无人驾驶汽车的关键技术研究报告
无人驾驶汽车的关键技术研究
无人驾驶汽车的关键技术研究第一章引言近年来，无人驾驶汽车成为了自动驾驶领域的热门话题。
无人驾驶技术的发展为交通运输、物流和出行方式带来了革命性的变化。
本文将探讨无人驾驶汽车的关键技术研究。
第二章传感技术无人驾驶汽车需要大量的传感器来获取周围环境的信息。
传感技术是实现无人驾驶的基础，其核心在于感知和识别。
激光雷达、摄像头和超声波传感器等用于感知和检测环境，从而实现车辆的定位和避障。
第三章感知处理感知处理是无人驾驶汽车关键的技术挑战之一。
它需要对传感器获取的大量数据进行处理和理解，使车辆能够准确地感知周围环境。
图像处理、目标检测和识别、以及大数据分析都是感知处理的重要技术。
第四章定位与导航精准的定位和导航是无人驾驶汽车关键的技术要素。
利用全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和地图数据，车辆能够获取准确的位置信息和实现导航。
同时，为了应对各种复杂的道路环境，车辆还需要实时更新地图信息，并进行自主决策。
第五章决策与控制无人驾驶汽车需要具备智能决策和控制能力。
它需要能够评估和预测周围环境的动态变化，制定合理的驾驶策略，并将其转化为实时控制指令。
机器学习和人工智能技术的应用能够使车辆具备自主学习和演化的能力。
第六章通信与云计算无人驾驶汽车的发展离不开通信和云计算技术的支持。
车辆需要与交通基础设施、其他车辆和行人进行实时的信息传递，以实现协同驾驶和交通流优化。
同时，云计算技术能够提供海量的计算和存储资源，为车辆提供更强大的计算能力和决策支持。
第七章安全性与法规无人驾驶汽车的推广应用还面临着重要的安全性和法规问题。
为了保证行车安全，车辆需要具备高可靠性和容错性。
此外，政府和相关部门需要制定相应的法规和标准，明确无人驾驶汽车的行车规范和责任划分。
第八章未来展望无人驾驶汽车的研究与发展仍处于起步阶段，但前景十分广阔。
未来，随着技术的不断进步和成熟，无人驾驶汽车将会广泛应用于公共交通、物流配送、出行服务等领域，为社会带来更多便利和效益。
无人驾驶关键技术分析三篇
无人驾驶关键技术分析三篇篇一: 无人驾驶关键技术分析无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。
按照无人驾驶汽车的职能模块, 无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
（1）环境感知技术环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。
为其行为决策提供信息支持。
环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。
单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无法满足测量的需要。
因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量, 将所测得的数据经过数据融合处理后。
提取出可信度较高的有用信号。
按照环境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。
这类信息测量方便, 主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。
因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下, 执行任务的需要, 最重要的是处理数据量小, 实时性好。
同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。
但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性, 而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面, 视觉也是必不可少的手段。
（2）导航定位技术无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。
导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位辅助之外, 不需要外界其他的协助, 即可独立完成导航任务。
