自动驾驶汽车通过结合传感器、软件和算法来导航和做出决策，这些传感器、软件和算法旨在感知环境、规划路线和执行驾驶操作。核心系统依赖于来自激光雷达、摄像头、雷达和超声波传感器等传感器的实时数据。这些传感器将数据输入到感知系统中，该系统识别物体（例如，车辆、行人、交通标志）并跟踪它们的位置和移动。诸如 GPS 与惯性测量单元 (IMU) 和高清地图融合的定位技术有助于车辆精确定位其确切位置。例如，激光雷达创建周围环境的 3D 点云，而摄像头检测车道标记和交通信号，使车辆能够“看到”其环境。
决策过程涉及路径规划和行为预测。路径规划算法通过考虑速度限制、交通规则和障碍物等因素来生成安全轨迹。机器学习模型（例如，神经网络）通常在大型数据集上进行训练，以预测其他道路使用者可能如何行动。例如，如果行人走上人行横道，系统会评估他们的轨迹并调整车辆的速度或转向角以避免碰撞。控制系统（如 PID 控制器或模型预测控制）将这些决策转化为精确的油门、制动和转向输入。开发人员经常使用 CARLA 或 Apollo 等仿真工具在真实部署之前，在各种场景下测试这些算法。
安全性和冗余至关重要。自动驾驶系统采用故障保护设计，例如多传感器冗余（例如，雷达交叉验证摄像头数据）和边缘情况的备用算法。例如，如果摄像头被阳光照射，车辆可能会更多地依赖雷达或激光雷达，直到能见度提高。决策层根据风险（如急转弯与刹车）来确定行动的优先级，使用权衡碰撞严重程度和乘客安全的成本函数。开源框架（如 ROS（机器人操作系统））为集成这些组件提供了模块化架构。通过结合实时数据处理、预测建模和强大的控制逻辑，自动驾驶汽车旨在复制人类驾驶智能，同时最大限度地减少错误。