本文参考：
自动驾驶软件的一些关键子模块包括：
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地图绘制和高精地图绘制：是指创建和维护道路和周围环境的详细、高精地图。与人类驾驶员使用的传统导航地图不同，自动驾驶地图要详细得多，并包含对自动驾驶系统的特定需求至关重要的信息。它们包括有关车道边界、道路曲率、交通标志、交通信号、车道变更规则和道路坡度的信息。高精地图以厘米级的精度创建，以确保自动驾驶汽车能够在下游定位堆栈中的环境中准确定位。
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感知：是指自动驾驶汽车理解和解释周围环境的能力。它包括传感器融合、车辆和行人检测、像素级分割以及红绿灯/其他路标检测等任务。主要是基于多个相机、激光雷达和雷达的传感器的组合。
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定位：指的是自动驾驶汽车在其环境中准确确定其位置和方向（位姿）的能力。常见使用的关键组件是全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）和通过地图匹配的感知传感器，其中包括将传感器数据与高清地图进行比较，以完善车辆的位置估计。
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目标跟踪：指的是自动驾驶汽车监测物体在其环境中过去运动的能力。这对于在下游任务中进行预测至关重要，过去的状态对下游任务至关重要。跟踪对于被遮挡的道路目标至关重要，因为即使在感知中看不到目标，我们仍然可以保持对该目标的期望。跟踪涉及感知输出的数据关联和运动学预测。
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行为规划（轨迹预测）：指的是自动驾驶车辆预测各种道路使用者（如行人、骑自行车的人、其他汽车甚至动物）未来行动和移动的能力。
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路径规划：它指的是自动驾驶车辆在避开障碍物、遵守交通规则并考虑环境动态的同时，为自动驾驶车辆从当前位置导航到所需目的地确定安全和最佳路径的能力。基于当前车辆位置、期望目的地以及地图和传感器信息，路径规划算法生成初步路径，该初步路径将车辆连接到目标，同时避开障碍物。成本函数考虑了距离、舒适性、安全性、能源效率和碰撞风险因素。该算法搜索一条将此成本最小化的路径。模块化管道中最常见的规划方法包括使用复杂的基于规则的设计，这在解决驾驶时发生的许多情况时往往无效。
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决策：指的是自动驾驶车辆在各种交通场景中选择适当行动和行为的能力，同时优先考虑安全、效率和遵守交通规则。它与路径规划密切合作，涉及风险评估、情景分析、行为预测、交通规则和条例、伦理道德考虑等。
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控制：它指的是将高层决策和计划轨迹转化为车辆执行器为物理操纵车辆而采取的具体行动的机制和算法。这些控制装置可确保车辆沿预定路径行驶、加速、减速和处理各种驾驶场景，同时保持稳定性、安全性和舒适性。控制弥合了决策和车辆物理行为之间的差距。它包括执行器、车辆动力学、速度控制、稳定性和操控性、平稳过渡、人体舒适性等子部件。
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仿真和测试：在实际道路上部署之前，评估自动驾驶系统的性能、安全性和功能至关重要。
这些系统及其依赖如下图所示：
