无人驾驶顾名思义即不依赖驾驶员而依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现驾驶的车辆。人工智能技术的不断开发为无人驾驶汽车提供了源动力同时无人驾驶汽车的快速发展也为人工智能的深入发掘提出了更高深的要求。如何更好地实现系统感知、信息处理和指令执行等是车辆无人驾驶的关键所在因此需要应用到深度学习、机器视觉、数据处理等人工智能技术。 如图1所示车辆实现无人驾驶必须经由三大技术环节才能实现即感知系

感知系统：用于感知车辆周围环境的传感器和相机等设备，收集路面、交通信号、行人、车辆等信息。这里采用了深度学习、机器视觉等人工智能技术，通过对收集的数据进行处理和分析，识别出不同物体的形状、颜色、大小等特征，并对其进行分类、定位和跟踪。这些技术的作用是实现车辆对周围环境的全方位感知和识别，从而为后续的决策和执行提供数据支持。

决策系统：根据感知系统收集到的数据，对车辆的行驶方向、速度等进行决策和规划。这里采用了机器学习、人工神经网络等人工智能技术，通过对历史数据和实时数据的学习和分析，不断优化决策算法，提高车辆的行驶安全性和效率。这些技术的作用是实现车辆的自主决策和规划，从而为后续的执行提供指令。

执行系统：根据决策系统的指令，控制车辆的行驶，包括加速、刹车、转向等动作。这里采用了自动控制技术、传感器技术等人工智能技术，通过对车辆状态和周围环境的实时监测，实现对车辆的精准控制和调节，确保车辆行驶的稳定性和安全性。这些技术的作用是实现车辆的自主行驶和控制，从而实现无人驾驶的目标。