无人驾驶汽车技术研究报告
无人驾驶汽车技术研究报告无人驾驶汽车技术是当今科技领域的热门话题，其正迅速发展并引起了广泛的关注。
本报告旨在全面研究无人驾驶汽车技术的现状和未来发展趋势，并探讨其对社会和经济的影响。
一、引言无人驾驶汽车技术是指通过计算机和传感器等设备实现车辆自动驾驶的一种先进技术。
传统车辆需要人工操纵实现行驶，在这一技术的发展下，汽车将能够自主感知和决策，从而实现自动驾驶。
二、无人驾驶技术的现状目前，无人驾驶汽车技术已经取得了显著的进展。
一方面，各大汽车制造商和科技公司纷纷投资于无人驾驶技术的研发和应用。
特斯拉、谷歌、百度等公司推出的自动驾驶汽车已经在实际道路上进行了测试。
另一方面，无人驾驶技术所需的关键技术逐渐成熟，包括激光雷达、人工智能、高精度地图等。
三、无人驾驶技术的优势无人驾驶技术相比传统驾驶具有多重优势。
首先，它可以提高交通安全性。
自动驾驶汽车能够实时感知并及时应对交通状况，减少人为因素导致的事故风险。
其次，无人驾驶技术可以提高交通效率。
车辆之间可以实时通信，避免交通堵塞和事故发生，节约时间和资源。
此外，无人驾驶汽车还可以为老年人和残疾人群体提供更加安全和便捷的交通方式。
四、无人驾驶技术的挑战尽管无人驾驶技术在各个方面都表现出巨大潜力，但其仍然面临着一些挑战。
首先，安全问题是最大的挑战之一。
无人驾驶汽车需要面对各种复杂的交通场景，如突发状况、恶劣天气等，如何保证安全成为了需要解决的难题。
其次，无人驾驶技术的法律和道德问题也亟待解决。
例如，在交通事故中如何分担责任，如何保护驾驶员的隐私等问题。
五、无人驾驶技术的未来发展随着无人驾驶技术的不断发展，我们可以预见它将在未来得到更广泛的应用。
首先，无人驾驶汽车将在公共交通领域得到广泛应用，提供更高效和便利的交通选择。
其次，无人驾驶技术将推动出行方式的革新，人们可以更加轻松地享受到出行的便利。
此外，无人驾驶技术还将对城市规划和经济结构产生深远的影响。
六、结论无人驾驶汽车技术是未来交通领域的发展趋势，其具备改变人们出行方式的潜力。
无人驾驶车辆技术实验报告
无人驾驶车辆技术实验报告随着科技的迅速发展，无人驾驶车辆技术成为了当今汽车行业的热门话题。
无人驾驶车辆技术的实验报告成为了评估其安全性、可靠性和实用性的重要依据。
本实验报告旨在对无人驾驶车辆技术进行全面评估，并提供有益的建议和改进建议。
一、技术原理无人驾驶车辆技术是基于人工智能和自动驾驶技术的结合，通过传感器、摄像头、雷达和激光雷达等设备，实现车辆在不需要人类操作的情况下自主行驶。
该技术利用先进的算法和模型，识别道路标志、识别障碍物、做出驾驶决策，并实现车辆的自主导航。
二、实验设备本次实验中使用的无人驾驶车辆配备了高精度的传感器、摄像头和激光雷达设备，以确保车辆能够准确获取周围环境的信息，并做出正确的驾驶决策。
此外，车辆还配备了先进的人工智能系统，能够实现自主行驶和智能导航。
三、实验过程在实验过程中，我们对无人驾驶车辆进行了各种道路和环境的测试。
在城市道路、高速公路、复杂路况和恶劣天气下，无人驾驶车辆均表现出色，能够稳定行驶、识别障碍物，并及时做出避让和变道等操作。
在密集车流和复杂交通情况下，无人驾驶车辆也能够灵活应对，确保安全驾驶。
四、实验结果通过本次实验，我们得出结论：无人驾驶车辆技术已经达到了相当成熟的水平，能够满足日常交通需求，并在一定程度上提高了交通安全性和行车效率。
然而，仍存在一些问题需要解决，比如系统容错性不足、对特殊情况的应变能力有待提高等。
五、建议和改进建议为了进一步提高无人驾驶车辆技术的实用性和可靠性，我们提出以下建议和改进建议：一是加强系统的容错性，提高车辆对特殊情况的适应能力；二是加强对人工智能算法的优化和更新，确保车辆能够更准确地识别和判断道路情况；三是加强人机交互系统的设计，优化用户体验，提高乘客的安全感和舒适度。
综上所述，无人驾驶车辆技术的实验报告对该技术的发展和应用具有重要意义。
通过不断的实验和改进，相信无人驾驶车辆技术将更好地服务于人类出行需求，为未来交通带来更多便利和安全。
无人驾驶技术发展研究报告
无人驾驶技术发展研究报告近年来，无人驾驶技术在汽车行业中迅速发展。
随着人工智能和传感器技术的不断进步，无人驾驶车辆已经成为现实。
本文将对无人驾驶技术的发展进行研究，分析其应用前景和挑战。
一、无人驾驶技术的定义和分类无人驾驶技术，简而言之，就是指车辆在没有人类驾驶员的情况下自动驾驶。
