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随着自动驾驶概念的提出、低速自动驾驶的商用化及越来越多企业入局自动驾驶行业，自动驾驶生态愈发清晰。自动驾驶，又称为无人驾驶汽车，无人车，机器人车，是一种需要驾驶员辅助或者完全不需要操控的车辆。作为自动化载具，自动驾驶汽车可以不需要人类操作即能感知其环境并对需要出行的路径进行导航，自主完成出行过程。自动驾驶汽车是集感知、规划与控制功能于一体的自主交通工具，类比与人类行走，自动驾驶汽车想要独立完成行驶，需要能够看到路面交通情况，并对路面道路情况进行分析，并根据分析结果，及时对自动驾驶汽车的行驶路径、所在车道等进行调整，可以让乘客安全到达目的地，因此感知、规划与控制也是自动驾驶汽车落地的重要三大技术要素。
感知
自动驾驶汽车想要完成自主行驶，就需要像是人行走一样，“看”得清道路是第一要求，感知就是让自动驾驶汽车可以对交通环境进行理解和把握，通过感知系统的加持，自动驾驶汽车可以对交通环境中障碍物（车辆、行人）的位置、速度及接下来可能的行为；交通环境中可以行驶的区域、交通规则（车道线检测、红绿灯识别、交通标识识别）等信息进行获取，自动驾驶汽车还可以通过感知系统了解自己所处的位置（定位）从而可以为进一步的决策和规划提供重要的道路信息。
类似人行走时想要看清交通环境，需要眼观六路、耳听八方一样，自动驾驶汽车想要“看”清路况，则需要雷达、车载摄像头等硬件的加持，还需要有智能网联等技术的布局。
雷达
自动驾驶汽车想要“看”清路况，雷达的作用是必不可少的，雷达能够主动探测自动驾驶汽车周边环境，通过向自动驾驶汽车周边发射电磁波并接收回波，从而获取到距离、方向、距离变化等信息，根据探测方式的不同，雷达可以分为激光雷达、超声波雷达及毫米波雷达。
激光雷达
激光雷达是自动驾驶汽车上较为重要的感知硬件之一，主要由激光探测和激光测距两个部分组成，激光雷达由发射、接收和后置信号处理三部分及使此三部分协同工作的机构组成，激光雷达的激光光束发散角小，能量集中，探测灵敏且分辨率较高，拥有抗干扰能力强、定向性好、测量距离远、测量时间短等优势。通过对自动驾驶汽车周边环境对扫描，可以获取到三维的交通信息，能够对参与交通环境角色的基本特征和局部细节，进行高进度测量。
超声波雷达
超声波雷达多用于精准测距上，通过超声波发射器和接收脉冲的时间差，可以计算出相对距离，超声波雷达一般加装在汽车前、后保险杠及侧面，可以用来测量汽车周边障碍物的距离。超声波雷达的工作频率一般在20 kHz以上，由于工作频率属于声波范围，超声波雷达也有很多的不足，如在高速行驶中，超声波雷达会由于传播延迟，测量到的距离信息会出现一定的误差，且超声波雷达也存在方向性差的问题，需要多个设备覆盖一个区域进行冗余测量，对于大雨、大雪、大雾等极端天气，超声波雷达等测量效果也会大大降低。
毫米波雷达
毫米波雷达指工作在30～300GHz频域的雷达，具有体积小、质量轻和空间分辨率高等优点，具有全天候、全天时等优秀特性，能够同时识别多个小目标，可以穿透雾、烟、灰尘等环境，精准测量目标的相对距离和相对速度，被广泛应用于自动驾驶汽车车间距离探测，但易受干扰。
车载摄像头
车载摄像头对于自动驾驶汽车来说，主要是用来搜集图像信息，车载摄像头主要为工业摄像机，具有高图像分辨率、高传输能力、高抗干扰能力等，车载摄像头可以分为单目、双目和三目摄像头。
单目摄像头
