无人系统技术的核心主要包括以下几个方面：

人工智能算法和机器学习：

这些技术使无人系统能够从大量数据中学习并进行自我优化，从而提高其决策和响应能力。例如，在无人机中，通过机器学习算法，系统可以更有效地识别和处理图像，提高监控和灾害响应的效率。

计算机视觉：

计算机视觉技术使无人系统能够理解和解释其环境中的视觉信息，例如通过摄像头捕捉的图像进行障碍物识别和路径规划。

传感器技术：

传感器，如激光雷达、相机、毫米波雷达和GPS等，为无人系统提供关键的感知能力，使其能够实时监测周围环境并做出相应反应。

自主控制：

自主控制技术使无人系统能够在没有人类干预的情况下执行任务，包括路径规划、速度控制和方向调整等。

网络通信：

网络通信技术使无人系统能够与其他设备或系统进行数据交换和协同工作，这对于无人系统在复杂环境中的应用至关重要。

自主决策和行动能力：

这是智能无人系统的核心特点，通过不断获取和分析环境信息，无人系统能够自主作出决策并采取行动。

多传感器融合：

结合不同传感器的数据，无人系统可以更准确地感知环境，提高其决策的可靠性和准确性。

综上所述，无人系统技术的核心在于其能够自主感知、决策和行动，这依赖于多种关键技术的集成应用，包括人工智能、机器学习、计算机视觉、传感器技术、自主控制和网络通信等。这些技术的不断发展和进步，推动了无人系统在各个领域的广泛应用和快速发展。