新能源汽車智能駕駛目前有哪些主流的技術路線？

新能源汽車智能駕駛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 - 控制的分層架構以及車路協同。基于傳感器融合可實現環境感知與車輛控制；高精地圖與車聯網借助云端信息輔助決策；計算機視覺和深度學習通過攝像頭圖像識別目標；感知決策 - 控制分層架構分工明確；車路協同則結合車端智能與路端協同，彌補單車智能不足，各有特點與優勢 。

基于傳感器融合的路徑規劃和控制，是將激光雷達、相機雷達等多種傳感器的數據匯聚整合。激光雷達能以高精度的三維點云數據描繪周圍環境，相機雷達則憑借圖像信息提供豐富的紋理細節。兩者融合，如同讓智能駕駛系統擁有了“全方位視角”，從而精準感知環境，規劃出安全合理的行駛路徑，并對車輛實施精確控制。

高精地圖與車聯網技術的結合，讓車輛不再“孤立”。高精度地圖提供了詳細的道路信息，而車聯網使車輛能與云端實時交互。當云端地圖信息更新，車輛可迅速獲取，在面對復雜路況時，借助云端強大的運算能力和最新數據，輔助自身做出更明智的實時感知、決策以及路徑規劃。

計算機視覺和深度學習是智能駕駛領域的“智慧大腦”。依靠攝像頭采集的大量圖像數據，深度學習算法就像一位經驗豐富的“分析師”，能從中識別出道路標志、行人、其他車輛等目標物體。這種技術路線成本相對較低，且隨著算法的不斷優化，識別準確率和效率日益提升。

感知決策 - 控制的分層架構，使智能駕駛系統具備清晰的分工。感知層負責收集環境信息，就像“偵察兵”；決策層依據這些信息進行判斷決策，宛如“指揮官”；控制層則忠實執行決策，如同“行動派”，精準控制車輛行駛。

車路協同更是一種創新模式。車端智能硬件采集周圍環境和信號燈狀態，路端協同通過布置多種設備，提供連續無盲區的環境感知，上傳實時路況等信息，有效彌補單車智能的局限。

總之，這些主流技術路線各有千秋，在新能源汽車智能駕駛的發展進程中都扮演著關鍵角色，共同推動智能駕駛邁向更高的階段。