根据驾驶员的参与程度，无人驾驶技术可分为五个级别，即Level 0到Level 5。
Level 0表示完全由人类驾驶，而Level 5则表示完全无需人类干预的自动驾驶。
二、无人驾驶技术的关键技术1. 传感器技术：无人驾驶车辆依靠传感器收集周围环境信息，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
这些传感器将输入到车辆的自主系统中，用于判断行驶路径和识别障碍物。
2. 人工智能：人工智能技术在无人驾驶技术中起着重要作用。
深度学习和神经网络等人工智能算法能够处理传感器输出的数据，并作出智能的决策。
3. 软件系统：无人驾驶车辆还需要强大的软件系统来管理各种任务和功能。
这些软件系统包括路径规划、交通信号处理、车辆控制等。
三、无人驾驶技术的应用无人驾驶技术有广泛的应用前景。
以下是一些主要领域的应用：1. 物流和货运：无人驾驶车辆可以用于物流和货运，提高运输效率，减少人力成本。
2. 出行服务：无人驾驶车辆可以为人们提供便利的出行服务，减少交通拥堵和事故发生。
3. 农业：无人驾驶技术可以应用于农业，实现自动化的农业生产和作业。
4. 公共交通：无人驾驶车辆可以改善公共交通系统，提高运输效率和减少碳排放。
四、无人驾驶技术的挑战虽然无人驾驶技术有许多应用前景，但仍面临一些挑战。
1. 安全性：无人驾驶技术需要确保车辆的安全性，防止意外事件的发生。
这需要完善的安全系统和对各种复杂道路情况的应对能力。
2. 法律法规：无人驾驶技术的应用还需要符合相应的法律法规。
尚未解决的问题包括道路交通规则的适应和责任的界定。
3. 数据隐私：无人驾驶技术需要收集和处理大量的数据。
汽车无人驾驶技术关键技术研究
汽车无人驾驶技术关键技术研究第一章引言汽车无人驾驶技术是近年来汽车行业众多技术创新中的一种重要趋势，是实现自动驾驶的关键技术。
本文从动力系统、传感系统、决策控制系统等三个技术方面对汽车无人驾驶技术的关键技术展开讨论，以期为该技术的研发提供一定的参考。
第二章动力系统动力系统是无人驾驶技术中的核心，必须保证汽车自由行驶且稳定。
在这方面，目前的技术主要包括以下几个方面：1.电动汽车技术：电动汽车的刹车、加速和转向等动作都可以通过电子信号指导控制，从而实现无人驾驶。
此外，纯电动汽车比传统燃油车在排放、能耗等方面更加优秀，也更适合环保主义者的使用。
2.燃料电池技术：与传统燃油车相比，具有燃料电池的汽车可减少能源浪费和对环境的不良影响。
这种技术的使用可以有效提高汽车的反应速度和减少噪音干扰。
3.混合动力技术：混合动力技术可以有效缓解电池寿命短、充电时间长等问题，同时结合反馈控制系统，在高质量路况（如高速公路）上获得最大的电动模式优势，以增加汽车的使用时间。
第三章传感系统无人驾驶技术中的传感系统主要负责获取车辆周围环境的信息，从而为汽车导航和故障排除提供数据支持，它包括雷达、摄像头、激光雷达和超声波测量等不同类型的传感器。
1.摄像头技术：摄像头技术是传感器中最重要的一个，可以获取环境的各种信息，如颜色、深度、纹理等，还可以确定车辆与目标之间的距离和速度信息。
因此，应该考虑使用更高分辨率的摄像头和更先进的车载计算机来处理其数据。
2.激光雷达技术：激光雷达技术是一种远程激光传输技术，通过测量光度差异来识别和探测车辆周围的障碍物。
目前市场上流行的激光雷达产品价格昂贵，为了降低成本，需要更多的专业研究开发和生产技术。
3.超声波技术：超声波技术可以探测车辆周围的物体和障碍物，并计算其距离、位置和相关数据。
虽然超声波传感器的数据输出速率较慢，但其安全性强，可以应用于车辆的低速控制和自动停车技术。
第四章决策控制系统无人驾驶技术中的决策控制系统可以看作是整个技术系统的控制核心，即通过分析收集的有关汽车周围环境的信息和事先编写的程序决策，控制车辆的行驶方向。
无人驾驶车辆关键技术研究
无人驾驶车辆关键技术研究无人驾驶车辆是近年来备受关注的热门话题。
随着科技的发展，无人驾驶车辆的概念不只是停留在电影中的科幻场景，已经成为现实生活中的重要驱动力。
但是，实现无人驾驶车辆需要涉及到多种技术，其中关键的技术包括感知、决策和控制等方面。
首先是感知技术。
无人驾驶车辆需要通过各种传感器来获取车辆周围的信息，以识别路标、路况、交通标志、行人、其他车辆等各种信息。
目前，常用的传感器包括激光雷达、摄像头、雷达、GPS等，这些传感器依靠先进的算法和软件来实现信息的处理和解析。
感知技术是实现无人驾驶车辆的基础技术，如果没有准确的感知技术，就无法保证车辆的运行稳定性和安全性。
