无人车队运用了以下技术：
环境感知技术：
通过雷达、激光雷达（LiDAR）和摄像头等传感器，无人车能够实现精准定位和识别周围环境及障碍物。
路径规划和决策控制技术：
根据车辆位置、交通状况等信息，为车辆选择最佳行驶路径和速度。
人工智能算法：
作为无人车的“大脑”，人工智能能够实现对周围环境的精准感知、智能决策和实时控制，包括视觉识别、深度学习到自然语言处理等核心技术。
5G网络：
提供高速、低延时的通信环境，使得车队的协同作业和智能调度成为可能。
多车协同控制技术：
通过智能网联汽车远程监测平台的协同控制算法，实现车辆在道路上的直行、转弯、掉头等多车协同控制。
电磁直驱技术：
智能驾驶机器人搭载电磁直驱，实现高速、高精度的直线直接驱动和旋转运动。
车辆通信网络：
包括车域网（VAN）和车辆自组网（VANET），实现车辆之间及车辆与路边基站之间的无线通信。
数据融合与处理：
对来自多个传感器的数据进行融合和处理，提取有用信息，为决策提供支持。
边缘计算：
在车辆上完成部分数据处理，减少延迟，提高实时分析和决策能力。
云计算：
处理大量数据，提供数据管理、应用分析、运营等功能。
这些技术的综合应用，使得无人车队能够在不需要人为干预的情况下，自动完成货物的运输、装卸等任务，提高了物流效率，降低了人力成本，并在安全性、稳定性和准确性方面表现出显著优势。