无人驾驶汽车是指运用各种高科技技术，实现汽车自主感知、决策和控制，从而不需要司机直接操纵车辆的一种新型交通工具。与传统的人工驾驶方法相比，无人驾驶汽车具有更高的安全性和更好的驾驶体验，但它也面临着诸多的技术难点。
一、传感器技术
无人驾驶汽车需要通过各种传感器获取周围环境的信息，如视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波等。这些传感器要求高精度、高稳定性和高分辨率，以便能够准确感知车辆周围的道路、车辆、行人、建筑物等情况，并及时做出反应。此外，针对复杂的气象状况、昏暗的光线环境、高速行驶等场景下的传感器性能问题，也需要进行深入研究解决。
二、决策算法
无人驾驶汽车需要对传感器获取的各种信息进行分析和处理，生成适合当前道路情况的路径规划、转向和加减速控制信号。这就需要调用复杂的算法来实现，如机器学习、深度学习、强化学习等。对于复杂的交通场景，需要对算法进行不断的优化和改进，以提高无人驾驶汽车的智能化水平。
三、高精地图
无人驾驶汽车需要依赖精准的高精地图来实现导航、路径规划等功能。高精地图需要包含道路的所有信息，如路况、道路标志、交通信号灯等，并需要及时更新。此外，高精地图还要考虑到车辆驾驶的安全性，提供更为细致的数据支持，如车辆位置、行驶速度等，以便无人驾驶汽车做出准确的决策。
四、安全保护机制
无人驾驶汽车需要具备多种安全保护机制，以应对可能出现的各种异常情况。例如，当传感器故障或者无信号时，车辆应该能够自主停车，并及时向驾驶员发出警告；当车辆遇到突发事件或者交通事故时，应该及时采取应急措施，如刹车等。此外，对无人驾驶汽车的安全性进行评估和测试，对于验证其安全性也是至关重要的。
五、法律和道路规则
无人驾驶汽车需要遵守道路交通规则和法律法规。因此，在无人驾驶汽车技术的研发过程中，需要考虑到相关法律法规的适用性和制定标准。同时，需要将无人驾驶汽车技术与现有道路交通规则相结合，确保车辆在道路上的安全行驶。
总之，无人驾驶汽车的技术难点涵盖了多个方面。基于传感器技术、决策算法、高精地图、安全保护机制以及法律和道路规则等方面的问题，需要持续不断地进行研究和开发，以实现无人驾驶汽车的商业化落地。