其次是决策技术。
无人驾驶车辆需要依据车辆周围的信息做出决策，比如选择最优的路线或避免障碍物等。
基于人工智能和机器学习的技术是实现该方面的决策技术的核心。
车辆需要不断地学习新的信息和情况，并针对不同情况做出不同的决策。
同时，车辆还需要具备自适应的能力，即能够根据不同的驾驶者的驾驶风格和驾驶习惯做出不同的决策。
最后是控制技术。
无人驾驶车辆需要依据感知和决策结果来进行车辆的控制和操作，实现对车辆的细微调整。
控制技术主要包括控制算法、动力学控制、制动控制、转向控制等，通过这些控制技术，车辆能够准确地根据指令变化加速、减速和转弯等操作，实现稳定的车辆控制，从而达到安全行车的目的。
除了以上三种技术，无人驾驶车辆还需要其他相关技术的支持，比如通信技术、数据管理技术等。
这些技术都是无人驾驶车辆实现的关键因素，缺少了任何一个关键技术，都会导致无人驾驶车辆的失败。
总之，无人驾驶车辆关键技术的研究是一项很有挑战性的任务，需要涉及到多个学科领域的知识。
尽管现在已经取得了一些进展，但是仍然有许多问题需要解决。
随着科技和社会的不断发展，无人驾驶车辆的应用前景将会越来越广阔，相信在不久的将来，人们会看到越来越多的无人驾驶车辆出现在生活中。
无人驾驶研究报告
无人驾驶研究报告无人驾驶是指由计算机系统来控制车辆进行驾驶操作的技术。
近年来，随着人工智能和自动化技术的不断发展，无人驾驶成为了汽车行业的研究和发展的热点。
以下是一份关于无人驾驶的研究报告。
无人驾驶技术的研究和发展目前已经取得了很大的进展。
一方面，无人驾驶技术有望解决交通事故和道路拥堵等问题，提高交通效率和安全性。
另一方面，无人驾驶还有助于减少汽车尾气排放，降低对环境的污染。
因此，无人驾驶技术具有巨大的潜力和应用前景。
目前，无人驾驶技术主要依赖于人工智能和自动化技术。
通过使用传感器、摄像头、激光雷达等设备，无人驾驶车辆可以实时感知周围环境的情况，利用算法和模型来做出决策和控制。
例如，无人驾驶车辆可以通过识别和跟踪其他车辆、行人和交通信号等来遵守交通规则，并根据路况和行驶速度来做出合适的行驶决策。
此外，无人驾驶车辆还可以通过网络和其他车辆进行通信，实现协同驾驶和交通流优化。
然而，无人驾驶技术仍然面临一些挑战和难题。
首先，无人驾驶车辆需要具备强大的计算和处理能力来处理庞大的数据和复杂的决策。
其次，无人驾驶技术需要在不同的天气和路况下保持良好的工作效果。
此外，无人驾驶技术还需要解决法律、伦理和安全等问题，以保证人们的安全和隐私。
为了推动无人驾驶技术的研究和应用，政府、企业和学术界需要加强合作，共享资源和数据，并建立相关的法律和规章制度来保障社会的安全和稳定。
此外，还需要加大对无人驾驶技术的培训和普及，提高人们对这项技术的认识和理解。
综上所述，无人驾驶技术是汽车行业的重要研究方向之一。
无人驾驶技术有望在未来几年内实现商业化应用，并对交通和环境等领域产生重大影响。
然而，无人驾驶技术仍然面临一些挑战和难题，需要政府、企业和学术界的共同努力来克服。
希望本报告能为无人驾驶技术的研究和发展提供一些参考和借鉴。
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无人驾驶汽车的关键技术研究摘要：对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。
概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。
关键词：无人驾驶汽车；自动测距；自动避障Key Technology Research of Driver-less Car Abstract：Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition , significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process,in addition to make a reasonable future prospects of the unmanned vehicle. Key words：driver-less car; automatic location; automatic obstacle avoidance1 引言随着社会的进步，汽车工业的不断发展，如今越来越多的普通家庭都拥有了汽车，这使得全世界汽车保有量飞速增加。
