自動駕駛汽車發展歷史（自動駕駛汽車發展歷史簡述）
今天給各位分享自動駕駛汽車發展歷史的知識，其中也會對自動駕駛汽車發展歷史簡述進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
本文目錄一覽：
德國科學家早在上世紀 80 年代就造出了自動駕駛汽車
1994 年某個陽光明媚的秋日，法國 Autoroute 高速上，其他車主可能沒有意識到正在發生的不同尋常的事情，兩輛德國牌照的豪華轎車正在行駛于高速。這兩輛灰色的梅賽德斯奔馳 500 SEL 正在加速到時速 130 公里，它們通過路況自動做出改變，沒錯，這兩輛車是自動駕駛的，計算機控制方向盤，油門和剎車，而且它們這趟行程經過了德國和法國政府的允許。
在谷歌、特斯拉、Uber 開展自動駕駛業務的近 30 年前，一名叫 恩斯特·迪克曼斯 的德國科學家領導者一個工程師團隊已經成功的實現自動駕駛。
今天園長來講講迪克曼斯的自動駕駛，以及他如何被人遺忘，順便再說一下 AI 歷史浪潮中的自動駕駛的起起伏伏。
迪克曼斯現在 82 歲，他已經停止向研究人員提供一般性建議，他說「人們永遠不應該完全忽視曾經非常成功的方法」。
在成為「自動駕駛實際發明者」之前，迪克曼斯工作的前十年是分析太空飛船重回地球在大氣層所需的軌跡。
作為一名航天工程師，他在西德雄心勃勃的航天界迅速晉升，在 1975 年，不到 40 歲的他在大學的研究院任職。
在此段時間，他的人生使命發生了改變：他想讓汽車自己認路。迪克曼斯越來越相信，他的未來不在太空而是陸地。幾年內，他買了一輛面包車安裝了計算機，照相機和傳感器，并于 1986 年開始在大學內測試。
大學同事們說他是個怪人，但是因為之前航天領域的成績，所以對他也就睜一只眼閉一只眼。
1986 年，迪克曼斯的面包車成為第一輛自動駕駛汽車。次年，這輛車在巴伐利亞尚未對外公開的高速上以時速 90 公里的速度進行了測試。不久之后德國汽車制造商戴姆勒找到了迪克曼斯，戴姆勒成為了他的資助方，并且在 20 實際 90 年代初，提出了一個項目，他們想要一臺大型客車，能夠在 1994 年的巴黎展會上演示自動駕駛。
迪克曼斯聽完這個要求后，做了個深呼吸，然后告訴戴姆勒「我的團隊和我們的方法可以做到」。
1994 年 10 月，迪克曼斯的團隊從戴高樂機場接了一批高級客人，在高速公路上，他們使用自動駕駛來完成行駛任務。名為貝林格的工程師坐在車輛的駕駛座，雙手放在方向盤上以防出現問題。貝林格 24 年后談論此事仍興奮不已。
很多報紙頭條報道了這件事。一年之后，團隊測試了另一輛新車，他們從巴伐利亞到丹麥的高速公路上，用自動駕駛總共行駛了 1700 公里，最高時速超過了 175 km/h。
不過，不久之后，項目被迫中止了。
迪克曼斯的技術到了天花板，戴姆勒失去了興趣，再之后，迪克曼斯的開拓性的工作機會被人遺忘。
人工智能的歷史已經有了 60 多年,它往往伴隨著一個又一個「盛夏」和「寒冬」。迪克曼斯項目起始于盛夏，而終結于寒冬。
20 世紀 50 年代末，人工智能的研究方向是如何讓機器像人一樣思考。一開始，人工智能這個領域的最大特點就是雷聲大雨點小，各種宣傳各種大佬站臺，經濟學家赫伯特·西蒙 20 世紀 60 年代曾預測「機器將會在 20 年內取代人類的工作」。
這些刺激了投資，大量熱錢涌入但技術不能實現，20 世紀 70 年代中期泡沫破滅，資金減少，人工智能技術預冷。
