無人駕駛送貨車需要多種特殊的技術支持。

首先是高精度地圖數據，這是完全面向機器人的地圖信息，與傳統地圖差別大，采集方法主要靠激光點云數據采集和其他高精度感應裝置處理，為車輛提供準確的地理信息。

其次是大數據技術，無人駕駛汽車運行時通過各種傳感器實時感知實際道路情況，隨著運行數量增加，能實現“眾包式”數據更新，為地圖更新提供支持。

再者是以配送任務為核心的智能路徑規劃，要綜合考慮用戶訂單，包括地址分析功能和多渠道點的配送規劃。地址分析可將地址轉換為經緯度信息，多點配送需結合無人車貨艙容量，按最短路徑或最短耗時原則統一規劃。

另外，傳感器技術也很關鍵，無人駕駛車輛要搭載激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器等，實時監測道路、交通和障礙物等確保安全行駛。

還有人工智能和機器學習技術，通過訓練模型讓車輛學習處理各種路況并做出智能決策，深度學習算法作用顯著，能不斷優化性能。

GPS 和導航系統能精確定位車輛、規劃最佳路線并提供實時導航指導，保證按時送達貨物。

軟件技術方面，涉及路徑規劃、多傳感器信息融合、機器視覺、導航定位和自動駕駛等，企業開發的自動駕駛策略和 AI 技術能預測異常信號解決安全隱患。

硬件技術上，采用激光雷達、多種傳感器、傳感芯片和自動駕駛等提升安全性。

總之，這些特殊技術的支持，能讓無人駕駛送貨車更高效、安全地完成配送任務。