自動駕駛汽車（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。自動駕駛汽車技術的研發，在20世紀已經有數十年的歷史，并于21世紀初呈現出接近實用化的趨勢，比如，谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證，預計于2015年至2017年進入市場銷售。

自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。2014年12月中下旬，谷歌首次展示自動駕駛原型車成品，該車可全功能運行。2015年5月，谷歌宣布將于2015年夏天在加利福尼亞州山景城的公路上測試其自動駕駛汽車。

自動駕駛汽車的技術原理

汽車自動駕駛技術包括視頻攝像頭、雷達傳感器以及激光測距器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖(通過有人駕駛汽車采集的地圖)對前方的道路進行導航。這一切都通過谷歌的數據中心來實現，谷歌的數據中心能處理汽車收集的有關周圍地形的大量信息。就這點而言，自動駕駛汽車相當于谷歌數據中心的遙控汽車或者智能汽車.。汽車自動駕駛技術物聯網技術應用之一

業界根據汽車的自動化水平的高低，區分了四個無人駕駛的階段：駕駛輔助、部分自動化、高度自動化、完全自動化:

1、駕駛輔助系統（DAS）：目的是為駕駛者提供協助，包括提供重要或有益的駕駛相關信息，以及在形勢開始變得危急的時候發出明確而簡潔的警告。如“車道偏離警告”（LDW）系統等。

2、部分自動化系統：在駕駛者收到警告卻未能及時采取相應行動時能夠自動進行干預的系統，如“自動緊急制動”（AEB）系統和“應急車道輔助”（ELA）系統等。

3、高度自動化系統：能夠在或長或短的時間段內代替駕駛者承擔操控車輛的職責，但是仍需駕駛者對駕駛活動進行監控的系統。

4、完全自動化系統：可無人駕駛車輛、允許車內所有乘員從事其他活動且無需進行監控的系統。這種自動化水平允許乘從事計算機工作、休息和睡眠以及其他娛樂等活動。

示意圖：自動駕駛汽車

結構性能

自動駕駛汽車使用視頻攝像頭、雷達傳感器，以及激光測距激光雷達器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖（通過有人駕駛汽車采集的地圖）對前方的道路進行導航。

激光雷達：車頂的“水桶”形裝置是自動駕駛汽車的激光雷達，它能對半徑60米的周圍環境進行掃描，并將結果以3D地圖的方式呈現出來，給予計算機最初步的判斷依據。

前置攝像頭：自動駕駛汽車前置攝像頭谷歌在汽車的后視鏡附近安置了一個攝像頭，用于識別交通信號燈，并在車載電腦的輔助下辨別移動的物體，比如前方車輛、自行車或是行人。

左后輪傳感器：很多人第一眼會覺得這個像是方向控制設備，而事實上這是自動駕駛汽車的位置傳感器，它通過測定汽車的橫向移動來幫助電腦給汽車定位，確定它在馬路上的正確位置。

前后雷達：后車廂的主控電腦谷歌在無人駕車汽車上分別安裝了4個雷達傳感器（前方3個，后方1個），用于測量汽車與前（和前置攝像頭一同配合測量）后左右各個物體間的距離

主控電腦：自動駕駛汽車最重要的主控電腦被安排在后車廂，這里除了用于運算的電腦外，還有拓普康（拓普康是日本一家負責工業測距和醫療器械的廠商）的測距信息綜合器，這套核心裝備將主控電腦在后車廂負責汽車的行駛路線、方式的判斷和執行。

試驗行駛

2010年10月11日工程人員研發出一款無人駕駛的汽車，并已經在美國加利福尼亞州的街道上成功試驗行駛。

2012年5月7日，美國內華達車管局為一輛改裝版的“豐田普銳斯”型汽車頒發“001”號車牌。依照規定，自動駕駛汽車上路時，車內必須有兩個人，一人坐在方向盤前，而另一人監控顯示汽車行駛路線、路面狀況和交通信號的電腦顯示屏。一旦出現問題，駕駛員需要立即切換到人工駕駛模式。

