1. 自动驾驶原理
汽车自动驾驶技术是通过高精度摄像头或雷达、激光等距离传感器采集路面信息，将图像和距离信息传输至车辆控制中心。经过处理后，控制单元依据这些指令操作车辆行驶状态。深度神经网络技术在这一过程中起到关键作用。
2. 关键技术
自动驾驶技术常用的关键技术包括人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统。这些技术用于获取车辆行驶过程中的道路信息，直接关系到自动驾驶的安全性。
3. 传感器技术
传感器技术是连接现实世界和汽车控制系统的桥梁，包括图像传感器和距离传感器。常见的传感器有单摄像头、多摄像头、多普勒雷达（包括短距离雷达、远距离雷达和激光雷达）以及GPS定位装置。
4. 车辆电子技术
汽车电子技术需要具备可靠、安全、稳定的特点。中央处理器作为汽车的大脑，需要处理多个传感器采集的数据，以实现对车辆四肢（制动、加速和转向）的控制。
5. 操作控制技术
操作控制系统将处理结果与硬件结合，实现自动驾驶汽车的加速、减速、刹车、停车、变向、避让和人机对话等功能。
6. 网络传输技术
无人驾驶汽车需要与互联网、局域网进行联络，并具备道路环境识别功能。这包括车与车、车与卫星通讯、车与天气预报、车与交通指挥网的联络，以确保正确识别和选择道路、服从交通指挥、通过交叉路口和避让危险。
7. 发展现状与挑战
近年来，自动驾驶技术取得了巨大进步。然而，它仍然面临天气、拟人化以及效率、价格、实用性等方面的挑战。随着技术的不断发展，全自动汽车驾驶技术有望在不久的将来得到广泛应用。
