概述
首先自動駕駛技術從業務流程上分為3個核心的流程，分别是環境感覺定位、決策規劃、執行控制。這3個核心流程的具體價值如下：
環境感覺定位：主要是通過傳感器技術和攝像頭、GPS等技術擷取汽車行駛過程中的環境名額，并且将資料采集
決策規劃：通過收集的資料，對車輛的下一步行為作出判斷和指導
執行決策：目前大部分車輛都采用線控設計，如何将決策通過信号指令控制汽車的油門、制動等相關系統
以上3個流程，每一個步驟都包含了許多核心技術和功能點，在接下來的系列文章中我将一一講解，本篇文章作為綜述，核心展現的是下面這種自動駕駛技術架構圖，這張架構圖包含了每個流程的核心功能。
環境感覺定位
環境感覺和定位其實是由3個子產品組成，分别是環境感覺、定位、V2X組成。
1.環境感覺
環境感覺子產品主要是通過攝像頭和各種雷達實作對道路和行駛路線的識别。而且通常理想情況下，環境的感覺需要多種傳感器的配合來實作。
1.1攝像頭
攝像頭是最接近于人眼的一種環境感覺裝置。常見的車載攝像頭包含單目攝像頭、雙目攝像頭、環視攝像頭。單目攝像頭一般一般至于車的頂端，負責監控前方的路障，但是對距離感覺不太敏感。
而雙目攝像頭，可以利用視距差，通過三角測距技術擷取障礙物到車輛的距離。比如下圖P1和P2為兩個攝像頭，P為障礙物。可以通過三角測距擷取P到車輛的距離。
而環視攝像頭至少需要4個，可以360度的監控全車周邊的情況。
采用攝像頭識别的問題在于需要依賴大量的圖像資料積累，并且訓練生成視覺模型才能識别，整個的技術成長周期比較長。除了攝像頭，還可以通過雷達實作環境感覺。雷達分為雷射雷達、毫米波雷達和超音波雷達。
1.2 雷射雷達
其中雷射雷達又稱LiDAR，他的核心原理是通過發送一道光，這個光遇到障礙物會反彈回收，通過兩者的時間差來判斷距離。
另外，通過雷射雷達的資料采集，可以繪制出點雲圖，進而實作對障礙物的形狀、大小、距離的描繪，典型的點雲圖如下：
雷射雷達的一個主要問題就是容易受到天氣的影響，比如降雨天氣下，水珠就容易對雷射雷達的效果産生影響。
1.3毫米波雷達
毫米波雷達也能起到車輛和物體的測距效果，通過發射信号和接收信号之間頻率的轉變實作速度的推送。毫米波雷達相較于雷射雷達相比，穿透灰塵和煙的能力較強，在非常極端的天氣條件下也可以正常工作。
1.4超音波雷達
超音波雷達是輔助駕駛領域應用比較多的一種雷達，常常安裝到車後方的保險杠，用于倒車輔助功能。
原理是發出和接收相同頻率的聲波，然後通過時間差測量距離。超音波雷達不太适合遠距離測距。
目前自動駕駛領域通常是攝像頭和雷射雷達、毫米波雷達配合使用。單一模式的環境識别都會存在一定的劣勢。
2.定位
環境感覺技術主要是幫助車輛擷取道路狀況資訊，定位服務可以幫助車輛擷取到車輛所在的具體坐标，為車輛的決策規劃提供依據。常見的定位系統有衛星定位、差分定位和慣性導航定位等。
2.1 衛星定位
衛星定位是日常大家非常熟悉的定位方式，常見的衛星定位服務有美國的GPS、歐洲的伽利略、中國的北鬥導航等。這裡多說一句，因為自動駕駛系統一旦商用，所有車輛運作軌迹将被定位系統監控，是以出于國家安全考慮，各國大機率将采用本國的衛星定位系統。
衛星定位的基本原理就是通過三角定位的方案，至少3顆衛星同時跟地面車輛連接配接，就可以計算出準确的車輛坐标。
2.2 差分定位
差分定位原理是确定一個參考站，參考站跟衛星發生通信，得到目前位置的誤差，也叫做差分校正量。然後流動站就是汽車，通過差分校正量為汽車的真實定位做校正。差分定位是一種提升GPS定位準确率的技術方案。
2.3 慣性定位
