传感器技术：无人驾驶汽车需要各种传感器来感知周围环境，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
激光雷达：通过发射激光束来测量周围物体的距离和速度，具有高分辨率、远距离探测等优点。
固态激光雷达：采用固态技术，具有体积小、成本低、可靠性高等优点。
机械式激光雷达：采用机械旋转方式，具有精度高、探测距离远等优点，但成本较高。
摄像头：通过图像识别技术来识别车道线、交通标志、行人等，具有成本低、可识别丰富信息等优点。
单目摄像头：通过单张照片来识别物体，具有成本低、计算量小等优点。
双目摄像头：通过两张照片来识别物体，具有精度高、可识别三维信息等优点。
毫米波雷达：通过发射毫米波来测量周围物体的距离和速度，具有穿透能力强、不受天气影响等优点。
短距离毫米波雷达：适用于近距离探测，如盲点监测、车道保持等。
长距离毫米波雷达：适用于远距离探测，如自适应巡航、碰撞预警等。
定位技术：无人驾驶汽车需要实时知道自己的位置，如GPS、地图匹配、惯性导航等。
GPS：通过接收卫星信号来获取位置信息，具有精度高、全球覆盖等优点。
实时动态差分GPS：通过实时更新差分数据，提高定位精度。
地图匹配：通过将车辆位置与高精度地图数据进行匹配，提高定位精度。
高精度地图：具有高精度、丰富信息等优点，是实现无人驾驶的关键。
惯性导航：通过测量加速度和角速度来计算位置，具有不受外界干扰、自主导航等优点。
六轴惯性测量单元：具有精度高、体积小等优点，适用于无人驾驶汽车。
决策规划技术：无人驾驶汽车需要根据环境信息、地图数据等做出决策，如路径规划、行为决策等。
路径规划：根据目的地、交通状况等信息规划行驶路径，具有优化行驶效率、避免拥堵等优点。
A*算法：一种经典的路径规划算法，具有计算量小、易于实现等优点。
D*算法：一种动态路径规划算法，具有适应环境变化、实时规划等优点。
行为决策：根据环境信息、交通规则等做出驾驶决策，具有安全驾驶、遵守交规等优点。
基于规则的行为决策：通过制定一系列规则来指导驾驶行为，具有简单易行、易于实现等优点。
基于学习的行为决策：通过机器学习算法来学习驾驶行为，具有自适应、智能决策等优点。
控制技术：无人驾驶汽车需要根据决策结果控制车辆行驶，如转向、加速、制动等。
转向控制：根据方向盘转角和车速等信息控制转向系统，具有稳定行驶、避免侧滑等优点。
电动助力转向系统：具有节能环保、易于控制等优点，适用于无人驾驶汽车。
加速控制：根据油门踏板位置和车速等信息控制加速系统，具有平稳加速、节能环保等优点。
电子节气门控制系统：具有响应速度快、控制精度高等优点，适用于无人驾驶汽车。
制动控制：根据制动踏板位置和车速等信息控制制动系统，具有安全制动、缩短制动距离等优点。
电子制动系统：具有响应速度快、控制精度高等优点，适用于无人驾驶汽车。
车联网技术：无人驾驶汽车需要与其他车辆、基础设施等进行通信，如V2X、5G通信等。
V2X：通过无线通信技术实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的通信，具有提高交通安全、缓解交通拥堵等优点。
DSRC：一种基于WiFi技术的短距离无线通信技术，具有传输速度快、可靠性高等优点。
CV2X：一种基于蜂窝网络的车联网通信技术，具有传输距离远、覆盖范围广等优点。
5G通信：通过第五代移动通信技术实现高速、低时延、高可靠性的通信，具有支持海量设备连接、实现车联网等优点。
网络切片技术：一种将物理网络划分为多个虚拟网络的技术，具有满足不同业务需求、提高网络资源利用率等优点。
