1、环境感知：无人驾驶车辆需准确识别道路、行人、车辆、交通标志等，激光雷达、摄像头、雷达等传感器各有优缺点，如何有效融合多源数据以提升感知精度是关键挑战；2、定位与地图：无人驾驶依赖厘米级定位，GPS信号在隧道、高楼区等环境下可能不稳定，需结合惯性导航、视觉定位等技术。实时更新地图数据以反映道路变化（如施工、临时障碍）是难点，且地图数据量大，需高效存储与更新；3、决策与规划：车辆需在复杂交通环境中快速做出安全决策，如避让行人、变道等。动态环境中规划最优路径需考虑交通规则、障碍物、其他车辆行为等；4、控制与执行：车辆需精确执行加速、刹车、转向等操作，尤其在高速行驶时，控制精度直接影响安全。无人驾驶系统需具备冗余设计，确保在部分系统故障时仍能安全运行；5、法规与伦理：无人驾驶的法律框架尚未健全，责任认定、数据隐私等问题仍需解决。在不可避免的事故中，如何做出伦理决策（如优先保护乘客还是行人）是技术之外的难题；6、安全与网络安全：无人驾驶系统需防止黑客攻击，确保车辆控制权不被恶意夺取。