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它的核心技术是下面的五种：
1、车联网
V2X无线通信技术则能够将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机地结合在一起不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多信息，促进自动驾驶等技术的研发、转化、应用，还有利于支撑构建一个智慧的交通体系，促使汽车和交通服务朝着新模式业态方向发展。
2、激光雷达
作为自动驾驶汽车的“眼睛”，激光雷达是重要的传感器之一，对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义。激光雷达应用主要分为两个部分：一是落地到自动驾驶测试的无人车上，二是落地到汽车厂商推出的具有辅助驾驶功能的量产车上。
激光雷达是未来L4～L5级自动驾驶的核心传感器之一，将逐步由当前的机械旋转式向成本更低、可靠性更高的芯片化、全固态化的方向发展。
3、精确定位
自动驾驶汽车需要非常精确的定位。除了基于雷达，激光雷达，GNSS和摄像头的普通传感器之外，对于在城市环境中进行自动导航所需的车道级定位来说，轨迹估计也是必不可少的。当前，用于自动驾驶的高精度定位技术主要有以下三种：
其一，基于参考系统信号的绝对定位技术：具有代表性的一种是全球导航卫星系统，以及UWB、WiF、蓝牙等。
其二，环境特征匹配，即基于激光雷达和视觉传感器的相对位置，将传感器观察到的特征与数据库中存储的特征进行匹配定位车辆；
其三，INS系统提供航迹估计，一种基于惯性导航IMU的组合导航技术。
4、人机交互
人机交互技术，尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术，在全球未来汽车市场上有较大可能得到广泛采用。自动驾驶汽车人机界面应集成功能设定、车辆控制、信息娱乐、导航系统、车载电话等多项功能，方便驾驶员快捷地从中设置、查询、切换车辆系统的各种信息，从面使车辆达到理想的运行和操纵状态。
当然，人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡。随着技术的快速成熟，车载信息显示系统和智能手机将实现无缝连接，人机界面提供的输入方式将会有更多选择的空间，用户能够采取不同操作，在不同的功能之间进行自由切换。
5、规划决策
决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。
与此同时，规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性等。从目前来看，常用的决策技术有专家控制、模糊逻辑、贝叶斯网络、隐马尔科夫模型等。随着5G网络、车辆、路面、云端、平台等各个环节的技术不断成熟，车辆正从辅助驾驶转向自动驾驶，基于自动驾驶的协作式智能交通也日益临近。
环境感知 环境感知能力通俗来讲就是需要知道和感应到周围的环境,和人类的眼睛一样,这个轮式机器人也有它自己的眼睛,用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。
我们眼睛的主要构成部分是眼球,通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦
1 自动驾驶的核心技术有多种，但总体上还需要进一步改进和完善。
2 自动驾驶技术的核心包括传感技术、数据融合、定位、场景理解和决策规划等方面。
当前，其中的一些问题还需要解决。
例如，传感器的质量还需要提高，数据融合和处理算法还需要优化。
3 未来，随着技术不断进步和发展，自动驾驶技术的核心技术将会不断变化和更新。
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