无人驾驶技术是基于人工智能、机器学习、计算机视觉等多种技术的融合实现的。无人驾驶车辆通过搭载各种传感器、摄像头和雷达等设备采集周围环境中的信息并进行处理，从而实现自主导航和自动驾驶。

无人驾驶车辆需要具备感知和理解环境的能力，为此，通常会使用激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等设备进行环境感知和建模，采集视觉、声音、距离等多种信息，并将这些信息进行整合和分析，建立起对周围环境的全局感知。除了感知和理解环境，无人驾驶车辆还需要进行决策和规划，在行驶过程中，车辆会根据周围环境的变化实时调整自己的速度、方向等行驶路径，同时还需考虑遵守交通规则和避免与其他车辆、行人等物体碰撞。为此，车辆通常会使用深度学习、强化学习等技术进行路径规划和决策，并利用预测分析技术对未来可能出现的交通情况进行预测和应对

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