神经网络在自动驾驶汽车的开发中发挥着核心作用，使它们能够解释传感器数据，做出决策并安全导航。Cnn通常用于图像和视频处理任务，例如检测行人，其他车辆，交通标志和道路标记。Rnn和lstm用于理解驾驶场景中的时间关系，例如预测其他车辆的运动。
此外，神经网络有助于传感器融合，其中来自摄像机，激光雷达和雷达等多个传感器的数据被组合在一起，以创建对车辆环境的全面了解。强化学习也被应用于训练自动驾驶汽车，以做出实时驾驶决策。
神经网络对于使自动驾驶汽车能够在动态环境中执行复杂的任务 (如车道保持、避障和导航) 至关重要。