汽车自动驾驶主要依赖于以下几项核心技术：

传感器技术

摄像头：用于捕捉环境中的颜色、纹理等视觉信息，识别交通标志、行人和其他车辆等。

激光雷达（LiDAR）：通过发射和接收电磁光波来生成高精度的三维点云信息，构建车辆周围环境的三维地图。

毫米波雷达：通过发射波长为1~10毫米的电磁波来探测物体的距离、速度和方向，能够在全天候条件下工作。

超声波传感器：用于短距离探测障碍物。

人工智能和机器学习算法

决策系统：利用AI和机器学习算法处理传感器收集到的信息，进行环境感知、物体行为预测和驾驶决策。

路径规划：根据当前位置和目的地计算最优行驶路径，考虑实时交通信息、天气条件和周围车辆的动态行为。

控制系统

纵向控制：包括加速和减速。

横向控制：包括转向。

控制算法：将决策规划的结果转化为实际驾驶操作，确保车辆在各种路况下平稳、安全地行驶。

定位和导航系统

GPS（全球定位系统）：提供车辆的位置信息。

高精度地图：结合实时交通信息，提高导航系统的准确性和效率。

车辆通信技术（V2X）

车与车通信（V2V）：提高道路安全和交通效率。

车与基础设施通信（V2I）：与交通信号、路标等基础设施通信。

车与行人通信（V2P）：提高行人安全。

车与网络通信（V2N）：获取实时信息和天气预报。

人机交互界面

触摸屏：允许驾驶员设置目的地、调整温度等。

语音识别和手势识别：提高驾驶便利性和安全性。

仿真和测试

虚拟仿真：在模拟环境中进行大量测试，降低实际道路测试的风险和成本。

实际道路测试：通过实际道路测试积累数据，优化算法和系统性能。

法规和标准

自动驾驶级别：根据SAE定义的自动驾驶级别，逐步实现从辅助驾驶到全自动驾驶。

这些技术的紧密结合，使得自动驾驶车辆能够在复杂多变的道路环境中行驶，提高道路安全，减少交通拥堵，降低能源消耗和环境污染。