【自动驾驶包含哪些技术】自动驾驶是一项融合多种前沿技术的复杂系统工程，其核心在于实现车辆在不同环境下的自主感知、决策和控制。为了更好地理解自动驾驶所依赖的技术，以下将从主要技术分类入手，进行简要总结，并通过表格形式展示具体技术及其功能。
一、
自动驾驶技术主要包括感知系统、决策系统、执行系统以及高精度地图与定位技术等。感知系统负责获取外部环境信息，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等；决策系统则根据感知数据进行路径规划、行为判断和风险评估；执行系统负责控制车辆的转向、加速和制动等操作。此外，高精度地图和定位技术为自动驾驶提供了精准的地理信息支持，是实现全自动驾驶的重要基础。
随着人工智能、大数据和5G通信技术的发展，自动驾驶技术正逐步走向成熟，未来将在交通出行、物流运输等领域发挥更大作用。
二、自动驾驶核心技术一览表
| 技术名称 | 功能说明 |
| 摄像头 | 提供2D视觉信息，用于识别交通标志、行人、车辆等 |
| 激光雷达（LiDAR） | 生成3D点云数据，用于精确感知周围环境的三维结构 |
| 毫米波雷达 | 用于探测距离和速度，适用于高速场景下的障碍物检测 |
| 超声波雷达 | 短距离探测，常用于停车辅助和低速避障 |
| GPS/北斗定位 | 提供车辆全球位置信息，结合IMU实现高精度定位 |
| 高精度地图 | 提供道路结构、车道线、交通信号等详细信息，支持路径规划 |
| 决策算法 | 基于规则或AI模型，处理感知数据并做出驾驶决策 |
| 路径规划算法 | 根据目标和环境信息，计算最优行驶路线 |
| 控制执行系统 | 包括转向、油门、刹车等模块，执行决策指令 |
| 人工智能（AI） | 用于图像识别、行为预测、强化学习等，提升自动驾驶智能化水平 |
| V2X通信技术 | 实现车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）之间的信息交互 |
以上内容全面概述了自动驾驶所涉及的主要技术，帮助读者更清晰地了解这一领域的技术构成和发展方向。
