无人驾驶路线规划不是单一算法实现，需要感知、定位、地图、算法、车辆控制等多项技术协同支撑。

首先是高精度定位技术。依靠北斗 / GPS、IMU 惯性单元、轮速计等多源融合定位，实时获取车辆在道路上的精确位置，误差可达厘米级。普通导航定位精度不足，只有精准定位，才能让系统知道车辆当前在哪，为路线计算提供基准。

其次是高精度地图技术。高精度地图包含车道线、停止线、红绿灯位置、道路曲率、限速、路口拓扑等详细信息，区别于普通电子地图。它为全局路线规划提供静态道路信息，提前知晓道路结构，辅助提前预判转弯、变道时机。

第三是环境感知技术。摄像头、毫米波雷达、激光雷达采集周边数据，识别机动车、行人、非机动车、障碍物与交通标识。感知结果输入规划模块，用于局部路径调整，当前方出现障碍物时，及时重新规划避让路线。

第四是规划算法技术。分为全局路径算法和局部路径算法。全局算法如 A*、Dijkstra，规划起点到终点的宏观道路；局部算法实时生成车道内可行路径，完成避障、变道。算法还要遵守交通规则，兼顾通行效率与乘坐舒适性。

第五是车辆运动控制技术。规划输出的轨迹需要控制模块执行，结合车辆动力学模型，控制转向、油门、制动，让车辆跟随规划路线平稳行驶，抑制抖动，避免急加速急减速。

此外还有车路协同技术，通过路侧设备获取路口车流、事故信息，提前更新路线，提升复杂场景下规划的安全性。各类技术实时交互，保障无人驾驶车辆路线规划稳定可靠。