无人驾驶汽车需要环境感知、精准定位、决策规划、控制执行以及车联网V2X等核心技术，这些技术共同构成车辆的“眼睛”“大脑”和“四肢”，实现安全自主行驶。

1. 环境感知
   通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，实时捕捉周围环境信息，如道路状况、障碍物位置及速度等，形成车辆的“视觉”和“听觉”系统。多传感器数据融合技术确保感知的准确性和可靠性。

2. 精准定位
   结合GPS、惯性导航系统（IMU）和高精地图，实现厘米级定位精度。SLAM（同步定位与地图构建）技术帮助车辆在未知环境中自主导航，确保行驶路径的精确性。

3. 决策规划
   基于环境感知和定位数据，通过人工智能算法（如强化学习、模糊逻辑）规划最优路径，并动态调整行驶策略。全局规划侧重长期路线，局部规划应对实时路况变化。

4. 控制执行
   包括转向、驱动和制动系统，通过纵向（车速）和横向（方向）控制模拟人类驾驶行为。控制系统需满足高精度、低延迟的要求，确保车辆平稳响应指令。

5. 车联网V2X
   车辆与基础设施、其他车辆实时通信（V2V/V2I），共享交通信息，预判潜在风险。高精地图和云端数据协同，进一步提升复杂场景下的安全性。

无人驾驶技术的成熟依赖上述技术的协同优化，未来随着AI和大模型的深度应用，车辆将更智能、更安全地融入城市交通网络。