自动驾驶技术架构包括环境感知、高精度地图和定位、路径规划和决策、控制执行、车联网和通信、人工智能和深度学习以及系统集成和测试等部分。
1、环境感知：
自动驾驶车辆需要对周围的环境进行实时监测，以便做出正确的决策。这包括使用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头和超声波传感器等设备来获取周围车辆的位置、速度、方向、行人、交通标志和道路状况等信息。
2、高精度地图和定位：
自动驾驶汽车需要高精度地图来确定自身的位置和目标路径。这通常通过全球导航卫星系统（GNSS）和地图匹配算法来实现。同时，车辆还需要实时更新地图信息，以反映实时的交通状况和道路建设。
3、路径规划和决策：
自动驾驶汽车需要根据当前的环境信息和目的地进行路径规划和决策。这涉及到优化算法、动态规划和人工智能等技术。车辆需要选择最优的路径，避免碰撞和违反交通规则，并在复杂的交通环境中做出合适的决策。
4、控制执行：
自动驾驶汽车需要将决策转化为实际的操作，如加速、减速、转向和制动等。这需要精确的控制算法和高效的执行器。车辆的控制系统需要快速、准确地响应各种驾驶场景，并保证驾驶的安全性和舒适性。
5、车联网和通信：
自动驾驶汽车需要与其他车辆、基础设施和云端服务器进行实时通信，以获取实时的交通信息、道路状况和目的地信息。这需要车联网技术，如专用短程通信（DSRC）和蜂窝车联网（C-V2X）。车联网技术还可以提高自动驾驶汽车的安全性和效率。
6、人工智能和深度学习：
自动驾驶汽车需要利用人工智能和深度学习技术来处理大量的传感器数据，并进行环境感知、路径规划和决策。这包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习等技术。人工智能和深度学习可以使自动驾驶汽车更加智能和适应各种复杂的驾驶场景。
7、系统集成和测试：
自动驾驶汽车需要将所有的组件和子系统集成到一个完整的系统中，并进行严格的测试和验证。这包括硬件和软件开发、系统集成和测试、功能安全和可靠性等方面。自动驾驶汽车的开发需要遵循严格的流程和标准，以确保其安全性和可靠性。
综上所述，自动驾驶技术架构包括环境感知、高精度地图和定位、路径规划和决策、控制执行、车联网和通信、人工智能和深度学习以及系统集成和测试等部分。这些部分需要紧密协作，以实现自动驾驶汽车的安全性、可靠性和舒适性。