智能感知與傳感技術(shù)
無(wú)人駕駛技術(shù)依賴于智能感知與傳感技術(shù)，主要包括激光雷達(dá)、攝像頭、雷達(dá)、超聲波傳感器等。激光雷達(dá)能夠掃描周圍環(huán)境并生成高分辨率的三維點(diǎn)云圖，以確定障礙物的位置和形狀。攝像頭可以捕捉圖像，并通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法來(lái)識(shí)別和跟蹤路標(biāo)、行人和車輛等。雷達(dá)和超聲波傳感器用于測(cè)量目標(biāo)物體的距離和速度，從而提供更全面的環(huán)境感知。
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)
無(wú)人駕駛技術(shù)還廣泛應(yīng)用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，車輛能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提高自己的駕駛能力。例如，深度學(xué)習(xí)算法可以用于圖像識(shí)別，以辨別道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈和行人等。此外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以使車輛通過(guò)與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化駕駛決策。
實(shí)時(shí)定位與地圖構(gòu)建
實(shí)時(shí)定位與地圖構(gòu)建是無(wú)人駕駛技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過(guò)使用全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS）和慣性測(cè)量單元（IMU）等傳感器，車輛可以準(zhǔn)確確定自身的位置。此外，車輛還需要構(gòu)建高精度的地圖，以便進(jìn)行定位和路徑規(guī)劃。地圖構(gòu)建可以使用激光雷達(dá)和攝像頭等傳感器獲取周圍環(huán)境的特征，并使用SLAM（同時(shí)定位與地圖構(gòu)建）算法將這些特征融合在一起。
多模態(tài)融合與決策控制
無(wú)人駕駛技術(shù)還需要將多種感知信息進(jìn)行融合，以得出綜合決策并進(jìn)行控制。這種多模態(tài)融合的方式可以提高決策的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，車輛可以將激光雷達(dá)和攝像頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更全面的環(huán)境感知信息?；谶@些信息，車輛可以做出決策，例如加速、減速、轉(zhuǎn)向等，以實(shí)現(xiàn)安全而有效的駕駛。
綜上所述，無(wú)人駕駛技術(shù)使用了智能感知與傳感技術(shù)、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)定位與地圖構(gòu)建以及多模態(tài)融合與決策控制等智能相關(guān)的內(nèi)容。這些技術(shù)的應(yīng)用使得無(wú)人駕駛車輛能夠?qū)崿F(xiàn)智能的環(huán)境感知、決策和駕駛，為人們提供更加安全和便捷的交通方式。