自动驾驶技术主要依靠‌计算机视觉、深度学习、传感器融合和路径规划‌等人工智能技术来实现车辆的自主行驶。这些技术协同工作，使车辆能够感知环境、做出决策并安全行驶。

1. ‌计算机视觉‌
   自动驾驶系统通过摄像头捕捉周围环境的图像，利用计算机视觉技术识别道路、交通标志、行人和其他车辆。卷积神经网络（CNN）常用于图像识别，帮助车辆理解复杂的视觉信息。

2. ‌深度学习‌
   深度学习算法通过分析大量驾驶数据，训练模型预测**行驶策略。例如，神经网络可以学习人类驾驶员的反应模式，从而在类似场景下做出合理决策，如变道或刹车。

3. ‌传感器融合‌
   自动驾驶汽车配备多种传感器，包括激光雷达（LiDAR）、雷达和超声波传感器。传感器融合技术将这些数据整合，提供更准确的环境感知，弥补单一传感器的局限性。

4. ‌路径规划‌
   基于强化学习和优化算法，自动驾驶系统计算最优行驶路径，同时考虑交通规则、障碍物和实时路况。路径规划确保车辆高效、安全地到达目的地。

自动驾驶技术的进步离不开人工智能的突破，未来随着算法和硬件的优化，自动驾驶将更加智能和安全。