无人驾驶汽车的自主导航技术在近年来取得了显著突破，主要体现在以下多个方面：

1、传感器技术的进步：激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器的精度和可靠性得到了大幅提升，这些传感器负责收集周围环境的信息，包括道路、行人、障碍物等，为自动驾驶系统提供实时、准确的数据支持，激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号，能够构建出车辆周围的三维环境模型，新的人工智能技术如深度学习算法的应用，也使得安防摄像头具备了更高的识别能力，能够准确识别人脸、车牌等信息，为自动驾驶提供了更为丰富的感知手段。

2、计算与数据处理能力的提升：随着计算机科学的发展，特别是深度学习和大数据分析技术的成熟，自动驾驶系统的数据处理和分析能力得到了极大的提升，高级算法能够对传感器数据进行深度理解，实现对细微路况的精准识别，如路标、行人甚至是障碍物，云计算的应用也为智能汽车提供了强有力的支持，实现了实时数据更新和云端协同，从而提升了导航精度和安全性。

3、高精度地图的应用：高精度地图是自动驾驶系统的重要组成部分，它不仅提供了车辆的位置信息，还包含了道路形状、路面状况、交通信号灯位置等多种信息，基于卫星信号的定位（如GNSS系统）结合惯性定位、环境特征匹配等技术，可以实现车辆的精确定位，为路径规划和车辆控制提供基础。

4、决策与规划技术的完善：自动驾驶系统需要根据周围环境和交通状况做出智能决策，灵活地选择合适的驾驶模式和路径，通过结合高级算法和人工智能技术，自动驾驶系统能够实现更加精准的预测和决策，提高驾驶的安全性和舒适性。

5、多源融合与车路协同：除了依赖车载传感器外，自动驾驶系统还可以通过V2X技术实现车辆与路侧基础设施的通信，获取更多的道路信息和交通状况数据，从而提高导航的准确性和实时性，这种多源融合与车路协同的方式有助于提升自动驾驶系统的整体性能。

无人驾驶汽车的自主导航技术在传感器技术、计算与数据处理能力、高精度地图应用、决策与规划技术以及多源融合与车路协同等多个方面都取得了显著突破，尽管已经取得了很大的进展，但无人驾驶技术仍然面临诸多挑战，需要不断的技术创新和完善来推动其进一步发展和应用。