无人驾驶技术的核心原理是利用高科技传感器、计算机视觉、人工智能等多种技术实现车辆自主行驶的一种新型交通工具。这项技术主要包括三个部分：车辆感知、决策和控制。
车辆感知 车辆感知是指通过感知设备获取车辆周围环境信息的过程。这些感知设备包括雷达、激光雷达、摄像头、超声波传感器等，它们能够检测车辆周围的障碍物、行人、路标、交通信号灯等。其中，激光雷达是无人驾驶技术中最重要的感知设备之一，因为它能够高精度地测量障碍物的距离和方向，保证车辆在行驶中安全。
决策 决策是指将感知到的信息处理成车辆可以理解的指令，使其作出正确的驾驶决策。无人驾驶技术采用深度学习、强化学习、规划算法等技术实现决策过程。其中，深度学习是一类基于神经网络的机器学习算法，可以从感知数据中学习驾驶策略；强化学习则是一种基于反馈机制的学习方式，可以根据奖励或惩罚信号调整驾驶策略；规划算法则是一种基于路线规划和预测分析的方法，可以预测车辆行驶轨迹并规划最优的驾驶路径。
控制 控制是指将决策过程中得出的驾驶指令通过车辆控制系统传达给车辆，实现自主驾驶的过程。车辆控制系统包括转向系统、加速制动系统等，它们可以自主控制车辆的行驶方向、速度、转弯半径等。同时，还需要使用GPS定位、高精度地图等技术，保证车辆在不同场景下的准确定位和行驶。
总之，无人驾驶技术的核心原理是通过感知设备获取周围环境信息，通过计算机处理和分析感知数据，实现车辆自主行驶和控制。这项技术的发展离不开人工智能、计算机视觉、自动控制等多种领域的支持，对未来交通出行的改变将会是深远的。