无人驾驶技术涉及到计算机的多个方面，以下是其中的一些关键部分：
1. 传感器数据处理：无人驾驶汽车需要使用各种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，来感知周围的环境。这些传感器产生的数据需要被计算机进行处理，以识别道路、障碍物、行人、其他车辆等。
2. 机器学习和深度学习：计算机需要使用机器学习和深度学习算法来识别和分类传感器数据，并对车辆的行为进行预测。这些算法能够帮助无人驾驶汽车更好地理解和适应周围的环境。
3. 路径规划和导航：计算机需要使用路径规划算法来确定无人驾驶汽车的最佳行驶路径，并使用导航系统来引导车辆沿着预定的路径行驶。
4. 人机交互：无人驾驶汽车需要与乘客进行交互，例如通过屏幕、语音控制等方式。计算机需要处理这些交互方式，并将其转化为车辆的行动。
5. 安全和可靠性：无人驾驶汽车需要确保行驶的安全性和可靠性。计算机需要使用各种算法和技术来保证车辆的稳定性、避免碰撞、识别和响应交通信号等。
总之，无人驾驶技术需要计算机在多个方面进行支持和处理，包括传感器数据处理、机器学习和深度学习、路径规划和导航、人机交互以及安全和可靠性等方面。
无人驾驶技术的探测、识别、控制、运算、信息、运行等多方面，都需要涉及到计算机。
