1.環境感知技術
環境感知模塊相當於無人駕駛汽車的眼和耳，無人駕駛汽車通過環境感知模塊來辨別自身周圍的環境信息，為其行為決策提供信息支持。環境感知包括無人駕駛汽車自身位姿感知和周圍環境感知兩部分。單壹傳感器只能對被測對象的某個方面或者某個特征進行測量，無法滿足測量的需要。因而，必需采用多個傳感器同時對某壹個被測對象的壹個或者幾個特征量進行測量，將所測得的數據經過數據融合處理後，提取出可信度較高的有用信號。按照環境感知系統測量對象的不同，我們采用兩種方法進行檢測：
無人駕駛汽車自身位姿信息主要包括車輛自身的速度、加速度、傾角、位置等信息。這類信息測量方便，主要用驅動電機、電子羅盤、傾角傳感器、陀螺儀等傳感器進行測量。
無人駕駛汽車周圍環境感知以雷達等主動型測距傳感器為主，被動型測距傳感器為輔，采用信息融合的方法實現。因為激光、雷達、超聲波等主動型測距傳感器相結合更能滿足復雜、惡劣條件下，執行任務的需要，最重要的是處理數據量小，實時性好。同時進行路徑規劃時可以直接利用激光返回的數據進行計算，無需知道障礙物的具體信息。
而視覺作為環境感知的壹個重要手段，雖然目前在惡劣環境感知中存在壹定問題，但是在目標識別、道路跟蹤、地圖創建等方面具有其他傳感器所無法取代的重要性，而在野外環境中的植物分類、水域和泥濘檢測等方面，視覺也是必不可少的手段。
2.導航定位技術
無人駕駛汽車的導航模塊用於確定無人駕駛汽車其自身的地理位置，是無人駕駛汽車的路徑規劃和任務規劃的之支撐。導航可分為自主導航和網絡導航兩種。
自主導航技術是指除了定位輔助之外，不需要外界其他的協助，即可獨立完成導航任務。自主導航技術在本地存儲地理空間數據，所有的計算在終端完成，在任何情況下均可實現定位，但是自主導航設備的計算資源有限，導致計算能力差，有時不能提供準確、實時的導航服務。現有自主導航技術可分為三類：
相對定位：主要依靠裏程計、陀螺儀等內部本體感受傳感器，通過測量無人車相對於初始位置的位移來確定無人車的當前位置。絕對定位：主要采用導航信標，主動或被動標識，地圖匹配或全球定位系統進行定位。
組合定位：綜合采用相對定位和絕對定位的方法，揚長避短，彌補單壹定位方法的不足。組合定位方案壹般有GPS+地圖匹配、6PS+航跡推算、GPS+航跡推算+地圖匹配、GPS+GLONASS+慣性導航+地圖匹配等。網絡導航能隨時隨地通過無線通信網絡、交通信息中心進行信息交互。移動設備通過移動通信網與直接連接於Internet的WebGIS服務器相連，在服務器執行地圖存儲和復雜計算等功能，用戶可以從服務器端下載地圖數據。網絡導航的優點在於不存在存儲容量的限制、計算能力強，能夠存儲任意精細地圖，而且地圖數據始終是最新的。
3.路徑規劃技術
路徑規劃是無人駕駛汽車信息感知和智能控制的橋梁，是實現自主駕駛的基礎。路徑規劃的任務就是在具有障礙物的環境內按照壹定的評價標準，尋找壹條從起始狀態包括位置和姿態到達目標狀態的無碰路徑。
路徑規劃技術可分為全局路徑規劃和局部路徑規劃兩種。全局路徑規劃是在已知地圖的情況下，利用已知局部信息如障礙物位置和道路邊界，確定可行和最優的路徑，它把優化和反饋機制很好的結合起來。局部路徑規劃是在全局路徑規劃生成的可行駛區域指導下，依據傳感器感知到的局部環境信息來決策無人平臺當前前方路段所要行駛的軌跡。全局路徑規劃針對周圍環境已知的情況，局部路徑規劃適用予環境未知的情況。
路徑規劃算法包括可視圖法、柵格法、人工勢場法、概率路標法、隨機搜索樹算法、粒子群算法等。
4.決策控制技術
決策控制模塊相當於無人駕駛汽車的大腦，其主要功能是依據感知系統獲取的信息來進行決策判斷，進而對下壹步的行為進行決策，然後對車輛進行控制。決策技術主要包括模糊推理、強化學習、神經網絡和貝葉斯網絡等技術。
決策控制系統的行為分為反應式、反射式和綜合式三種方案：反應式控制是壹個反饋控制的過程，根據車輛當前位姿與期望路徑的偏差，不斷地調節 方向盤 轉角和車速.直到到達目的地。反射式控制是壹種低級行為，用於對行進過程中的突發事件做出判斷，並迅速做出反應。
綜合式控制在反應層中加入機器學習模塊，將部分決策層的行為轉化成基於傳感器的反應層行為，從而提高系統的反應速度。