行。
这些技术相互配合，共同实现了自动驾驶汽车的感知、决策和执行功能，推动了自动驾驶技术的发展和应用。
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