自动驾驶技术的首要基础是感知，通过传感器对周围环境进行详细感知，包括道路标志、其他车辆、行人、交通信号灯等。感知技术以雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像头、超声波等为主要工具，能够提供车辆的精确位置和周围环境的详细视图。
感知融合则是将多个传感器的数据进行融合，以获得更全面、准确的环境模型。通过数据融合，可以有效地填补单一传感器可能存在的数据空白，提高对周围环境理解的准确性。例如，雷达和摄像头的数据融合，可以提供目标的距离、速度和形状等详细信息。
定位与导航是自动驾驶技术的另一个关键方面。定位技术主要依赖于全球定位系统(GPS)和其他辅助系统，如惯性测量单元(IMU)和轮速传感器等。这些系统可以提供车辆的精确位置和方向。
导航则是基于定位信息和其他输入（如地图数据、交通流量信息等）来规划最佳行驶路径。导航系统不仅需要考虑到道路的几何形状和交通规则，还需要考虑到实时交通情况和其他车辆的动态行为。
路径规划是在给定起始点和目标点的情况下，规划出一条最佳行驶路径。这需要考虑各种因素，如道路的几何形状、交通规则、障碍物等。决策则是基于感知数据和路径规划结果，对车辆的行为进行决策。例如，在遇到交通拥堵时，车辆可能需要做出减速或改变行驶路线的决策。
控制与执行是自动驾驶技术的最后一步，它负责将决策转化为实际的车辆行为。这包括对车辆的加速、制动和转向的控制，以及在需要时对车辆进行精细控制，例如在避障或跟车情况下。
自动驾驶技术是一个复杂且多维度的领域，它涵盖了从感知到控制的多个方面。每个方面都依赖于先进的技术和深入的理解，而且所有这些方面都需要协同工作，以确保自动驾驶车辆的安全和有效运行。尽管目前自动驾驶技术还在发展和完善阶段，但其在提高交通安全、增加出行效率和改变交通模式等方面的潜力不容忽视。随着技术的进一步发展，我们可以期待自动驾驶车辆在未来能够为我们的生活带来更多的便利和效益。
