自動駕駛依靠感知、決策、執(zhí)行等多層面技術(shù)協(xié)同運作。在感知層，激光雷達、攝像頭等傳感器收集信息，多傳感器融合技術(shù)是關(guān)鍵；決策層以感知信息為依據(jù)，借助模糊推理等先進理論制定策略；執(zhí)行層則按決策結(jié)果操控車輛。此外，傳感器、芯片、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也不可或缺，它們助力汽車感知環(huán)境、處理數(shù)據(jù)、實現(xiàn)通信，共同推動自動駕駛的實現(xiàn)與發(fā)展 。

在感知層，各類傳感器如同汽車的“眼睛”，敏銳地捕捉著周圍世界的每一個細節(jié)。激光雷達通過發(fā)射激光束并測量反射光的時間，能夠精確地繪制出車輛周圍的三維空間地圖，清晰地識別出障礙物、道路邊界以及其他車輛的位置和速度。攝像頭則憑借其強大的視覺能力，提供豐富的圖像信息，不僅可以識別交通標志、信號燈，還能準確地檢測出行人、自行車等目標。而多傳感器融合技術(shù)則像是一位智慧的“指揮官”，將激光雷達的高精度距離信息與攝像頭的豐富視覺信息有機結(jié)合，取長補短，為汽車提供更全面、準確的環(huán)境感知。

決策層宛如汽車的“大腦”，它依據(jù)感知層傳來的大量信息進行深入分析和判斷。模糊推理、強化學習等先進的決策理論在這里發(fā)揮著重要作用。模糊推理能夠處理那些模糊不清、不精確的信息，使汽車在面對復雜多變的交通場景時，能夠做出合理的決策。強化學習則通過讓汽車在不斷的試錯中學習最優(yōu)的駕駛策略，逐漸提高其決策的準確性和適應(yīng)性。然而，要讓這個“大腦”更加聰慧，還需要不斷完善人工智能模型，并積累大量的有效數(shù)據(jù)，這也是目前決策層技術(shù)發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)。

執(zhí)行層則是汽車的“手腳”，負責將決策層的指令轉(zhuǎn)化為實際的行動。車輛操控系統(tǒng)通過總線與決策系統(tǒng)緊密相連，精準地控制著汽車的加速、制動、轉(zhuǎn)向等動作。無論是平穩(wěn)地加速前行，還是及時地剎車避讓，亦或是靈活地轉(zhuǎn)向變道，執(zhí)行層都能準確無誤地完成任務(wù)，從而實現(xiàn)汽車的自主駕駛。

另外，傳感器技術(shù)是自動駕駛的基石，它讓汽車能夠?qū)崟r感知周圍環(huán)境的變化；芯片技術(shù)如同汽車的“智慧中樞”，高效地處理著多個傳感器傳來的海量數(shù)據(jù)，隨著技術(shù)的發(fā)展，芯片變得更加小巧且成本降低，為自動駕駛的廣泛應(yīng)用提供了可能；網(wǎng)絡(luò)技術(shù)則為汽車搭建了溝通的橋梁，使無人駕駛汽車能夠與互聯(lián)網(wǎng)、局域網(wǎng)等進行緊密連接，實現(xiàn)車與車、車與衛(wèi)星、車與各種交通設(shè)施之間的信息交互，讓汽車能夠更好地認路、遵守規(guī)則，安全通過路口并避開危險。

總之，自動駕駛是一個復雜而精妙的技術(shù)體系，感知、決策、執(zhí)行等多層面技術(shù)相互協(xié)作，傳感器、芯片、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)相互支撐，它們共同編織起一張強大的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，推動著自動駕駛從夢想逐漸走向現(xiàn)實，為未來的交通出行帶來更多的便利與可能 。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）