自动驾驶技术是智能交通系统的核心，其发展依赖于多领域技术的融合。以下是关键技术细节：

核心组件

  • 感知系统
    使用激光雷达（LiDAR）、摄像头和毫米波雷达构建环境感知网络

    激光雷达
    通过多传感器融合实现360°无死角监测，如图所示是典型传感器布局示意图

  • 决策系统
    基于深度学习的算法框架（如TensorFlow/PyTorch）处理道路识别与路径规划

    深度学习
    决策逻辑包含路径预测、目标优先级排序等模块，点击查看[深度学习在自动驾驶中的应用](/zh/technology/ai_in_autonomous_driving)

  • 执行系统
    通过线控底盘实现车辆精准操控，包含转向、制动和油门控制模块

    传感器融合

技术挑战

领域 主要问题 解决方案
环境感知 复杂天气下的传感器可靠性 多源数据融合算法
路径规划 动态障碍物预测 基于强化学习的实时决策
系统安全 网络攻击防护 安全冗余系统设计
高精地图
高精地图与实时SLAM技术结合，可提升定位精度至厘米级。了解更多[自动驾驶地图技术](/zh/technology/autonomous_vehicle_mapping)

未来趋势

  • 2025年将实现L3级自动驾驶商用化
  • 2030年V2X通信技术普及率突破80%
  • 神经网络模型参数量将突破1000亿规模
  • V2X_通信

如需了解自动驾驶技术发展史，可点击技术演进时间线查看完整历程。