慣性定位不依賴任何光電技術。僅依賴于汽車目前的加速度，通過積分可以獲得車的下一時間段的位移，當車速較快的時候，慣性定位會是衛星定位的很好地補充。
3.V2X
V2X（Vehicle to Everything）技術指的是車用無線通信技術，通過通信去連接配接其他應用，進而衍生出V2R（Vehicle to Road）、V2I（Vehicle to Infrastruction）、V2P（Vehicle to Prestrian）。
3.1 V2R
V2R技術指的是車輛間的通信，比如有一輛車要轉向了，那麼通過與後方車輛的通信，讓後方車輛可以提前做避讓。
3.2 V2I\V2P
這兩個可以放到一起介紹，V2I指的是跟一些紅綠燈等設施的通信。V2P可能是與一些行人的手表、手機相關的通信。
決策規劃
環境感覺和定位主要起到的是确定外界環境狀态的作用，為路徑的決策和規劃提供依據。在決策規劃子產品，主要解決的問題是車輛該怎麼走的問題。這裡面又分為兩個方面，分别是路徑的規劃和行為的決策。
1.路徑規劃
路徑規劃其實是高精度地圖領域的技術。傳統的人駕駛模式，如果地圖導航出現了失誤其實可以通過人肉修正。而自動駕駛時代，地圖的準确性以及導航的準确性，将直接關乎安全性，是以自動駕駛時代的高精度地圖技術非常重要。
那麼如何在高精度地圖領域做路徑規劃，其實就是求兩點間最短路徑問題。因為在自動駕駛技術成熟後，很可能乘客上車設定一個目的地就開始睡覺了，剩下路怎麼走相關問題就依賴于汽車的路徑規劃。
常用的求最短距離的算法有Dijkstra、Floyd、A*、RRT算法等。在後續的文章将會逐漸介紹這些算法。
2.行為決策
因為車輛自動駕駛問題不是單一變量問題，車輛在形式的過程中既包含車本身的行為，也包含道路上其它行人、汽車的行為。是以行為決策主要包含兩個方面，一個是車輛自己的形式決策，另一個是對于其它行駛車輛的行為的預測。
2.1 對交通參與方的預測
對于交通參與方的預測可以通過多種算法來實作，建構一套運動模型的方式。但是有的人會問？道路上其它車輛加速轉彎等行為是存在很大不确定性的，這種情況怎麼建構預測模型呢。
比較常用的解法是通過高斯噪聲來代表交通參與者運動的不确定性，因為大部分參與方的行為一定是服從正态分布的，是以整個模型建構可以看作是一個高斯過程。對于交通參與方的行為和意圖的預測，可以看作是一個動态的時序過程，可以用深度學習LSTM這樣的循環神經網絡解決相應的問題。
2.2 車輛自身的行為決策
說回車輛自身，需要決策的指令集包含：行駛、跟車、轉彎、換道、停車等。車輛如何做決策，或者做什麼樣的決策，需要放到一個場景下去判别。
整體流程應該分為4個步驟，首先感覺環境的變化，比如前方有車并道了，然後做場景判斷，前方有車并道場景該調取什麼樣的模型做預測，最終的行為輸出可能是減速或者自己并到另一個道路。這中間的判斷過程還要考慮其它車輛行為，以及是否符合道路規章制度。
每次行為的整體決策鍊路非常長，而且每一步決策互相影響，是以這種自動駕駛車輛行為決策的功能可以看成是一系列機率的加成，可以看成是馬爾科夫決策過程。
執行控制
經過環境感覺和決策規劃之後，就到了執行控制的環節。如何将決策傳遞給車輛的功能部件，把油門、制動、轉向、換擋指令落實，是制動控制的關鍵，也是标準的動力學原理。
自動駕駛汽車目前比較可行的方案是通過CAN電力總線去控制每個部件的行為，将指令通過電子信号傳達到每個部件，這也是目前電動汽車的主要傳感方式。CAN總線的關鍵環節是如何通過電信号将指令發送以及接收，另外就是時間響應問題。這一套技術随着電動汽車的發展，相對比較成熟，就不過多介紹。