自动驾驶技术正在重塑未来出行方式，其核心在于通过多传感器融合与人工智能算法实现车辆的自主决策与控制。以下是关键知识点梳理：

1. 系统核心组件 📌

  • 感知层：
    使用 LiDAR（激光雷达）、Camera_System（摄像头系统）和 Radar（雷达）构建360°环境感知
    LiDAR
  • 决策层：
    基于 Machine_Learning_Model（机器学习模型）的路径规划与行为预测
    Machine Learning Model
  • 执行层：
    通过 Electric_Automation_Control（电控系统）实现转向/制动/加速的精准控制

2. 工作原理流程 🔄

  1. 环境数据采集 → 2. 实时图像识别 → 3. 路径决策计算 → 4. 执行机构响应
    autonomous_driving_flowchart

3. 技术挑战 ⚠️

  • 复杂场景处理：雨雪天气下的传感器可靠性（如图：恶劣天气感知）
  • 伦理决策：突发情况下的责任划分问题
  • 法规适配：不同地区的交通规则兼容性

4. 未来趋势 🔭

  • V2X技术：车与万物互联（深入解析V2X）
  • 5G赋能：实现毫秒级实时数据交互
  • 多模态融合：结合高精地图与实时感知数据

如需了解自动驾驶系统硬件选型细节，可访问 自动驾驶硬件架构 深入阅读 📚