无人驾驶汽车是一项涉及多个领域的复杂技术，需要智能传感器、人工智能、控制系统、通信技术、机械工程等多种学科的综合应用。其关键技术包括以下几个方面：
无人驾驶汽车的感知能力决定了它对周围环境的理解和对外部事件的反应。深度学习技术和计算机视觉技术是实现自动驾驶的核心。其中，深度学习技术可以帮助无人车实现对周围环境中各种物体的自动识别，包括路标、汽车、行人、建筑等；而计算机视觉技术则可以通过摄像头、激光雷达等传感器获得环境信息，并将其转换为数字信号，供计算机进行处理和判断。
定位技术是无人驾驶汽车的另一个核心技术。GPS定位技术的精度无法满足自动驾驶的需求，因此需要采用多源融合定位技术。多源融合定位技术是指将多种不同的传感器或定位方式结合起来，实现更为精确的定位，包括惯性导航系统、激光雷达、相机、毫米波雷达等。
控制技术是无人驾驶汽车的关键之一，它决定了汽车能否准确地执行预设任务。无人驾驶汽车需要自主控制方向盘、刹车、油门等操作，同时需要根据路况、环境等因素做出智能决策。这需要控制技术对各种传感器数据进行实时分析和处理，并运用先进的控制算法来实现车辆的自主驾驶。
无人驾驶汽车还需要与外部环境保持联系。通过与其他汽车、交通设施以及城市智能交通系统的通信，可以实现车与车之间的协作，避免交通拥堵和事故的发生。另外，通过与云端服务的连通，可以实现智能路径规划、导航和调度等功能。
安全技术是无人驾驶汽车必须重视的一个方面。由于在驾驶过程中，无人驾驶汽车需要处理来自多个传感器的大量数据，并进行复杂的决策，因此必须保证系统的高可靠性和安全性。这需要采用特殊的安全措施，例如热备份技术、故障检测和容错处理技术等，确保在任何情况下都可以保证车辆的安全行驶。
综上所述，无人驾驶汽车的核心技术包括感知技术、定位技术、控制技术、通信技术和安全技术。这些技术的不断进步将为无人驾驶汽车的普及和应用奠定坚实的基础。