自動駕駛模式目前有哪些主流的技術路線？

自動駕駛模式目前的主流技術路線包括基于傳感器融合的路徑規劃和控制、高精地圖與車聯網、計算機視覺和深度學習、感知決策 - 控制的分層架構等。基于傳感器融合能綜合多種傳感器數據實現車輛多方面功能；高精地圖與車聯網可輔助車輛實時感知決策；計算機視覺和深度學習依靠攝像頭圖像與算法實現環境感知；感知決策 - 控制分層架構則將自動駕駛細分，各層協同控制車輛行駛。

基于傳感器融合的路徑規劃和控制技術，如同一位全能的“情報官”。激光雷達能以高精度的點云數據描繪周圍環境的輪廓，相機雷達則可捕捉豐富的色彩與紋理信息，其他傳感器也各司其職。這些數據匯聚融合后，車輛便能精準感知周邊環境，提前規劃出安全、高效的行駛路徑，并實時調整控制自身的行駛狀態，靈活應對各種復雜路況。

高精地圖與車聯網技術像是為車輛配備了一個“云端大腦”。高精度地圖詳細記錄了道路的各種信息，包括坡度、曲率、車道線等。車輛通過車聯網接收云端更新的地圖信息，就如同獲得了一份實時的“路況指南”。這使得車輛在行駛過程中，不僅能對眼前的路況了如指掌，還能提前知曉前方的潛在風險，更加從容地做出決策，實現精準的路徑規劃與控制。

計算機視覺和深度學習技術賦予了車輛“智慧之眼”。依靠攝像頭獲取的圖像信息，深度學習算法如同一位技藝精湛的“圖像分析師”，能夠快速準確地識別出各種物體，如行人、其他車輛、交通標志等。通過不斷學習和優化，車輛對環境的感知能力日益增強，從而更好地做出行駛決策。

感知決策 - 控制的分層架構則像是一套嚴謹有序的“指揮系統”。感知層負責收集信息，為后續決策提供基礎；決策層如同“指揮官”，根據感知數據制定出最佳行動方案；控制層則像“執行者”，精準地將決策轉化為車輛的實際行動。各層緊密協作，確保車輛行駛的安全與穩定。

總之，這些主流技術路線從不同角度推動著自動駕駛的發展，它們相互補充、協同共進，為未來智能出行描繪出一幅美好的藍圖。