自動駕駛模式目前的主流技術路線包括基于傳感器融合的路徑規(guī)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 - 控制的分層架構等。基于傳感器融合能綜合多種傳感器數據實現車輛多方面功能；高精地圖與車聯網可輔助車輛實時感知決策；計算機視覺和深度學習依靠攝像頭圖像與算法實現環(huán)境感知；感知決策 - 控制分層架構則將自動駕駛細分，各層協同控制車輛行駛。

基于傳感器融合的路徑規(guī)劃和控制技術，如同一位全能的“情報官”。激光雷達能以高精度的點云數據描繪周圍環(huán)境的輪廓，相機雷達則可捕捉豐富的色彩與紋理信息，其他傳感器也各司其職。這些數據匯聚融合后，車輛便能精準感知周邊環(huán)境，提前規(guī)劃出安全、高效的行駛路徑，并實時調整控制自身的行駛狀態(tài)，靈活應對各種復雜路況。

高精地圖與車聯網技術像是為車輛配備了一個“云端大腦”。高精度地圖詳細記錄了道路的各種信息，包括坡度、曲率、車道線等。車輛通過車聯網接收云端更新的地圖信息，就如同獲得了一份實時的“路況指南”。這使得車輛在行駛過程中，不僅能對眼前的路況了如指掌，還能提前知曉前方的潛在風險，更加從容地做出決策，實現精準的路徑規(guī)劃與控制。

計算機視覺和深度學習技術賦予了車輛“智慧之眼”。依靠攝像頭獲取的圖像信息，深度學習算法如同一位技藝精湛的“圖像分析師”，能夠快速準確地識別出各種物體，如行人、其他車輛、交通標志等。通過不斷學習和優(yōu)化，車輛對環(huán)境的感知能力日益增強，從而更好地做出行駛決策。

感知決策 - 控制的分層架構則像是一套嚴謹有序的“指揮系統”。感知層負責收集信息，為后續(xù)決策提供基礎；決策層如同“指揮官”，根據感知數據制定出最佳行動方案；控制層則像“執(zhí)行者”，精準地將決策轉化為車輛的實際行動。各層緊密協作，確保車輛行駛的安全與穩(wěn)定。

總之，這些主流技術路線從不同角度推動著自動駕駛的發(fā)展，它們相互補充、協同共進，為未來智能出行描繪出一幅美好的藍圖。