在 20 世紀 80 年代中期，迪克曼斯的自動駕駛項目趕上了新一輪的盛夏，他的概念讓資本方產生了興趣，他的團隊曾一度擴張至 20 人。然后是 20 世紀 90 年代寒冬的來臨，讓迪克曼斯的概念不再吸引人。
當時坐在駕駛室的工程師貝林格說「這是一個有趣的概念，但是對很多人來講，太過未來主義了」。
技術專家說發明有兩種：像燈泡一樣，被發明就一直被使用，不斷被改進。另一種像超音速客機一樣，比如協和飛機，它們體現出了革命性的技術，但是過于先進而不適于當下。
迪克曼斯的自動駕駛就屬于第二種。
當他在 20 世紀 80 年代開始研發時，計算機仍然需要 10 分鐘來分析圖像，對周圍環境做出反應，并實現駕駛。
面對著看似不可逾越的障礙，他從人體生物學中汲取靈感，他認為，汽車應該想人眼一樣，對街道和周圍的環境有所感知。人類只能以高分辨率注意到視野中心，同樣的，汽車也應該只關注與駕駛有關的東西，如道路標記。這會大大降低計算機處理的信息量。
事實上，汽車在高速公路上自動駕駛是比較簡單的，因為路面不復雜，車道明確，指示牌都很清晰。
當時也有一些問題，比如前面的車擋住了指示牌，或者指示牌太舊看不清，都會讓自動駕駛出現問題。
在寒冬來臨之際，戴姆勒告訴迪克曼斯希望能盡快推出商用，而迪克曼斯知道這項研究在幾年內根本無法商用。戴姆勒也就漸漸失去了繼續下去的興趣。
瑞士盧加諾 Dalle Molle 人工智能研究所聯合主任 JürgenSchmidhuber 說「事后看來，這些項目并沒有立即繼續下去，這可能是一個錯誤，如果繼續了，現在自動駕駛也沒有 Google 、Uber 這些公司的事了」。
德國公司現在持有自動駕駛技術一半以上的專利，但是新參與者比如 Alphabet 的 Waymo 這樣的美國科技巨頭正在迎頭趕上。
20 世紀 90 年代末，迪克曼斯與美國陸軍研究實驗室簽訂四年的合同。他們的合作除了新一代的自動駕駛汽車，能夠處理更復雜的路面。在迪克曼斯退休時，這個項目引起了五角大樓新興技術部的達爾帕的注意。于是 2004 年，該部門搞了了一系列「挑戰」鼓勵科學家們參與自動駕駛競賽。
2005 年斯坦福大學計算機教授塞巴斯蒂安·特倫贏得了挑戰賽，成立了谷歌自動駕駛車隊，他是 AI 社區的名人。而與此同時，本文的主角迪克曼斯和他開創性的工作也被人遺忘了。
2011 年，迪克曼斯巴黎演示無人車之后的 17 年，紐約時報報道了塞巴斯蒂安·特倫努力制造了第一輛無人車，但馬上就進行了修正，寫到盡管塞巴斯蒂安·特倫開發了一輛無人駕駛汽車，但是他不是第一個這么做的人。
在 2018 年，隨著人工智能之前的炒作，新的寒冬來了么？不少人這么認為的。
最近 AI 的研究普遍采用深度學習，通過算法來識別。其基本原理是在復雜的數據中找到相關性，這對大多數應用程序都奏效，但在某些情況下是死路一條。由于深度學習是數據驅動，它伴隨著局限性。
之前翻譯過圣地亞哥計算機科學 Piekniewski 的文章《 AI Winter is coming 》，他表示大量的熱錢涌入 AI，特別是自動駕駛和機器人技術方面，指望馬上出成果并不切實際。
很多投資者因為投入了這么多錢，但是期望沒有成真而感到惱火。
代爾夫特大學教授 Virginia Dignum 表示「AI 人員繼續去重點關注深度學習，結果會讓人失望，這個領域如果想要有所突破，一定要通過較少的數據或者因果關系來建立模型，而不是依賴大量數據帶來的相關性?！沟幌嘈?AI 寒冬來了，因為現在和以往不同，現在有大量的可商用 AI，這是因為 2010 年起的技術進步，特別是計算能力和數據儲存方面的進步。