单目摄像头是仅利用一套光学系统及固体成像器件连续输出图像的摄像机。结构和标定简单，可有效避免立体视觉中视场小、立体匹配困难等缺点，但在测量范围和测量距离方面有不可调和的矛盾，即摄像头视角越宽，精准探测距离越短；摄像机视角越窄，精准探测距离越长。
双目摄像头
双目摄像头建立在人类视觉研究基础上，不对外主动投射光源，仅依靠拍摄的2张图片获得场景深度信息实现三维场景重构。双目摄像头对硬件要求相对较低，但对环境亮度极其敏感且计算复杂度较高。
三目摄像头
三目摄像头通过不同焦距的摄像头实现不同范围场景全覆盖，即由宽视野摄像头完成近景感知任务、主视野摄像头完成中等距离场景感知任务、窄视野摄像头完成远景感知任务，既解决了单个摄像头无法频繁变焦的问题，同时也解决了不同距离下识别清晰度的问题。但由于多路图像数据处理比单路图像数据处理的难度更大，三目摄像头对芯片处理能力和硬件可靠性要求更高。
智能网联
智能网联技术在自动驾驶汽车感知环节上担任着重要的角色，雷达、摄像头等硬件设备，主要是让自动驾驶汽车“看”得清，而智能网联则是让自动驾驶汽车可以进行沟通，通过互联网技术，实现车与车、车与人、车与路、车与服务平台（V2X）,从而提升自动驾驶汽车智能化水平和自动驾驶安全性。自动驾驶汽车仅通过雷达、摄像头等硬件设备加持下的单车智能，很难确保安全的将乘客送达目的地，智能网联技术的出现，让自动驾驶汽车可以获得更多的交通信息，让自动驾驶汽车更安全地行驶。
规划
自动驾驶汽车“看”的清是第一步，而对于“看”到的信息进行分析决策，并对之后的出行行为进行规划，则是更为重要的一个环节。就像人在路面行走一样，需要对自己要走的路径进行规划，自动驾驶汽车也要对获得的道路信息进行规划，根据规划方向的不同，可以分为行为规划、任务规划和动作规划。自动驾驶汽车根据出行任务，对交通情况（车辆、行人等）信息进行分析，从而做出对应的判断，如超车、停车、绕行等。
规划系统就像是人类的大脑，会对获得的道路信息进行分析判断，并根据出行任务，对驾驶行为做出调整。规划这一环节，就是人类驾驶员在驾驶汽车过程中对于交通环境对处理过程，规划对于自动驾驶汽车非常重要，想要让自动驾驶汽车安全行驶，能够处理各种交通环境，则需要自动驾驶汽车可以对不同的场景做出及时反应，在面对诸如“乘客优先”还是“行人优先”等决策时，可以直接给出最佳解决方案。
自动驾驶汽车能否被大众所接受，主要也是取决于规划这一环节，对于消费者来说，自动驾驶汽车对于交通环境的理解是否能和人类驾驶员一样是非常重要的，对于交通环境的认知及对于特殊交通场景的处理，能否和人类驾驶员一样人性化，也是很重要的一个考量标准。
控制
控制这一环节，则是自动驾驶汽车落地的最直观的体现，作为自动驾驶汽车整套系统的最底层，担负着人类驾驶员“手”和“脚”的角色，控制系统对于自动驾驶汽车做出的规划做出反应，让自动驾驶汽车成功完成加速、减速、避让等一系列动作，自动驾驶控制执行的核心技术主要包括车辆的纵向控制和横向控制技术。
纵向控制
车辆纵向控制即车辆的驱动与制动控制，是指通过对油门和制动的协调，实现对期望车速的精确跟随。横向控制，即通过方向盘角度的调整以及轮胎力的控制，实现自动驾驶汽车的路径跟踪。
横向控制
车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，即转向控制。横向控制系统目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下均有很好的乘坐舒适性和稳定性。
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