社会中的自动驾驶技术：运动控制是关键所在
作为第一步的环境感知，就是环境信息和车内信息的采集与处理，它是智能车辆自主行驶的基础和前提。获取周围环境信息，涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术，即传感器技术所用到的传感器一般有激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、速度和加速度传感器等等。
完成了感知部分，接下来需要做的便是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，确定适当的工作模型，制定相应的控制策略。这部分的功能类似于给车辆下达相应的任务。
智能车辆有了行驶任务，智能车辆路径规划就是在进行环境信息感知并确定车辆在环境中的位置基础上，按照一定搜索算法找出一条可通行路径，然后实现智能网联汽车自主导航。
运动控制包括横向控制和纵向控制。简单来说横向控制就是转向控制，而纵向控制就是速度调节，现在研究比较多的是横向控制，以滑膜控、高斯统计机智计算/模糊逻辑高效推理/神经网络模型优化为主要方法。
关键技术包括但不限于：基于深度学习的人工视觉系统；对地图数据进行实时更新；能够根据交通规则调整路线选择；具有强大的预测能力以避免潜在危险，以及能够与其他交通工具无缝通信以提高整体安全性。
云平台与大数据方面，则涵盖了云架构设计标准以及如何交换数据流程的大型存储解决方案，并且还包含从大量复杂数据中发现模式并分析其深层次含义的大数据挖掘能力。这些都是实现自动驾驶汽车“智慧”所必需的一环，其中每一个都能让我们更接近真正意义上的无人驾驶未来世界。
