自动驾驶汽车的核心技术涉及多个跨学科领域，其实现依赖于硬件、软件及算法的深度集成。以下为核心技术解析：
1. 环境感知技术
- 传感器融合：自动驾驶汽车通常搭载激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等多模态传感器。激光雷达提供高精度三维点云数据，毫米波雷达擅长测速和恶劣天气探测，摄像头用于语义识别（如交通标志、行人），超声波传感器则用于短距离障碍物检测。多传感器数据通过卡尔曼滤波、粒子滤波等算法融合，提升环境建模的鲁棒性。
- 计算机视觉：基于深度学习的图像识别技术（如YOLO、Faster R-CNN）用于目标检测与分类，语义分割（如U-Net）可精确划分道路结构。
2. 定位与高精地图
- SLAM（同步定位与建图）：通过激光雷达或视觉SLAM（如ORB-SLAM3）实现实时定位，结合GNSS（全球导航卫星系统）和IMU（惯性测量单元）补偿信号漂移。
- 高精地图：厘米级精度地图包含车道线曲率、坡度、交通规则等静态信息，与实时感知数据匹配以修正车辆位置（如百度Apollo的HD-Map）。
3. 决策规划算法
- 行为预测：基于LSTM（长短期记忆网络）或GNN（图神经网络）预测周围车辆、行人的意图。
- 路径规划：采用A*、RRT*（快速探索随机树）等搜索算法生成全局路径，局部规划则通过MPC（模型预测控制）或动态窗口法（DWA）实现避障。德国Bosch的预测性巡航控制（PCC）即为此类技术的典型应用。
4. 控制执行系统
- 线控技术（X-by-Wire）：包含线控转向（Steer-by-Wire）、线控制动（Brake-by-Wire），通过电信号替代机械传动，响应延迟需控制在毫秒级。
- 动力学控制：基于车辆动力学模型（如魔术公式轮胎模型）设计PID或模糊控制器，确保轨迹精度。
5. 车联网与V2X通信
- 5G/C-V2X：支持车辆与基础设施（V2I）、其他车辆（V2V）的低延迟通信，实现协同感知（如红绿灯相位推送）和群体智能优化。中国《智能网联汽车技术路线图2.0》已将V2X列为关键技术。
6. AI芯片与计算平台
- 异构计算架构：英伟达Drive Orin、华为MDC平台集成GPU、FPGA和ASIC加速AI推理，算力需求高达200TOPS以上。
- 实时操作系统：QNX、Adaptive AUTOSAR满足功能安全（ISO 26262 ASIL-D级）和实时性要求。
7. 仿真与测试验证
- 数字孪生：CARLA、LGSVL等仿真平台可生成极端场景（Corner Cases）数据，加速算法迭代。
- 影子模式：特斯拉通过量产车采集实际数据闭环优化算法。
8. 功能安全与预期功能安全（SOTIF）
- 冗余设计：双制动系统、多ECU备份确保单一故障不导致系统失效。
- SOTIF标准（ISO 21448）：针对未知场景（如突然出现的障碍物）制定风险缓解策略。
当前技术挑战包括长尾场景处理（如极端天气下的感知退化）、人机共驾时的权责分配（HMI设计），以及法规问题（如 trolley problem 的算法抉择框架）。未来趋势将向车路云一体化（如中国“聪明的车+智慧的路”战略）和轻量化感知（纯视觉方案与神经辐射场NeRF的结合）方向发展。
