自动驾驶原理     

汽车自动驾驶技术的实现是通过摄像头采集路面情况的图像（或者在雷达和激光探测器的协助下判断距离），利用车辆自动驾驶技术的图像分析程序对当前环境作出判断，发出相应的指令进而控制车辆的行驶状态改变。具体实施步骤如下：

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用高精度摄像头采集路面信息（或者雷达，激光等距离传感器同时测量出路面异常信息的距离）

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将图像信息和距离信息传送至车辆控制中心，道路信息经过处理后将指令发送至车辆控制单元。

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车辆控制单元依据第二步的指令进行车辆行驶状态的改变的操作。而在这一系列的指令判断技术中采用深度神经网络技术。

关键技术     

人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统技术是汽车自动驾驶技术中常用的集中技术，利用这些技术可以获取车辆行驶过程中道路上的信息，这些信息获取的准确与否直接关系着汽车自动驾驶的安全性。将以上技术进行概括总结，可以分为以下四项：

传感器技术：传感器技术直接联系着现实世界与汽车控制系统，而传感器技术又包含图像传感器和距离传感器。在自动驾驶功能的汽车中常见单摄像头、多摄像头，多普勒雷达（短距离雷达、远距离雷达，激光雷达），GPS定位装置等，正式这些传感器构成了汽车自动驾驶的眼睛，看清道路上的种种。

车辆电子技术：汽车电子的特点就是可靠，安全，稳定。而汽车电子中的中央处理器必须要满足以上要求，同时能够处理多个传感器采集的数据。只有这样才能利用汽车的“大脑”（中央处理器）将采集到的信息（传感器获取）通过“神经网络”（CAN总线）达到控制“四肢”（四个轮子的制动、加速和转向）的目的。

操作控制技术：计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等，通过自动驾驶技术中的操作控制系统，可以使无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力，其主要完成数据分析、数据建模、数据判断和车辆状态调整的功能。

网络传输技术：无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和道路环境识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。而这些信息的获取和处理必须通过网络进行数据和信息的传输，而在信息的传输过程中，信息的安全性也需要特别的注意。

经过近些年的发展，车辆自动驾驶技术已经获得了巨大的提高，相信全自动汽车驾驶技术在不久的将来会得到广泛的应用。然而，汽车自动驾驶仍然还经受天气的挑战，拟人化的挑战和效率、价格、实用性的挑战。by英特尔物联网

无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶 无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。其中制约无人驾驶汽车量产的原因在与激光雷达的价格以及量产。