感知、决策、控制

无人驾驶的核心技术可归纳为以下五大支柱，这些技术相互关联、协同工作，共同支撑无人驾驶系统的实现：

一、感知技术（环境感知与数据采集）

1. 传感器融合

   通过激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种传感器实时采集周围环境信息，并通过算法融合处理，提升感知精度和可靠性。

2. 高精度定位

   结合全球导航卫星系统（GNSS）、惯性测量单元（IMU）和高精度地图，实现厘米级定位，确保车辆在复杂环境中的精准行驶。

二、决策与规划技术

1. 路径规划

   根据车辆位置、目标及环境信息，规划最优行驶路径，分为全局路径规划（如A*算法）和局部路径规划（如RRT算法）。

2. 行为决策

   基于路径规划结果，实时判断交通状况，做出超车、变道、避让等决策，需结合交通规则和动态环境调整。

三、控制与执行技术

1. 轨迹规划与控制

   将决策转化为具体车辆控制动作，包括加速、制动、转向等，通过线控底盘等执行系统实现精准操控。

2. 冗余与安全机制

   配备多套控制器冗余设计，确保单点故障不影响系统运行，同时集成紧急制动、车道保持等安全功能。

四、通信技术（V2X）

通过车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）通信，实时获取周围车辆、交通信号等信息，提升整体道路安全性和通行效率。

五、系统集成与算法优化

1. 传感器融合算法

   采用卡尔曼滤波、深度学习等技术，综合评估多传感器数据，提高环境感知的准确性和鲁棒性。

2. 边缘计算与AI

   利用AI算法（如强化学习）优化路径规划与决策过程，通过边缘计算降低延迟，提升实时响应能力。

补充说明

• 算力与数据 ：英伟达Orin芯片等硬件支持大规模并行计算，特斯拉通过海量数据训练神经网络提升决策精度。

• 车路协同 ：中国通过卫星导航与道路基础设施的深度整合，实现高精度定位与协同管理。

以上技术共同构成无人驾驶的“技术金字塔”，其中感知与决策是基础，控制与执行是核心，通信与系统集成是保障。