自动驾驶是指让汽车自己拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。美国汽车工程师协会（SAE）根据系统对于车辆操控任务的把控程度，将自动驾驶技术分为L0-L5，系统在L1~L3级主要起辅助功能；当到达L4级，车辆驾驶将全部交给系统，而L4、L5的区别在于特定场景和全场景应用。
自动驾驶技术分层
自动驾驶系统可以分为感知层、决策层、执行层，L4级自动驾驶系统实现在特定区域内对车辆操作的完全接管，系统需要实现：对周围障碍物的感知、车辆定位以及路径规划（2W1H），实现这些功能需要构建感知层、决策层、执行层这三个层面的技术架构，这三个技术层级分别代表着L4自动驾驶系统的眼和耳、大脑以及手脚。
自动驾驶技术架构
感知层依赖大量传感器的数据，分为车辆运动、环境感知两大类：车辆运动传感器：速度和角度传感器提供车辆线控系统的相关横行和纵向信息。惯性导航+全球定位系统=组合导航，提供全姿态信息参数和高精度定位信息。环境感知传感器：负责环境感知的传感器类似于人的视觉和听觉，如果没有环境感知传感器的支撑，将无法实现自动驾驶功能。主要依靠激光雷达、摄像头、毫米波雷达的数据融合提供给计算单元进行算法处理。
自动驾驶环境感知传感器
摄像头：主要用于车道线、交通标示牌、红绿灯以及车辆、行人检测，有检测信息全面、价格便宜的特定，但会受到雨雪天气和光照的影响。由镜头、镜头模组、滤光片、CMOS／CCD、ISP、数据传输部分组成。光线经过光学镜头和滤光片后聚焦到传感器上，通过CMOS或CCD集成电路将光信号转换成电信号，再经过图像处理器（ISP）转换成标准的RAW，RGB或YUV等格式的数字图像信号，通过数据传输接口传到计算机端。
激光雷达：激光雷达使用的技术是光飞时间法（Time of Flight）根据光线遇到障碍的折返时间计算距离。为了覆盖一定角度范围需要进行角度扫描，从而出现了各种扫描原理。主要分为：同轴旋转、棱镜旋转、MEMS扫描、相位式、闪烁式。激光雷达不光用于感知也应用于高精度地图的测绘和定位是公认L3级以上自动驾驶必不可少的传感器。
毫米波雷达：主要用于交通车辆的检测，检测速度快、准确，不易受到天气影响，对车道线交通标志等无法检测。毫米波雷达由芯片、天线、算法共同组成，基本原理是发射一束电磁波，观察回波与入射波的差异来计算距离、速度等。成像精度的衡量指标为距离探测精度、角分辨率、速度差分辨率。毫米波频率越高，带宽越宽，成像约精细，主要分为77GHz和24GHz两种类型 。
组合导航：GNSS板卡通过天线接收所有可见GPS卫星和RTK的信号后，进行解译和计算得到自身的空间位置。当车辆通过遂道或行驶在高耸的楼群间的街道时，这种信号盲区由于信号受遮挡而不能实施导航的风险。就需要融合INS的信息，INS具有全天候、完全自主、不受外界干扰、可以提供全导航参数（位置、速度、姿态）等优点，组合之后能达到比两个独立运行的最好性能还要好的定位测姿性能。
随着产业链成熟和产量提升硬件成本有望实现大幅下降，目前大体上实现L4自动驾驶的硬件设备一般包含：6~12台摄像头、3~12台毫米波雷达、5台以内的激光雷达以及1~2台GNSS/IMU和1~2台计算平台（不同方案会选择不同侧重的传感器）。当前一整套L4级自动驾驶系统硬件成本还比较昂贵，整体基本在50万元左右甚至更高，而未来随着资本、研发的不断投入，自动驾驶产品逐渐落地、配套产业链逐渐成熟，预计整套系统硬件成本会在1~2年左右降至10~20万元，并最终有望控制在10万元以内。