自动驾驶技术涉及多个领域，以下是其中一些主要技术的概述：

1. 传感器技术

自动驾驶车辆需要多种传感器来感知周围环境并做出相应的决策。其中，雷达、激光雷达（LiDAR）和摄像头是自动驾驶车辆中最常用的传感器。雷达和LiDAR可以提供车辆周围环境的详细信息，包括障碍物的距离、速度和方向。摄像头可以捕捉图像并识别交通信号、行人和其他车辆。

2. 计算机视觉

计算机视觉是自动驾驶技术中的关键技术之一。它使用算法和计算机程序来处理图像和视频，以识别和分类对象，并为车辆的决策提供支持。例如，计算机视觉可用于识别行人、车辆、交通信号和其他障碍物。

3. 深度学习

深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法。在自动驾驶技术中，深度学习可用于处理和分析传感器数据，以识别道路标记、交通信号和其他重要信息。它还可以用于预测行人和车辆的行为，并为决策制定提供支持。

4. 雷达技术

雷达是一种利用无线电波检测物体并测量其距离、速度和方向的技术。在自动驾驶技术中，雷达可用于检测周围的车辆、行人和其他障碍物。它还可以用于测量 天气情况和其他环境条件。

5. 高精度地图

高精度地图是自动驾驶技术中的重要组成部分。它们提供了详细的道路信息，包括道路标记、交通信号、障碍物和其他重要信息。高精度地图还可以用于定位和导航，以及为决策制定提供支持。

6. V2X通信

V2X通信是指车辆与周围环境（包括其他车辆、行人、基础设施等）之间的通信。在自动驾驶技术中，V2X通信可用于实现车辆之间的信息共享和协同决策。这可以提高行车安全性和交通效率。

7. 决策规划

决策规划是自动驾驶技术中的关键组成部分之一。它使用算法和计算机程序来制定车辆的行驶计划和控制指令。决策规划需要考虑多种因素，包括道路条件、交通状况、障碍物和其他车辆的行为。它需要确保车辆在行驶过程中遵守交通规则并保持安全。