一、技术框架
无人车的控制技术框架通常可以分为四个层次：感知层、决策层、执行层和控制层。
感知层：负责收集车辆周围的环境信息，包括道路信息、交通信息、车辆位置和障碍物信息等。这主要通过车载的各种传感器来实现，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达和GPS等。
决策层：根据感知层提供的信息进行规划和决策，包括路径规划、行为决策和运动控制。路径规划是在高精度地图的基础上，规划出最优的行驶路径；行为决策是根据车辆的当前状态和周围环境，做出合适的行为决策；运动控制则是根据路径规划和行为决策的输出，生成具体的控制指令。
执行层：负责将决策层提供的控制指令转化为具体的控制信号，传递给车辆的各个执行器，如发动机、刹车系统和转向系统等，从而实现无人驾驶的功能。
控制层：是无人驾驶汽车的神经系统，负责将控制指令传递给车辆的各个执行器，确保指令的准确执行。
二、关键技术
环境感知技术：这是无人驾驶汽车行驶的基础，主要通过车载传感器如摄像头、激光雷达等来实现对周围环境的感知和识别。
车辆控制技术：这是无人驾驶汽车行驶的核心，包括轨迹规划和控制执行两个环节。轨迹规划是根据感知信息规划出最优的行驶路径，而控制执行则是通过控制车辆的油门、刹车和转向等驾驶动作，使车辆能够按照规划好的路径行驶。
三、核心技术
纵向控制技术：即车辆的驱动与制动控制。这涉及到车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式。
横向控制技术：即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。这涉及到车辆转向的控制，目标是使汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。
四、系统组成
无人车的控制系统通常包括多个子系统，如车道保持系统（LKA）、自适应巡航控制系统（ACC）、自动泊车系统（AP）、紧急制动系统（AEB）等。这些系统协同工作，共同实现无人驾驶的功能。
车道保持系统（LKA）：使汽车遵循道路标志和声音警告，并在车辆开始偏移车道时调整方向，保证汽车沿着目标车道线行驶。
自适应巡航控制系统（ACC）：使汽车和前方的车辆始终保持一个安全的距离，确保无人驾驶汽车的安全性。
自动泊车系统（AP）：使无人驾驶汽车能够顺利地实现在停车位的倒入和离开。
紧急制动系统（AEB）：使汽车在遇到紧急情况时能够充分有效制动，同时使无人驾驶汽车处于人类的监视和控制范围之内。
