自动驾驶主要模块包括高精地图、定位、感知、预测、规划和控制，模块组成如下图所示。
一、高精地图模块
数据采集：GPS、IMU、激光雷达、摄像机等
数据处理：对收集到的数据进行整理、分类和精简
对象检测：利用人工智能技术检测车道线、交通标志、电线杆等
手动验证：人工手动标记和编辑地图
地图发布：云端发布高精地图
二、定位模块
GPS RTK：
惯性导航（IMU,Inertial measurement unit）：主要组件是加速度计和陀螺仪，由于其存在运动误差随时间增加而增加的缺点，只能进行短时间范围内的定位，可解决一段时间内无GPS信号的场景（如隧道中）。
激光雷达：将雷达传感器检测的点云与高精地图进行匹配，获取位置及行驶方向。
视觉方法：拍摄的图像与高精地图比较从而确定位置。
（Apollo使用的是GPS、IMU、激光雷达的多传感器融合定位）
三、感知模块
检测和分类：无人车需要知道障碍物的位置，然后进行分类。静态障碍物包括：墙壁、树木、建筑物等，动态障碍物包括：人、车等。
跟踪：检测分类出的对象进行跟踪。
四、预测模块
对自动驾驶环境中的其他物体的状态进行预测。
五、规划模块
1、定义
接收原始/预处理的外界信息，根据无人车行驶的目的地，规划无人车未来n秒额运动轨迹。
规划模块的输入包括原始感知、定位、高精地图、导航路线等信息，也有一些预处理过对于周围障碍物的运动行为轨迹预测信息，它输出给车辆控制模块，执行左/右转、刹车、油门等操作。即接收离散的信息输入，输出是能用数学语言表达的连续运动轨迹。
2、规划的目标
安全：避让复杂、拥挤环境下额诸多障碍物；
高效：保证足够额灵活性；
舒适：遵守车辆运动学限制，保证路径的平滑，几何形状的合理。
3、组成
规划模块又由路径规划、速度规划组成。
六、控制模块
目标是使用可行的控制输入，最大限度地降低与目标轨迹的偏差、最大限度地提供乘客的舒适度。
控制器的输入：目标估计和车辆状态。
控制器的输出：即控制输入（转向、加速和制动）的值。
