无人驾驶小车的编程涉及多个方面，包括底层控制、高层控制和算法、硬件驱动和软件框架等。以下是一些常用的编程语言和技术：
C/C++
底层控制：C/C++具有高效的性能和对硬件的底层访问能力，适合处理实时性要求高的任务，如传感器数据的读取、实时决策和电机控制等。
Python
高层控制和算法：Python语言具有简洁易读的特点，适合快速开发与调试，适用于无人小车的路径规划、图像处理和机器学习等高级算法。Python还具备丰富的科学计算库和机器学习库，例如NumPy、SciPy、OpenCV和TensorFlow等，可以大大简化编写复杂算法的过程。
ROS（Robot Operating System）
机器人开发框架：ROS是一个常用的机器人开发框架，它提供了一系列的软件库和工具，可用于协调多个硬件和软件组件的交互。
仿真和测试
虚拟现实平台：如Gazebo和V-REP等，可以用于无人小车的仿真和测试。
集成开发环境：如RobotStudio和ROS Development Studio （ROSDS），可以提供更方便的开发和调试环境。
其他编程工具和技术
OpenMV：用于编程实现红绿灯识别、交通标志识别等功能。
STM32编程环境：如Keil uVision5，用于编写代码接收OpenMV传来的路况信息，并生成控制指令来控制小车的运动。
示例代码
```python
import time
import random
class Perception:
def __init__（self）:
self.obstacles = []
def detect_obstacles（self）:
模拟检测障碍物的过程
self.obstacles = [（random.randint（0, 100）, random.randint（0, 100）） for _ in range（10）]
return self.obstacles
def get_road_boundaries（self）:
简单返回模拟的道路左右边界坐标
return （0, 100）, （0, 100）
class Decision:
def __init__（self, perception）:
self.perception = perception
def make_decision（self）:
obstacles = self.perception.detect_obstacles（）
简单的决策逻辑
for obstacle in obstacles:
if obstacle < 20:
return "slow down"
return "accelerate"
class Control:
def __init__（self）:
self.speed = 0
def execute_decision（self, decision）:
if decision == "slow down":
self.speed -= 5
elif decision == "accelerate":
self.speed += 5
self.speed = max（0, min（self.speed, 50）） 限制速度在0到50之间
主程序
if __name__ == "__main__":
perception = Perception（）
decision_maker = Decision（perception）
controller = Control（）
while True:
decision = decision_maker.make_decision（）
controller.execute_decision（decision）
print（f"Current speed: {controller.speed}"）
time.sleep（1）
```
建议
选择合适的编程语言：根据具体需求和任务的不同，可以选择C++进行底层控制，Python进行高层控制和算法开发。
利用现有框架和库：如ROS、OpenCV和TensorFlow等，可以大大提高开发效率和代码质量。
注重系统调试：在开发过程中，需要进行充分的仿真和测试，确保各部分功能正常协同工作。