自动驾驶技术的核心算法是深度学习，在深度学习算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是自动驾驶技术中最常使用的算法之一。卷积神经网络通过对图像进行特征提取，让车辆能够判断其周围环境及路况，从而实现自动驾驶。
自动驾驶技术的核心任务是实时地解决环境感知、路径规划和控制等问题，其中环境感知是自动驾驶技术中的基石。环境感知可以概括为通过传感器获取环境信息，然后从大量数据中提取出有用的信息，比如车道线、障碍物、交通信号灯等；路径规划则是指为车辆选择最优的路径，并根据车辆当前状态进行实时调整；控制则是指通过调整车速、转向和刹车等控制车辆的前进方向和速度。
目前，自动驾驶技术中常用的传感器包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波传感器等。其中，摄像头对颜色和纹理的识别比较敏感，激光雷达则对深度和距离的识别比较准确，而毫米波雷达可以在恶劣的天气条件下提供可靠的检测结果，因此综合使用各种传感器可以更好地感知周围环境。
在传感器获取了环境信息之后，卷积神经网络（CNN）就成为了解决环境感知问题的主要算法。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过对输入图像进行卷积操作，提取出图像中的特征。池化层用于缩小特征图的大小，并使其更加鲁棒。全连接层则将提取出的特征映射到输出层，输出一个概率值，表示车辆在当前位置向前行驶的可能性大小。
除了CNN外，还有很多其他的深度学习算法也被广泛应用在自动驾驶技术中。比如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）可以通过学习时间序列数据来预测车辆未来的状态，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）可以处理序列数据中的长期依赖关系，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）则可以通过奖励机制来训练车辆进行自主决策。
除了深度学习算法，还有一些传统的计算机视觉和机器学习算法也被用于自动驾驶技术中。比如特征提取算法可以通过人工设计的特征描述符来提取图像中的特征，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）可以通过对已知数据进行分类从而实现对新数据的分类。虽然这些算法在自动驾驶技术中逐渐被深度学习算法所替代，但传统算法的优点在于稳定性高、处理速度快、不易产生过拟合等。
总之，自动驾驶技术的核心算法是深度学习，在深度学习算法中，卷积神经网络（CNN）是自动驾驶技术中最常使用的算法之一。通过不断地研究和改进算法，自动驾驶技术将会越来越健全和成熟，为我们带来更加安全、高效和舒适的出行体验。