无人驾驶依赖几种先进技术，这些互为补充的技术感知周围环境、进行自我导航。究竟这些技术如何协同工作?
除了Waymo等知名的领头羊之外，又有哪些公司在推动这个行业发展感知能力，无人驾驶汽车必须要能够识别交通信号和标志，以及其他汽车、自行车和行人。它们还必须能感知前方物体的距离和速度，以便作出对应反应。
摄像头和计算机视觉，摄像头普遍用于无人驾驶车辆和配备先进驾驶辅助系统(ADAS)的车辆，是无人驾驶环境下一种重要的感知设备。
摄像头可以识别颜色和字体，帮助检测道路标志、交通信号灯和街道标记——这是其相对于雷达和激光雷达的一个优点。不过，在检测深度和距离上，摄像头远远不及激光雷达。
无人驾驶感知系统基于计算机视觉技术来检测物体和信号，以此处理从摄像头提取的数据。
计算机视觉软件需要能够识别车道边界的具体细节(比如，线条颜色和图案等)，还需要能评估适当的交通规则，在复杂交通场景下实现安全的、与人类驾驶行为类似的自主驾驶。
其中，常用的是摄像头，它和人类的眼睛接近，可以看清有颜色的标识、物体，看得懂字体，分得清红绿灯。但是缺点也不少，比如在夜晚或恶劣的天气下视力就严重下降，也不擅长远距离观察。
其次是颇富争议的LiDAR，即激光雷达。比较常见的是在车顶，像是顶不停旋转的帽子。原理很简单，就是通过计算激光束的反射时间和波长，可以完成绘制周边障碍物的3D图。而短板则是无法识别图像和颜色。
还有，毫米波雷达，因为它可以全天候工作，这使得它不可或缺，即便它无法识别高度，分辨率不高，也难以成像。但它凭借其穿透尘雾、雨雪的硬本领，站稳一席之地。
其中与安防最密切相关的当属常见的摄像头了。当前，新的人工智能技术使得安防摄像头拥有人脸识别、车牌识别、活体检测等功能，成为推动安防产业发展的变革力量。而AI的应用，也使其他行业产生对摄像头的需求，这其中就包括自动驾驶。
目前主流自动驾驶技术靠两种系统来实现：一是激光雷达系统，但成本过高，推广不易;另一个就是视频监控分析系统，这项技术已较为成熟，价格低，易推广。而在自动驾驶所有技术当中，基于视像的技术较为突出，通过视频监控，可以实时分析路况、车辆及行人信息，辅助汽车做出有效、及时的反馈。其中，图像传感器性能决定传输图像质量，没有高质量图像获取与传输，视频分析准确性就无从谈起。视频监控与高质量图像传感器对于自动驾驶汽车来说非常重要。
未来，在摄像传感器性能突破、芯片成本下降以及深度学习技术推动下，预计在自动驾驶汽车后视/环视和夜视摄像头、先进驾驶辅助系统、视镜替代和行车记录仪、驾驶/车辆接口等应用中至少应用8-10个摄像头。
近年来，汽车领域对视频监控的需求成为拉动安防行业进一步发展的因素。车载摄像头处于自动驾驶和车联网双风口，市场规模空间巨大，根据HIS估算，全球车载摄像头出货量将从2014年的2800万个增长到2020年的8300万个，复合增长率达20%。安防企业大举进入自动驾驶领域，很大一部分是以自身先进安防技术为背景，尤其是视频监控技术。
决策技术
通过眼睛识别得到了周边环境，接下来就要充分利用这些信息进行理解分析，决定自己该如何走下一步。要完成这项任务的就是最强大脑。自动驾驶机器人需要完成大脑中的知识库有两种方式：专家规则式和AI式。
专家规则式，英文叫rule-based。即提前编写好规则，当需要做决定的时候必须严格遵守这些规则。举个例子，当准备超车变道时，需要满足以下条件(这是一个假专家，仅供参考)：道路半径大于500R(弯道不变道);跟目标车道上的前后车的距离都在20m以上;比后车的车速慢不超过5km/h;等等等等...以上N个条件同时满足时，即可超车变道。
AI式，就是一直很火的人工智能。模仿人类的大脑，通过AI算法对场景进行理解。或提前通过大量的犯错积累经验，或事前听某人指点江山。通过AI式积累知识库，会让她的反应更加灵活。
定位技术
目前，除了主流的用GPS或GNSS(全球卫星导航系统)来定位的方式之外，也有在公路上铺设电磁诱导线等方式来实现定位。高精度GPS定位目前来说最大难题是，山区和隧道等地理因素对精度的影响，虽然可以依靠IMU(惯性测量单元)来进行推算，但GPS丢失信号时间过长的话，累计的误差就会比较大。
另外，自动驾驶专用的3D动态高清地图带给了自动驾驶更多可能性。因为有了高清地图，就可以将自己的位置轻松定位在车道上。
近日，ARCFOX极狐品牌举行2021ARCFOX极狐品牌之夜暨上市发布会，并发布了纯电轿车阿尔法S，推出四个版本，售价25.19万元~34.49万元。同时亮相的还有，ARCFOX极狐品牌与华为携手打造的全球首款搭载3激光雷达量产车——阿尔法S 华为HI版。国产自主无人驾驶技术的首款汽车亮相，标志着中国的无人驾驶正式开启新征程。
无人驾驶的出现给目前的汽车行业带来了摧毁性的打击，为社会的发展带来了极大的改变。最先发布实现无人驾驶汽车的是特斯拉，从当前特斯拉所遇到的投诉维权事件来看，智能汽车也遭遇很多技术不成熟所带来的困惑。
实现无人驾驶需要的技术有哪些呢?接下来我们通俗易懂地给大家讲解实现无人驾驶的技术。
1、无人驾驶原理：无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制，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。
2、视觉感知技术：视觉感知技术简言之就是依靠一个单目或多目摄像头可精准识别车道线、路边沿、可行驶区域、车辆、行人、交通标志及交通灯等信息。视觉感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过视觉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。视觉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。
3、激光雷达感知技术：激光雷达(LiDAR)是一种用于精确获得三维位置信息的传感器，好比人类的眼睛，可以确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。它是通过激光测距技术探测环境信息的主动传感器的统称。它利用激光束探测目标，获得数据并生成精确的数字工程模型。激光雷达由发射系统、接收系统 、信息处理三部分组成。激光雷达的工作原理是利用可见和近红外光波(多为950nm波段附近的红外光)发射、反射和接收来探测物体，可对交通参与者和未知目标进行精确检测和跟踪，适用于自动驾驶、车路协同等场景。
4、多传感器融合技术：所谓多传感器信息融合(MulTI-sensor InformaTIon Fusion，MSIF)，就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环 境的一致性解释。可自由组合多传感器数据，为系统提供低延时、高精度、有容错性的感知结果。
Uber上周推出无人驾驶汽车载客服务，并在匹兹堡上路试运行，令本已炙手可热的无人驾驶技术受到更加广泛的关注。
过去两年，各大科技公司的无人驾驶汽车实验进行的如火如荼。实际上，从复杂的自动巡航到一些车辆上安装的半自动驾驶系统，再到完全能够自主驾驶的汽车，无人驾驶技术已经以很多种形式存在。
自适应巡航控制系统
自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control)是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术基础上发展而来的，如今在很多普通车型以及豪车上都能见到。
在车辆行驶过程中，车上的雷达、摄像头以及其他传感器能够探测与其他车辆的间距。如果间距过小，这个系统就会让车轮适当制动，并降低发动机输出功率，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。
其成本因车而异，配备了这个系统的车辆价格区间非常大。