大部分的无人驾驶计算平台都采用了异构平台的设计，无人驾驶车在CPU上运行操作系统和处理通用计算任务，在GPU上运行深度模型感知任务

摄像头是目前自动驾驶车中应用和研究最广泛的传感器，其采集图像的过程最接近人类视觉系统。基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟，随着近几年深度学习的发展，基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中，在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上，一般会安装多个摄像头，兼顾不同的视角和任务

传统标定法的标定板是需要三维的，需要非常精确，这很难制作，而张正友教授提出的方法介于传统标定法和自标定法之间，但克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点，而仅需使用一个打印出来的棋盘格就可以。理论上镜头的畸变包括径向畸变和切向畸变，切向畸变影响较小，通常只考虑径向畸变，而且在径向畸变的求解中，仅考虑了起主导的二元泰勒级数展开的前两个系数。矩阵中未知的5个参数。相机标定指建立相机图像像素位置与场景点

车道线检测是一种环境感知应用，其目的是通过车载相机或激光雷达来检测车道线。近年来，随着计算机视觉的应用发展和落地，车道线检测任务也获得了广泛关注，出现一系列的车道线检测方法。车道检测在自动驾驶系统中扮演着重要的角色，特别是在高级辅助驾驶系统(ADAS)中。

强化学习又称增强学习，是指一类从与环境交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法