无人汽车使用的编程语言和技术主要包括以下几种：
C++
高性能和低级控制：C++以其高性能和低级硬件控制能力，适用于实时系统和底层硬件的操作。它被广泛用于无人车的感知、决策和控制等核心模块。
硬件交互：C++提供了对硬件的直接访问能力，使得开发人员能够更好地控制无人驾驶汽车的各个组件，如传感器、执行器和通信模块。
Python
高层逻辑和算法开发：Python因其易学易用的特性，在无人车系统中也广泛使用。它适用于开发无人车的高层逻辑和算法部分，如图像处理、路径规划、深度学习和机器学习等。
数据处理和算法优化：Python具有良好的可扩展性，方便进行算法的迭代和优化，并且支持各种科学计算库和机器学习框架，如NumPy、Pandas和TensorFlow，这些库可以帮助开发人员处理和分析大量的传感器数据，并构建机器学习模型来实现自主驾驶功能。
MATLAB
数值计算和科学工程：MATLAB是一种专门用于数值计算和科学工程的编程语言，在无人车系统中，它通常用于快速原型开发和仿真。无人车的感知、控制和规划算法可以在MATLAB环境下进行开发和测试，以验证其性能和稳定性，然后再移植到其他编程语言中。
ROS （Robot Operating System）
机器人操作系统：ROS是一种基于Linux的开源软件平台，提供了一系列的工具和库，用于构建无人车系统中的各个模块和组件。ROS支持多种编程语言，包括C++和Python，开发人员可以根据自己的需求选择合适的语言进行开发。
其他编程语言
Java：Java语言可以用于开发无人驾驶系统的图形界面和后台服务。
其他工具：除了上述编程语言，无人车开发还涉及多种工具和技术，如OpenCV、PCL（Point Cloud Library）用于图像处理和三维数据处理，Gazebo用于仿真模拟等。
建议
无人汽车的开发是一个复杂且多学科交叉的领域，涉及软件编程、算法设计、硬件控制等多个方面。开发团队通常会根据具体需求和项目特点，选择合适的编程语言和技术栈。C++和Python因其各自的优势，在无人车开发中占据重要地位。同时，MATLAB和ROS等工具也为开发人员提供了强大的仿真和开发平台。