无人驾驶汽车技术是指无需人类直接操控，通过计算机系统和传感器设备，实现自主导航和驾驶的汽车。无人驾驶汽车技术的原理涉及到多个领域的知识，包括计算机科学、人工智能、机器学习、传感器技术和控制理论等。
无人驾驶汽车技术的原理可以分为以下几个方面：
无人驾驶汽车需要通过传感器设备获取周围环境信息，包括道路状况、车辆和行人等障碍物信息。感知技术主要包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等。这些传感器设备能够在不同的频段和角度下对周围环境进行扫描和测量，获取物体的位置、速度、大小等信息。感知技术的目标是实现高精度的环境感知和障碍物检测，为后续的决策和控制提供准确的输入数据。
同时，无人驾驶汽车需要实时获取自身的位置信息，以便进行地图匹配和路径规划。定位技术主要包括GPS、惯性导航系统、视觉定位等。这些技术可以实现车辆位置的高精度测量和定位，为后续的路径规划和控制提供准确的位置信息。
无人驾驶汽车需要实现基于地图的路径规划和导航。地图构建和路径规划主要包括三个方面：地图构建、路径规划和局部路径跟踪。地图构建是指将车辆所在的环境信息转化为数字化地图。路径规划是指根据起点、终点和地图信息生成一条最优路径。局部路径跟踪是指在行驶过程中根据实时感知信息和路径信息进行路径跟踪。
地图构建和路径规划需要借助计算机视觉、机器学习和人工智能等技术。其中，地图构建主要借助激光雷达、摄像头等传感器设备进行环境感知和三维重建，路径规划则需要借助机器学习和人工智能等技术进行路径搜索和优化。
无人驾驶汽车需要借助决策与控制技术实现自主导航和驾驶。决策与控制主要包括两个方面：决策和控制。其中，决策是指根据当前环境信息和目标生成相应的驾驶策略，控制则是指将生成的驾驶策略转化为车辆控制命令实现控制。
决策算法主要借助人工智能和机器学习等技术实现，包括深度学习、强化学习、规划算法等。控制算法主要借助控制理论和控制工程等技术实现，包括PID控制、模型预测控制等。
无人驾驶汽车需要保证行驶的安全性和可靠性。安全保障主要包括两个方面：硬件安全和软件安全。其中，硬件安全主要是指保证传感器设备和车辆控制系统的稳定性和可靠性，软件安全主要是指保证控制算法的正确性和鲁棒性。
为了保证无人驾驶汽车的安全性和可靠性，需要进行多方面的测试和验证，包括仿真测试、场地测试和公路测试等。同时，还需要建立完善的法律法规和标准，保障无人驾驶汽车的安全性和规范化发展。
总体来说，无人驾驶汽车技术的原理涉及到多个领域的知识，需要借助计算机科学、人工智能、机器学习、传感器技术和控制理论等技术实现。未来，随着技术的不断发展和完善，无人驾驶汽车将成为重要的交通工具，为人类出行带来更多的便利和安全。