无人驾驶技术需要一系列软件来实现其功能，这些软件通常包括以下几类：

操作系统 ：无人驾驶车辆需要运行操作系统来管理硬件资源，包括传感器、系统总线和网络等，并调度计算资源。实时性对于操作系统的性能至关重要，因为它要确保任务在规定的时间内得到响应。

无人驾驶系统：

这是无人驾驶软件的核心部分，包含了实现无人驾驶所需的各种算法，如定位、环境感知、路径规划和控制等。无人驾驶系统可以采用模块化的软件架构或端到端的软件架构。

编程软件

ROS （Robot Operating System）：

ROS是一个开源的机器人操作系统，广泛用于无人驾驶汽车的开发。它提供了一系列的工具、库和驱动程序，以便开发者可以快速构建无人驾驶的软硬件系统。ROS支持C++和Python编程。

Apollo：Apollo是百度自动驾驶团队开发的无人驾驶平台，提供了完整的无人驾驶工具链，包括传感器数据采集、多传感器融合、环境感知、规划决策、控制执行等功能。Apollo使用C++编程，并提供了丰富的API和开发工具。

Tensorflow：Tensorflow是谷歌开发的人工智能框架，广泛应用于深度学习和机器学习领域。在无人驾驶中，Tensorflow可以用于目标检测、图像识别、行为预测等任务。它支持多种编程语言，包括Python、C++和Java。

感知与感知融合软件：

无人驾驶车辆需要通过传感器获取周围环境的信息，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。感知算法会对这些数据进行处理，提取出道路、车辆、行人等关键信息，以实现对周围环境的感知。感知融合算法则会将不同传感器的数据进行融合，提高感知的准确性和稳定性。在软件编程中，使用的主要工具包括OpenCV、PCL等。

云端服务：

无人驾驶车辆还需要云端提供的服务，如数据存储、处理和分析，以及远程监控和控制等。这些服务可以通过云平台实现，确保车辆能够获得及时和准确的信息，以支持其自主导航和安全驾驶。

其他辅助软件：

例如，用于仿真测试的软件（如NVIDIA的Drive Constellation）可以帮助开发者在模拟环境中测试无人驾驶系统，提高系统的可靠性和性能。

总结来说，无人驾驶技术需要综合使用多种软件，包括操作系统、无人驾驶系统、编程软件、感知与感知融合软件、云端服务以及其他辅助软件，以实现车辆的安全、自主导航和高效运行。