自动驾驶都包含了哪些关键技术？

自动驾驶技术主要包含感知层、决策层和执行层这三个关键技术层面：

感知层就好比汽车的“眼睛”，负责收集和处理环境信息以及车内的各种数据。这一层涉及多种技术，例如激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、速度和加速度传感器等。单一传感器的性能有限，因此需要通过多传感器融合技术来提升感知效果。

例如，摄像头可以识别有颜色的标识和物体，但其在夜间或恶劣天气下的表现不佳，也不擅长远距离观察。激光雷达能够绘制周围障碍物的三维图像，但它无法识别图像和颜色。毫米波雷达可以全天候工作，并能穿透尘雾和雨雪，但分辨率不高且难以成像。

决策层则是汽车的“大脑”，根据感知到的信息进行决策和判断。这层需要使用先进的决策理论，例如模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。然而，实现类人驾驶决策算法的优化面临巨大挑战，需要大量的有效数据来覆盖各种罕见路况。

执行层则是汽车根据决策层的指令进行实际操作的部分。车辆的各个操控系统需要通过总线与决策系统连接，精确控制加速、制动、转向和灯光等驾驶动作，从而实现车辆的自主驾驶。

除此之外，自动驾驶还需要高性能运算处理器平台的支持，以提供算法所需的计算能力。C-V2X技术使汽车能够与交通标志、行人、其他车辆以及云端进行通信，从而实现更智能的决策。高精度定位技术（VEPP）能够准确知道汽车的实时位置，提高感知结果的精确性和可靠性。