智能汽车自动驾驶技术开发需要以下知识储备：
感知和定位技术：自动驾驶汽车需要通过传感器等设备感知周围环境，包括车辆位置、道路情况、障碍物等，并利用定位技术确定车辆在空间中的位置。
计算机视觉和图像处理技术：自动驾驶汽车需要具备识别和理解图像的能力，包括对道路标志、交通信号灯、行人和其他车辆的识别。
路径规划和决策制定：自动驾驶汽车需要能够根据当前环境和车辆状态，规划出安全、有效的行驶路径，并做出相应的决策，如加速、减速、变道、超车等。
控制和执行器技术：自动驾驶汽车需要具备对车辆横纵向控制的能力，包括油门、刹车、方向盘等执行器的控制，以及实现车辆的稳定性和操控性。
人工智能和机器学习技术：自动驾驶汽车需要利用人工智能和机器学习技术进行数据处理和分析，以实现自动化决策和行为。
通信和网络技术：自动驾驶汽车需要具备车与车之间、车与基础设施之间以及车与云端系统之间的通信能力，以实现信息共享和协同行驶。
车辆动力学和运动学：了解车辆动力学和运动学的相关知识，如车辆的加速、减速、转弯等运动特性和动力学特性，有助于开发更加精确的自动驾驶算法。
网络安全和可靠性：自动驾驶汽车需要具备网络安全和可靠性的保障，包括对网络攻击的防范、数据的加密和备份等，以确保车辆的安全性和稳定性。
法律法规和道德规范：了解相关法律法规和道德规范，遵守交通规则和道路标志等，以保障道路交通的安全和顺畅。
总之，智能汽车自动驾驶技术开发需要具备多学科的知识储备，包括感知和定位技术、计算机视觉和图像处理技术、路径规划和决策制定、控制和执行器技术、人工智能和机器学习技术、通信和网络技术、车辆动力学和运动学、网络安全和可靠性以及法律法规和道德规范等方面的知识。