汽车一方面让我们的出行变得更加方便快捷，另一方面却也给我们的生活带来了诸多不利，汽车造成的交通事故、交通堵塞给人类带来了极大的生命与财产损失。
在这样的背景之下无人驾驶汽车横空出世，无人驾驶汽车集成了大量最顶尖的科学技术，使汽车能够做到完全的无人驾驶，并保证绝对的行车安全，无人驾驶汽车一定会在不久的将来得到广泛的普及。
2 无人驾驶汽车概述2.1 无人驾驶汽车定义国际标准化组织ISO、美国汽车工程师学会SAE、中国国标GB等国内外权威机构均未给出无人驾驶汽车的确切定义。
通过中外学者对无人驾驶汽车认识的总结可以大致得出无人驾驶汽车的定义，无人驾驶汽车是在传统汽车基础之上发展起来的，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标，是集自动控制技术、传感技术、人工智能技术、视觉计算等众多技术于一体的新型智能汽车，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。
2.2 无人驾驶汽车意义研究表明，有70%的交通事故是由于人们自己的原因照成的，汽车智能化、自动化程度越高人类参与驾驶的程度越少，汽车就越安全。
近些年来发展起来的各种先进技术如ABS防抱死系统、TCS牵引力控制系统、倒车雷达系统、自适应巡航系统等，这些技术一方面使人们对汽车的操控越来越简化，同时也使汽车变得越来越安全。
无人驾驶汽车从根本上解决了这一问题，无人驾驶汽车车顶上装有俯视摄像头——汽车的“眼”[3]，它能自动识别路面上的白黄线及交通标识，从而准确判断行车方向与汽车所处方位。
汽车前方安装有激光测距仪及雷达，它时刻扫描着车周围环境，比如汽车前、后方车辆的位臵与行车状况，路上行人、障碍物等，这就像汽车有了嗅觉灵敏的“鼻”。
另外，无人驾驶汽车有着强大的计算机系统，能够随时高效的处理汽车各个传感器发送过来的信息，这又是无人汽车的“大脑”。
机器出错的机会是小于人脑的，并且速度更快反应更加灵敏，也不会受到天气、环境的影响，避免了一切由于人为因素所造成的交通事故。
另外，无人驾驶汽车能够准确的识别交通信号灯与路面标识并严格按预设程序执行，故在城市拥堵道路上行驶更加规范从而避免了交通堵塞的发生。
2.3 国内外研究状况2.3.1 国外研究状况美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一[1]。
早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。
卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。
1995年美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车,完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。
在全长5000km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50~60km/h。
德国于1987年研制成功的无人驾驶汽车VaMoRs-M，在号称世界上最规范的德国高速公路上进行了无人驾驶实验。
在德国军方的护送车队及直升飞机的保障下，它创下了97km/h的最高时速。
随后的几年，德国国防军大学的VaMoRs-M系列无人驾驶汽车一直保持着无人驾驶车辆研究领域时速上的世界纪录。
日本丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。
这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。
安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[5]。
2010年谷歌公司研制的无人驾驶车辆开始了城市道路的行驶测试，截止2012年8月8日，这些无人驾驶汽车已经安全行驶了30万英里超过了大部分普通轿车的生命周期，如图2-1所示。
2012年，美国内华达州机动车辆管理局为一辆搭载谷歌智能驾驶系统的汽车颁发了牌照，使得无人驾驶汽车开始真正驶入普通人的视线。
图2-1 谷歌无人驾驶汽车2.3.2 国内研究状况我国无人驾驶汽车研究开始较晚[2][3]，步伐较之欧美国家也略为落后。
