新能源汽車智能駕駛目前的主流技術(shù)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(lián)網(wǎng)、計算機視覺和深度學習、感知決策 - 控制的分層架構(gòu)以及車路協(xié)同?；趥鞲衅魅诤峡蓪崿F(xiàn)環(huán)境感知與車輛控制；高精地圖與車聯(lián)網(wǎng)借助云端信息輔助決策；計算機視覺和深度學習通過攝像頭圖像識別目標；感知決策 - 控制分層架構(gòu)分工明確；車路協(xié)同則結(jié)合車端智能與路端協(xié)同，彌補單車智能不足，各有特點與優(yōu)勢 。

基于傳感器融合的路徑規(guī)劃和控制，是將激光雷達、相機雷達等多種傳感器的數(shù)據(jù)匯聚整合。激光雷達能以高精度的三維點云數(shù)據(jù)描繪周圍環(huán)境，相機雷達則憑借圖像信息提供豐富的紋理細節(jié)。兩者融合，如同讓智能駕駛系統(tǒng)擁有了“全方位視角”，從而精準感知環(huán)境，規(guī)劃出安全合理的行駛路徑，并對車輛實施精確控制。

高精地圖與車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，讓車輛不再“孤立”。高精度地圖提供了詳細的道路信息，而車聯(lián)網(wǎng)使車輛能與云端實時交互。當云端地圖信息更新，車輛可迅速獲取，在面對復雜路況時，借助云端強大的運算能力和最新數(shù)據(jù)，輔助自身做出更明智的實時感知、決策以及路徑規(guī)劃。

計算機視覺和深度學習是智能駕駛領(lǐng)域的“智慧大腦”。依靠攝像頭采集的大量圖像數(shù)據(jù)，深度學習算法就像一位經(jīng)驗豐富的“分析師”，能從中識別出道路標志、行人、其他車輛等目標物體。這種技術(shù)路線成本相對較低，且隨著算法的不斷優(yōu)化，識別準確率和效率日益提升。

感知決策 - 控制的分層架構(gòu)，使智能駕駛系統(tǒng)具備清晰的分工。感知層負責收集環(huán)境信息，就像“偵察兵”；決策層依據(jù)這些信息進行判斷決策，宛如“指揮官”；控制層則忠實執(zhí)行決策，如同“行動派”，精準控制車輛行駛。

車路協(xié)同更是一種創(chuàng)新模式。車端智能硬件采集周圍環(huán)境和信號燈狀態(tài)，路端協(xié)同通過布置多種設(shè)備，提供連續(xù)無盲區(qū)的環(huán)境感知，上傳實時路況等信息，有效彌補單車智能的局限。

總之，這些主流技術(shù)路線各有千秋，在新能源汽車智能駕駛的發(fā)展進程中都扮演著關(guān)鍵角色，共同推動智能駕駛邁向更高的階段。