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自动驾驶汽车的控制核心技术涵盖汽车的纵向、横向、驱动和制动控制。其中，纵向控制负责汽车前后运动的控制，而横向控制则负责转向盘角度和轮胎力的调整。只有同时实现纵向和横向自动控制，才能使汽车按照预设目标和约束自主行驶。在自动驾驶控制执行中，深度学习通常与传统的控制方法和规则引擎相结合，形成一个全面有效的控制系统，以确保自动驾驶汽车的安全和可靠性。
在汽车自动驾驶控制执行中，深度学习应用广泛，发挥着重要的作用。深度学习模型可以用于设计自动驾驶控制器，将环境感知数据和规划决策结果作为输入，输出具体的汽车控制指令。这些指令可以是加减速、转向等，以实现汽车稳定、精准和安全的驾驶。深度学习可以通过行为克隆的方法，从人类驾驶员的行驶数据中学习驾驶行为，并在自动驾驶中模仿这些行为。这种方法可以帮助自动驾驶汽车学习人类驾驶员的经验和技巧，提高车辆的驾驶性能。另外，深度强化学习在自动驾驶控制执行中也得到广泛应用。通过强化学习，车辆可以在不断的尝试和学习中优化控制策略，以最大化预设的奖励函数，实现更智能和适应性更强的驾驶控制。
深度学习应用于汽车自动驾驶还有一种被称为“端到端”自动驾驶的方法，它直接从原始传感器数据中学习驾驶策略，不需要显式地提取特征或规划路径。这种方法尚在研究和探索阶段，但有望实现更高级别的自动驾驶。总体来说，自动驾驶与深度学习技术都处于快速发展阶段，在汽车自动驾驶领域，深度学习广泛用于解决感知、决策、控制算法中面临的难题，以提高自动驾驶系统的智能化水平。深度学习在自动驾驶领域的应用为自动驾驶技术的发展提供了强大的支持，使得自动驾驶汽车能够更准确、更智能地感知和理解交通环境，从而实现更安全和高效的驾驶体验。随着深度学习技术的不断进步，预计自动驾驶技术在未来将继续取得更大的进展。