无人驾驶技术是一种基于传感器、人工智能和控制系统的创新技术，旨在实现车辆自主驾驶和智能导航。然而，由于无人驾驶涉及到对车辆、环境和乘客等多个方面的感知和决策，因此其实现和安全性分析是非常重要的。

1. 传感器在无人驾驶中的作用：

- 摄像头：用于实时获取道路、交通标志、行人和其他车辆的图像信息。

- 激光雷达：通过激光束扫描周围环境，生成车辆周围的三维点云数据，实现精确的障碍物检测和距离测量。

- 雷达：用于检测和跟踪周围物体的位置和速度，提供车辆周围环境的全景视图。

- 超声波传感器：用于近距离障碍物检测，例如停车和低速行驶时的精确避障。

2. 实现无人驾驶的关键技术：

- 传感器数据融合与感知算法：将不同传感器收集到的数据进行融合，并通过感知算法进行障碍物识别、道路检测和行人检测等。

- 实时决策与规划：基于感知数据和地图信息，通过人工智能和部署算法进行实时决策，规划车辆行动路径。

- 控制系统与执行机构：将决策结果转化为车辆行动的控制指令，如加速、刹车和转向等，并确保车辆安全稳定地运行。

3. 安全性分析：

- 传感器误差和故障检测：对传感器数据进行实时监测和校准，以检测传感器误差和故障，并采取相应的措施，如数据冗余和传感器备份等来保证传感器的可靠性。

- 系统鲁棒性与容错能力：设计可靠的控制系统和决策算法，以应对不确定性和突发情况，确保在意外事件发生时能及时采取措施进行安全处置。

- 通信安全与防护：无人驾驶车辆需要与地面控制中心或其他车辆等进行实时通信，必须具备数据加密、身份验证和防止恶意攻击等安全措施。

综上所述，实现无人驾驶技术需要将多个传感器的数据进行融合和处理，并通过智能算法和控制系统来实现自主驾驶和保证安全性。对于无人驾驶技术的安全性分析，则需要考虑传感器误差和故障检测、系统鲁棒性与容错能力以及通信安全等方面的问题，以确保无人驾驶车辆的可靠性和安全性。