自动驾驶技术通过传感器、算法和控制系统实现车辆自主行驶，其核心原理可分为以下三部分：
1. 感知系统 🔍
- 多传感器融合：激光雷达（LIDAR）、摄像头、超声波雷达协同工作
- 环境建模：实时构建三维地图，识别车道线、交通标志等关键要素
- 目标检测：通过深度学习算法识别行人、车辆、障碍物等动态目标
2. 决策系统 🧠
- 路径规划：基于交通规则与实时路况计算最优行驶路线
- 行为预测：分析周边交通参与者的行为轨迹，预判潜在风险
- 控制策略：平衡安全与效率，实现变道、超车等复杂操作
3. 执行系统 🏁
- 线控技术：直接控制转向、制动、油门等执行机构
- 冗余设计：关键系统配备备份方案确保故障安全
- 人机交互：通过仪表盘/HUD提供驾驶状态可视化信息
应用场景涵盖：
- 城市通勤（如图中所示）
- 物流运输
- 公共交通（自动驾驶巴士）
当前技术面临的主要挑战：
⚠️ 安全性：极端天气下的感知可靠性（如图）
💡 技术瓶颈：复杂路口的决策逻辑优化
💰 成本控制：传感器与计算单元的规模化应用
如需深入了解自动驾驶系统核心组件，可访问 /tutorials/autonomous_driving_components 进行扩展学习。