自动驾驶汽车利用机器人技术原理，通过集成传感器、算法和控制系统来进行导航和决策。 这些系统的核心是依赖来自激光雷达、摄像头、雷达和超声波设备等传感器的实时数据来感知环境。 激光雷达创建 3D 点云以绘制周围环境地图，而摄像头则捕获车道标记和交通标志等视觉细节。 雷达检测物体的速度和距离，超声波传感器处理近距离障碍物。 传感器融合算法结合这些输入，以建立对车辆环境的统一理解，过滤噪声并解决冲突数据。 例如，摄像头可能会将阴影误认为障碍物，但激光雷达和雷达可以验证它是否是真实物体。
决策由算法驱动，这些算法处理传感器数据以规划路径、避免碰撞并遵守交通规则。 诸如 SLAM（同步定位与地图构建）之类的定位算法可帮助车辆确定其在高精度地图上的位置，而运动规划则使用 A* 或 RRT（快速探索随机树）之类的技术来生成安全轨迹。 行为预测模型分析行人、自行车和其他车辆的运动，以预测他们的行为。 例如，如果相邻车道中的汽车突然减速，系统可能会预测变道并调整速度或转向。 这些决策受到安全规则的约束，例如保持最小跟车距离或遵守速度限制，从而确保可预测和符合规范的行为。
控制系统使用机器人执行器将决策转化为物理动作。 转向、加速和制动由 PID（比例-积分-微分）控制器或模型预测控制 (MPC) 算法管理，以执行平稳的操作。 例如，在变道期间，转向控制器会计算遵循计划路径所需的精确车轮角度，同时油门会调整速度以安全合并。 冗余至关重要：如果主传感器发生故障，备份系统（例如，从激光雷达切换到基于摄像头的深度估计）可确保继续运行。 开发人员通常在 CARLA 或 Apollo 等环境中模拟这些系统，以在实际部署之前测试边缘情况，例如突然出现的障碍物或传感器故障。 这种分层方法（感知、规划、控制）使自动驾驶汽车能够在动态环境中可靠地运行。