智能感知与传感技术
无人驾驶技术依赖于智能感知与传感技术，主要包括激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等。激光雷达能够扫描周围环境并生成高分辨率的三维点云图，以确定障碍物的位置和形状。摄像头可以捕捉图像，并通过计算机视觉算法来识别和跟踪路标、行人和车辆等。雷达和超声波传感器用于测量目标物体的距离和速度，从而提供更全面的环境感知。
人工智能与机器学习
无人驾驶技术还广泛应用了人工智能和机器学习技术。通过机器学习算法，车辆能够从大量数据中学习并提高自己的驾驶能力。例如，深度学习算法可以用于图像识别，以辨别道路标志、交通信号灯和行人等。此外，强化学习算法可以使车辆通过与环境的交互不断优化驾驶决策。
实时定位与地图构建
实时定位与地图构建是无人驾驶技术中的关键技术之一。通过使用全球卫星定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）等传感器，车辆可以准确确定自身的位置。此外，车辆还需要构建高精度的地图，以便进行定位和路径规划。地图构建可以使用激光雷达和摄像头等传感器获取周围环境的特征，并使用SLAM（同时定位与地图构建）算法将这些特征融合在一起。
多模态融合与决策控制
无人驾驶技术还需要将多种感知信息进行融合，以得出综合决策并进行控制。这种多模态融合的方式可以提高决策的准确性和鲁棒性。例如，车辆可以将激光雷达和摄像头的数据进行融合，以获得更全面的环境感知信息。基于这些信息，车辆可以做出决策，例如加速、减速、转向等，以实现安全而有效的驾驶。
综上所述，无人驾驶技术使用了智能感知与传感技术、人工智能与机器学习、实时定位与地图构建以及多模态融合与决策控制等智能相关的内容。这些技术的应用使得无人驾驶车辆能够实现智能的环境感知、决策和驾驶，为人们提供更加安全和便捷的交通方式。