每一辆无人驾驶车辆都面临着三个基本问题： - 我在哪？ - 我要去哪里？ - 我怎么去？

要解决这些问题，需要借助多种先进的技术手段。

一、视觉传感器

视觉传感器包括摄像头和相机，它们对光照和天气条件非常敏感。相比之下，热成像相机能够更好地适应昼夜变化，能够捕捉环境中的详细纹理信息。

二、激光雷达（LiDAR）

激光雷达通过发射激光脉冲来测量物体的距离，从而生成精确的三维点云数据。与摄像头相比，激光雷达在不同光照和天气条件下表现更好。尽管如此，点云数据在远距离目标检测方面仍然存在局限性。新型的闪光激光雷达弥补了这一缺陷，可以捕捉更详细的纹理信息。

三、雷达

雷达利用无线电波而非激光来检测物体，因此可以测量物体的速度。雷达具有高精度的测速和测距功能，不易受到光照和天气的影响。车身周围的雷达系统可以实现全方位覆盖，从而提供盲区探测、车道保持和变道辅助等功能。雷达还可以用于短程和中长程的防撞保护和泊车辅助。

四、超声波传感器

超声波传感器通过发射高频声波来检测物体的位置和距离。它们特别适用于检测低速场景，如停车场内的停车情况。此外，超声波传感器还可以用于盲点检测，当有物体进入盲区时提醒驾驶员。

五、全球导航卫星系统（GNSS）

GNSS系统，如GPS，提供了全球范围内的定位服务。RTK（实时动态定位）技术可以显著提高定位精度，从米级提升至厘米级。这种高精度定位对于农业、土地调查等领域尤为重要。此外，RTK技术也可以应用于自动驾驶汽车，以优化定位导航功能。

六、高精地图

高精地图结合了定位系统，可以进行路径规划。例如，高德地图提供了高精度定位和地图的一体化解决方案。高精地图市场预计将在未来几年快速增长，市场规模预计将从2020年的21亿美元增长到2025年的94亿美元。

七、惯性测量单元（IMU）

IMU通过测量加速度和旋转角度来提供高频率的定位信息。它通常与GPS结合使用，以提高定位精度。IMU广泛应用于各种设备中，从手机到导弹和航天器。IMU的精度直接影响到自动驾驶系统的性能。

八、里程计

里程计主要用于在缺乏其他全局定位信息的情况下，通过累计行驶距离来估算车辆的位置。虽然里程计的精度有限，但它仍然是自动驾驶系统中的重要组成部分。

每种技术都有其独特的优势和局限性，因此在实际应用中通常需要多种技术相互配合。自动驾驶系统包括感知、决策、规划和控制等多个层次，其中感知层负责收集环境数据，决策层负责判断和决策，规划层负责路径规划，控制层则负责执行具体的控制指令。

感知层进一步细分为“传感”和“感知”两个阶段。传感阶段主要负责收集原始数据，如图像和雷达数据；感知阶段则从这些数据中提取有用的信息，如识别图像中的物体和标志牌。

尽管深度学习算法已经在感知层取得了显著成功，但在决策、规划和控制阶段，人工智能算法仍然需要与其他技术相结合，以实现更高效的自动驾驶功能。

通过这些技术的综合应用，自动驾驶车辆可以实现全面的感知和可靠的定位，从而为未来的自动驾驶时代奠定坚实的基础。