1. 传感器融合与环境感知
- 激光雷达(LiDAR)：通过发射激光并接收反射*，LiDAR可以*测量周围物体的距离和形状，为车辆提供三维环境地图，从而增强对周围环境的感知能力。
- 摄像头：多种摄像头（如前置、后置、侧置摄像头）用于识别道路标志、交通*、行人和其他车辆，为自动驾驶汽车提供丰富的视觉信息。
- 雷达：雷达在各种天气条件下都能有效探测前方和后方物体，尤其适用于检测高速行驶中的物体，提供稳定的距离和速度信息。
- 超声波传感器：用于近距离探测周围障碍物，常用于停车辅助系统，增加车辆在低速或静止状态下的安全性。
2. 先进的数据处理与图像识别
- 图像识别：通过深度学习算法，智能驾驶系统能够识别和分类道路上的各种物体，如车辆、行人、交通标志等，提高车辆对环境的理解能力。
- 行为预测：基于历史数据和实时信息，AI系统可以预测其他道路使用者的行为，从而提前采取预防性措施，避免潜在的危险情况。
3. 高精度地图与定位
- 高精度地图：提供详细的道路信息，包括车道线、交通标志、*灯等，帮助车辆进行准确的路径规划和导航。
- 全球定位系统(GPS)：结合高精度地图和惯性导航系统，提供精准的车辆定位，确保车辆始终保持在正确的行驶路径上。
4. 通信系统
- 车对车(V2V)通信：车辆之间通过无线通信交换信息，如位置、速度和方向，协同避免碰撞，提高交通效率。
- 车对基础设施(V2I)通信：车辆与道路基础设施（如交通*灯、道路传感器）进行通信，获取实时交通信息，优化交通流量和行车安全。
5. 多重冗余系统与实时监控
- 多重冗余系统：关键系统如制动、转向、传感器等都有多重冗余设计，即使一个系统失效，备份系统也能继续工作，确保车辆安全。
- 实时监控与自检：智能驾驶系统会不断自我监控，发现潜在问题时自动报警或切换到安全模式，防止事故发生。
6. 数据加密与隐私保护
- 数据加密：确保车辆与外部系统之间的数据传输安全，防止黑客攻击和数据泄露。
- 隐私保护：严格管理和保护用户数据，防止隐私泄露，增强用户对自动驾驶技术的信任度。
7. *驾驶辅助系统(ADAS)
- 提供如车道保持、自动紧急制动、盲点监测等功能，辅助驾驶员提高行车安全。即使在自动驾驶模式下，这些系统也能作为重要的安全备份。