无人驾驶技术的原理是基于人工智能、机器学习、传感器技术等多种技术的综合应用。其中，传感器技术包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，用于感知车辆周围环境；人工智能技术包括计算机视觉、深度学习等，用于处理感知到的信息；机器学习技术包括强化学习、监督学习等，用于构建无人驾驶系统的决策模型。这些技术综合应用，实现了车辆无需人类干预，自主感知、判断、决策、行动的能力。
其中，激光雷达是无人驾驶技术中最重要的传感器之一，它能够在车辆周围建立三维环境模型，获取车辆行驶所需的关键信息，如距离、速度、方向等，为车辆提供高精度的感知能力。此外，摄像头和毫米波雷达也是常用的传感器，它们可以提供额外的信息来帮助车辆更好地感知周围环境。
在感知到周围环境后，无人驾驶车辆需要通过计算机视觉和深度学习等人工智能技术来处理感知到的信息，从而识别出道路、障碍物、交通标志等。同时，机器学习技术也被用于构建无人驾驶系统的决策模型，帮助车辆做出正确的决策，如加减速、转弯、超车等。
总之，无人驾驶技术是一项高度复杂的技术，其核心是通过传感器、人工智能和机器学习技术等多种技术的协同作用来实现车辆自主感知、判断、决策、行动的能力。