智能汽車無人駕駛技術的核心算法包含多種類型，如路徑規劃類的基于A-star和CostMap膨脹地圖的全局規劃、局部規劃器TEB算法，狀態估計類的卡爾曼濾波器，決策控制類的MPC模型預測控制算法等。這些算法各司其職，像路徑規劃算法負責為車輛規劃行駛路線，狀態估計算法處理傳感器數據以了解車輛狀態，決策控制算法保障車輛按規劃穩定行駛，共同助力無人駕駛技術的實現 。

基于A-star和CostMap膨脹地圖的全局規劃，是結合A*算法和代價地圖來進行全局路徑的規劃。它猶如一位高瞻遠矚的軍師，為車輛在復雜的環境中，從起點到終點規劃出一條可行的大致路線。而局部規劃器TEB算法，則把路徑規劃問題巧妙轉化為帶有時間彈性的優化問題，像是一位現場指揮官，根據實時變化的路況，靈活調整車輛的局部行駛路徑。

卡爾曼濾波器在其中也扮演著重要角色，它主要用于平滑感知車道線參數。通過對傳感器數據的處理，能讓車輛更精準地了解自身在車道中的位置，如同給車輛裝上了一雙穩定的“眼睛”，時刻清晰把握自身狀態。

MPC模型預測控制算法，在Apollo中，選用單車動力學模型，常將非線性系統線性化來求解最優控制解。它如同一位經驗豐富的舵手，根據車輛當前狀態和預測的未來情況，不斷調整控制策略，確保車輛沿著規劃好的路線平穩行駛。

此外，還有用于提取點云障礙物輪廓的costmap_convert（DBSCAN聚類算法），規劃換道曲線的基于五次多項式螺旋線方程的換道曲線規劃等算法。它們相互配合，從不同方面保障無人駕駛車輛對環境的感知、路徑的規劃以及行駛的控制。

總之，智能汽車無人駕駛技術的這些核心算法，如同一個緊密協作的團隊，各自發揮專長，共同推動著無人駕駛技術不斷向前發展，為未來智能出行奠定堅實基礎 。