随着计算机科学、信号处理以及自动控制技术的发展，无人驾驶智能车的应用越来越得到人们的重视。无人驾驶智能车是一种轮式机器人，属于机器人技术的范畴内，很多关键技术和机器人技术相关，同时又具备自己的特点。现在无人驾驶智能车已经在简单路径环境，例如机场、工厂、动物园等应用于运输旅客和物料，以及在恶劣、危险环境应用于探测和信息采集。一些发达国家也已经对应用无人驾驶智能车构建智能交通系统展开了研究和实验。　　无人驾驶智能车中融合了机械设计、环境感知、信号通信、路径规划以及人工智能等多项技术，这其中环境感知和路径规划是核心的关键技术。环境感知系统是指无人驾驶智能车能够利用各种传感器的信号，合理、准确的计算出周边的行驶环境状况，从而为路径的决策规划提供相关的数据。路径规划系统是无人驾驶智能车的“大脑”，是整个控制系统的核心部分，负责接受各个传感器的信号，然后处理计算这些数据，给出合理的路径规划和各种控制指令，然后把计算好的路径信息传送给底层控制系统执行。只有保证环境感知技术和路径规划系统的合理性、实时性、稳定性以及准确性，无人驾驶智能车才能安全、可靠地运行。　　本文设计的无人驾驶智能车采用模块化的设计，主要包括车辆运动控制模块、障碍检测及躲避模块、GPS定位模块、视觉导航模块、路径规划模块以及车辆通信模块。通过模块化的设计，提高了系统的可互换性以及可扩展性。同时，本文采用了多传感器融合技术，避免了单一传感器的性能不足和缺陷，提高了系统的环境感知能力。　　另外，本文还对无人驾驶智能车的机械部分进行了说明和改进，对控制算法进行了比较，针对智能控制理论进行了阐述和相关应用，提高了控制系统的路径规划能力和信息处理能力。在数据通信方面，采用了CAN总线网络化通信系统，根据实际情况，构建了基于片内控制器的MSCAN系统，并且对高层应用协议进行了改进。