随着机器学习迅猛发展，人工智能已取得飞速突破，尤其对作为新兴产业的自动驾驶来说，AI技术的迅速发展，极大加快自动驾驶落地速度，那么自动驾驶的主流技术有哪些呢?

一.环境感知

环境感知技术可分为“感”和“知”两个部分。“感”，就是传感技术，主要包括目标探测和位姿传感。常见的目标传感器包括视频摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等;位姿传感器包括GPS和北斗等卫星定位系统、惯性导航系统等。“知”，就是识别技术，利用“感”的原始信息，通过信号处理、模式识别、深度学习等技术进行多源传感信息的融合，实现对其他车辆状态、道路设施、动静态障碍物等交通要素的识别。

二.自主决策

自主决策体现了自动驾驶的智能化水平。自主决策依据周围环境的感知信息和既定的驾驶任务进行逻辑推理，判断正确的行车行为，输出参考行驶轨迹。通过探索交通环境，自主训练完善决策模型，是类似人类学习机制的决策方法，有望达到甚至超过人类驾驶员水平。参考轨迹生成是自主决策系统开发过程中困难的部分之一，通常可分为路径规划和速度规划两步。在路径规划中，汽车通过高精地图、感知和预测模块的环境障碍物分布情况，生成多条可行驶的路径。

三.运动控制

运动控制决定了自动驾驶的行驶性能。以跟踪决策输出的期望轨迹为目标，输出对车辆的操作控制，实现转向、加速、制动等。车辆控制是一个性能需求多目标、被控对象非线性、安全车距硬约束的较优控制问题。汽车除了考虑轨迹跟踪性能，还应综合考虑安全、节能、舒适等各类不同需求