圖：首獲牌照的無人駕駛汽車（由谷歌研發的改裝的豐田普銳斯）

2014年12月中下旬，谷歌首示自動駕駛原型車成品且可全功能運行。

2015年5月，谷歌在官方博客上宣布將于2015年夏天在加利福尼亞州山景城的公路上測試其自動駕駛汽車。谷歌稱，公司自動駕駛原型車在山景城公路上測試時的最高時速將限制在25英里(約合40公里)，每一輛原型車上將配備一位安全駕駛員，后者可以在任何時候通過車上的方向盤、剎車和油門控制汽車。谷歌表示，其自動駕駛汽車在公司測試裝置中的累計行程接近100萬英里(約合160萬公里)，相當于“人類大約75年的駕齡”。

圖：谷歌無人駕駛汽車。外形還挺酷的！

2016年初，谷歌公司內部發布首份自動駕駛汽車測試數據分析報告。報告稱，谷歌自動駕駛汽車在過去的一年內測試的總里程超過了42萬英里，其中只遇到了 272 樁意外事件，概率確實很低。而根據這份報告，我們也可以很明顯看出谷歌自動駕駛汽車的表現確實是在不斷變好。但就目前而言，根據測試者的經驗，即使坐到了谷歌自動駕駛的汽車里，我們仍然需要將雙手放置在9點和3點的位置上，隨時盯著前方路況不能轉移注意力，其實并沒有解放多少人類駕駛員角色的負擔，還需要駕駛員有一定的反應速度以便在必要的時候迅速接手汽車進入人工駕駛模式。而且這也僅僅是基于路上各種路標指示完善的情況下。

評論員在深究谷歌測試數據資料后稱，根據谷歌最近披露的無人駕駛汽車的路測報告，顯示在兩個月間總共發生了272起事故，本次數據的統計日發生在2015年9月25日至11月30日，測試車輛為改裝后的雷克薩斯RX450h，總里程67.8萬公里。也就是算下來，平均每行駛2300公里就會發生一次事故（谷歌稱是9600公里），而美國2013年的統計數字是，每8萬公里交通就會處理一起交通事故。評論員認為，目前谷歌無人駕駛汽車的事故頻率超過人類駕駛員。

目前多家汽車廠商堵在研發無人汽車，包括美國電動車巨頭特斯拉和德國汽車巨擘大眾汽車。中國汽車廠商長安汽車也開始對無人駕駛汽車實施路測，測試路線為重慶到北京。

2016年6月末，美國發生一起特斯拉Model S車型在無人駕駛模式下發生車禍、導致死機死亡的案例。這是無人駕駛領域所發生的第一起死亡案例。事故發生在一個拐彎路口，卡車拖著白色的大掛車左拐時，Model S無法識別前方的大掛車而撞了上去，并穿到大掛車底下。分析稱，由于當時日照很強，無人駕駛的攝像頭失效，且由于大掛車底盤很高，Model S根本沒有識別到前方有車輛而直接撞了上去。

圖：特斯拉Model S 無人駕駛模式下事故現場示意圖

圖：Model S所撞的大卡車示意圖。分析認為，Model S安裝的毫米波雷達安裝位置過低，可能剛好被大掛車“撿漏”，導致Model S無法識別而直接沖到大掛車底下去了。

商業前景

谷歌等研發無人駕駛汽車的公司宣稱，由于人類駕駛員具有一些“毛病”，無人駕駛是未來的發展方向。人類駕駛員的問題包括疲勞駕駛、酒后駕駛、疏忽大意等等。但是機器卻可以克服這些問題。研發廠商還認為，人類在駕駛汽車方面花費了太多時間，如果能夠將人類的時間解放出來，豈不妙哉？

然而設想歸設想，無人駕駛汽車從上述路測結果來看，需要改進的技術問題仍然不少。只有技術問題解決之后，顯示出無人駕駛汽車比人類駕駛員有更為精準的判斷和更為良好的表現之后，無人駕駛才能真正得到人類的認可。

此外，還有一個法律或倫理問題。如果無人駕駛汽車發生車禍了，需要有人承擔責任，那么究竟是車主承擔，還是廠商承擔，那是無人駕駛車輛里面的智能系統（電腦系統）的提供商承擔呢？人類把自己在道路上的安全交個一臺機器，是否安妥呢？如果都是人類駕駛員，發生車禍后需要承擔法律責任時，可以按照現行針對人類的法律條款來執行，但是如果一方是人，另一方是機器，應該怎么處理還真是沒頭緒。

目前，谷歌等公司也承認，無人駕駛汽車尚處于“測試階段”，離真正的商用化還有一些路要走。

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