自动驾驶中的人工智能技术有哪些？

自动驾驶中的人工智能技术包括以下几类：

1、环境感知技术：这是计算机视觉领域的研究重点，常说的slam就是指这个，基于激光雷达的slam系统目前已经能较好的进行地图定位，局部环境地图构建。

2、标识识别技术：包括车道识别、交通标志识别（比如红绿灯）、车辆行人识别和运动跟踪，在这里，卷积神经网络（CNN）技术成了目前最好的技术，标识识别是无人驾驶行为决策的基础，CNN技术也是对激光雷达的一个很好的补充，因为激光雷达是低像素，不能很好的识别障碍物。

3、行为决策系统技术：行为决策系统或者叫驾驶决策系统，包括全局的路径规划导航和局部的避障避险，以及常规的基于交通规则的行驶策略（最简单的，让车保持在车道内），使用到的技术分成三类：一是基于推理逻辑和规则的技术，如全局路径规划导航的A*,D＊算法，局部避障的dwa算法，常规的最优控制数学办法(比。

4、感知传感器：无人驾驶系统需要依靠GPS+IMU来知道自己在哪（经纬度），在朝哪个方向开（航向），IMU还能提供诸如横摆角速度、角加速度等更丰富的信息，这些信息有助于自动驾驶汽车的定位和决策控制。此外，感知传感器还包括视觉传感器、激光传感器、雷达传感器等。

总之，自动驾驶中的人工智能技术涵盖了多个领域和多种技术手段，这些技术的综合应用实现了无人驾驶汽车的自主感知、决策、控制和执行等功能。