传感器融合、AI、5G
无人驾驶技术是一个高度复杂的交叉学科领域，综合了多种前沿技术。以下是其核心技术的分类及具体说明：
一、感知技术
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多传感器融合
通过激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（MMW）、摄像头、超声波传感器等多种传感器协同工作，实现高精度环境感知。例如，激光雷达提供三维点云图，毫米波雷达在恶劣天气中保持性能稳定，摄像头则用于识别交通标志和行人。
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传感器类型与功能
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激光雷达 ：高分辨率三维点云生成，用于精准定位和障碍物检测。
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毫米波雷达 ：全天候工作，检测距离、速度和角度，抗干扰能力强。
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摄像头 ：成本较低，用于识别交通标志、车道线及行人。
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超声波传感器 ：短距离高精度感知，常用于泊车辅助。
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二、决策与规划技术
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环境建模与分析
基于传感器数据构建动态环境模型，预测其他车辆和行人的行为。例如，通过深度学习算法分析历史数据，优化路径规划。
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路径规划与控制
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路径规划 ：根据实时路况选择最优行驶路线，包括高速、城市道路等场景。
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行为预测 ：预测其他道路使用者的动向，提前做出避让决策。
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控制策略 ：通过转向、加速、制动等指令实现精准车辆控制。
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三、通信与控制技术
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车联网与5G通信
实现车辆与车辆（V2V）、基础设施（V2I）及云端服务器的信息交互，降低延迟，提升协同能力。5G网络提供高速、低延迟的数据传输。
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自动控制模块
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转向控制 ：角度闭环或力矩闭环控制，确保车辆稳定行驶。
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驱动与制动控制 ：根据决策结果精确控制加速、减速及紧急制动。
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四、定位与导航技术
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高精度地图与SLAM
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高精度地图 ：提供道路几何信息及交通规则，辅助定位。
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SLAM（同步定位与地图构建） ：实时更新地图，实现精准定位。
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组合定位技术
结合GPS、惯性导航（IMU）、视觉SLAM等多模态技术，提升定位可靠性，尤其在信号弱场景下。
五、人工智能与软件算法
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深度学习与机器学习
用于目标检测、行为预测及决策优化。例如，通过训练模型识别交通场景，提升系统鲁棒性。
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强化学习与专家系统
在复杂路况下进行动态决策，部分场景已实现类似人类驾驶员的决策能力。
六、其他关键技术
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边缘计算 ：降低数据传输延迟，提升实时处理能力。
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人机交互界面 ：通过语音、屏幕等方式与驾驶员交互，显示速度、路线等信息。
发展现状与趋势
目前无人驾驶技术已实现从L1（辅助驾驶）到L3（部分自动化）的跨越，但L4（高度自动化）和L5（完全自动化）仍面临技术瓶颈。未来需突破传感器融合精度、AI算法复杂度及安全法规等挑战。