智能车涵盖宽广的技术领域，其自主行为技术领域中的交通状态及环境信息感知与智能决策控制是车辆实现无人驾驶的关键环节。研究智能车的交通状态感知技术对智能车的发展具有重要的理论和现实意义。对目前交通状态感知技术中的视觉技术、激光雷达技术、毫米波雷达技术、听觉感知技术和超声波感知技术的主要算法进行归纳梳理,并对比分析各主要算法的优缺点,为智能车交通状态感知技术的研究提供思路. 研究如何将传感器传来的信息加以有效的处理、分析，并准确的感知周围环境信息是非常重要的。然而到目前为止，没有任何一种传感器能保证在任何情况下能提供完全可靠的信息。采用多传感器融合技术，即将多个传感器如视觉传感器、雷达传感器和超声波传感器等采集的信息进行合成，形成对环境特征的综合描述的方法，能够充分利用多传感器数据问的冗余和互补特性，获得智能车所需要的、充分的信息。总之，对感知技术的研究还任重而道远。随着人工智能和机器学习的不断发展，智能车感知技术也会不断向前推进，达到乃至超越人类智能水平的无人驾驶汽车终将得以实现。