1980年，“遥控驾驶的防核化侦察车”由国家立项1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生1992年，2000年4月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功。
2003年，在中国第一汽车集团公司的赞助下，国防科技大学完成的红旗旗舰CA7460无人驾驶平台试验，标志着我国第一辆自主驾驶汽车的诞生。
2011年7月14日，国防科技大学研制的红旗HQ3无人驾驶汽车（如图2-2所示），首次完成了从长沙到武汉289km的高速全程无人驾驶试验。
2012年12月，由军事交通学院研制的无人驾驶智能汽车，从北京台湖收费站启程，用一个小时左右到达天津东丽收费站，全程行驶114km成功完成高速公路测试，成为我国第一辆官方认证完成高速公路测试的无人驾驶智能汽车。
图2-2 国防科大无人驾驶车辆-红旗HQ33 无人驾驶汽车关键技术无人驾驶汽车研究之关键主要可以分为两大类技术[4]，一种是车辆定位技术，一种是车辆控制技术。
3.1 环境感知无人驾驶汽车由于无人操纵汽车，故无人汽车上必须装备一整套完备的环境感知模块[6]，这个模块要能够完美的替代人类的眼、耳，并且采集、传输信号快速迅捷。
现今具有代表性的无人驾驶汽车对周围环境的感知主要是以测距传感器及视觉（摄像头）相结合。
例如谷歌无人驾驶汽车就是通过摄像机、雷达传感器和激光测距来“看到”其他车辆。
现着重介绍在各个无人驾驶汽车上广泛使用的超声波测距及激光雷达测距。
3.2 障碍规避如今汽车不停的朝着智能化、高速化发展，特别是在高速公路上，汽车时速超过120公里非常平常，这样一旦发生事故，留给人们的反应时间就非常短暂。
有统计显示，汽车追尾占高速公路交通事故的绝大多速，高速公路连环追尾事故也时有发生。
究其根源，这往往就是车速过快，人的大脑、身体来不及反应所造成的，汽车自动防碰撞系统就是为了解决这一问题而问世的。
无人驾驶汽车是高度的智能化汽车，它所具备的自动避障能力也是在现有的自动防撞系统基础之上发展起来的。
汽车自动防撞报警刹车系统的总体方案设计包括数据采集、数据处理、动作执行[8]三个部分。
数据采集模块的任务就是采集各种要实现自动防撞的数据，数据处理模块的任务是分析汽车前方是否存在危险并发出相应的报警或刹车命令，动作执行模块的任务是具体执行报警或强行刹车的动作。
3.2.1 数据采集模块要想实现汽车的自动规避障碍，汽车必须能够获得大量的汽车行车状态、位臵等一系列数据，比如本车的车速、轮速、纵向加速度、横摆角速度、转向角等，本车与周围车辆的相对速度、加速度、距离，本车与周围环境内物体的距离等等。
这些数据可以由各类传感器、摄像头、雷达等设备获得[9]。
这里列举出了一些必备传感器及其常见安装位臵，见表3-1。
表3-1传感器及其安装位臵传感器名称常见安装位臵轮速传感器车轮总成的非旋转部分加速度传感器汽车发动机或行李箱内距离传感器发动机盖上前侧转向角传感器转向轴管上制动动作传感器制动踏板支架处3.2.2 数据处理模块（1）数据处理流程为了合理的实现汽车自动报警刹车，可以采用单片机处理数据，数据处理流程如图3-1所示。
汽车自动报警刹车系统启动后，首先判断汽车绝对速度是否大于20km/h，因为汽车低速行驶时一般不会发生交通事故，这个阀值也可以根据实际情况修正[9]。
如果汽车速度大于20km/h，则判断汽车以目前的速度行驶，将会发生碰撞的时间是否是小于4秒，如果是，则计数N值加1，当N大于5时，启动强行刹车。
之所以当测得发生碰撞的时间是小于4秒时不能立即刹车，是因为这个判断很有可能是误判断，例如激光接收器接收到对面其它车辆发车的激光，会误认为是自己车辆发出的激光已经返回，从而做出错误判断。
所以只有多次做出相同判断后，才能强行刹车。
当激光发生器发射激光束频率为每秒30-50次时，作5次判断所需时间不到0.1秒。
这个阀值也可以根据实际情况修正。
设计中，还需要另一个计时器，当一定时间比如1秒中内如果N值没有变大(增加)，则N值清零。
即只有N值在很短时间内变大到5，才能强行刹车。
关于自动报警，它的设计思想和自动刹车的设计思想大致相同。
图3-1碰撞时间处理流程图（2）碰撞时间的计算为了计算汽车和前方障碍物的碰撞时间[11]，首先应获得汽车与前方障碍物的相对速度。
以激光雷达测距为例，相对速度可这样获得：数据处理模块根据振荡器震荡计数和振荡周期可以计算出激光从发射到接收之间的时间差，设时间差为t，则障碍物离汽车的距离为s，t c=。