迪克曼斯仍然相信，現在的自動駕駛真正成熟，還需要十年以上的時間?，F在的汽車并沒有真正的分辨能力，他們僅僅是依賴于大量數據的訓練，這意味著在一些道路以及通用情況下會很好，但是在一些特定的環境中會出現意外。
迪克曼斯說「我的自動駕駛技術命名為「尋路者（pathfinder vision）」，現在仍有幾個機構在研究這種方法，它能讓汽車在任何地方和情況下運行，不論是暴風雨過后，地震之后，戰區，都可以起到作用」。
他預測，總有一天，行業會意識到現在通用的方法的局限性，到時候他會再度出山。
他補充道「我很高興我可以成為開拓者之一，但是如果我今天重新開始，憑借現有的技術，這將是一個完全不同的故事」。
三分鐘深入了解自動駕駛
自動駕駛大家或多或少都有所了解，這里就不對概念做做過多解釋，就自動駕駛的發展史、分級、組成和幾家有意思的公司做個介紹（特斯拉這種耳熟能詳的就不介紹了）以及展望一下未來，帶大家進一步了解自動駕駛。
其實早在1925年美國陸軍的電子工程師Francis P. Houdina，就通過無線電波來控制前方車輛的方向盤，離合器，制動器等部件來完成的，雖然很不完美，但被視作為人類無人駕駛汽車的雛形，來開了自動駕駛的帷幕，這2年隨著人工智能的火爆， 自動駕駛作為人工智能重要的應用場景 ，發展速度也快了起來。
接下來帶大家了解一下自動駕駛的等級劃分，有助于更好的理解自動駕駛。
NHTSA，是美國交通部下轄的美國國家公路交通安全管理局在2013年發布的分級標準。
SAE，是國際自動機工程師學會（原譯：美國汽車工程師學會）在2014年發布的分級標準。
美國交通部最終選擇了SAE作為自動駕駛的分級標準 ，主要是考慮到SAE對分級的說明更加詳細、描述更為嚴謹，且更好地預見到了自動駕駛汽車的發展趨勢。
像大家熟悉的特斯拉，它的自動駕駛級別是SAE的2級，所以大家也可以理解為什么感覺市場上的自動駕駛離我們想象中的自動駕駛有差距，因為并沒有達到高度自動化。
自動駕駛的主要由感知單元、決策單元和控制單元組成。
感知單位主要由各種傳感器和相關的智能感知算法組成，用于感知行駛路線上的實時環境情況。
決策單元主要控制機械、電路或軟硬件，用于根據環境信息決定汽車進行何種操作。
控制單元主要通過汽車的控制接口，之間或者間接的操控汽車，完成實際的駕駛工作。
谷歌的自動駕駛很早就聽過了，他們的經濟和技術實力也是全球頂尖的，那么為什么遲遲沒有商用？我們先看下谷歌自動駕駛的發展歷程：
2009年谷歌就是開始了自動駕駛汽車的項目，同年在內部舉辦的活動中，谷歌第一代自動駕駛汽車就可以圍繞谷歌總部順利的轉圈。
2012年，谷歌自動駕駛汽車正式獲得了美國歷史上為自動駕駛汽車頒發的第一張執照。
2014年谷歌研制出了完全不需要人工干預的自動駕駛汽車，沒有方向盤，沒有油門，沒有剎車踏板?？梢哉f是世界上第一輛完全意義上的無人駕駛汽車。
2016年12月13日，谷歌將自動駕駛項目分拆為單獨的公司Waymo。
2017年10月13日，Waymo首次發布無人駕駛技術的詳見安全報告，研發的車輛已經演進了四代車型，現實路測總行駛里程累計達350萬英里。
可以看到谷歌在自動駕駛上面是起了大早趕了晚集，最關鍵的原因就是他們的理念與特斯拉以及傳統汽車廠商不同，谷歌一開始認為，先天基因很重要，起點要高，像特斯拉或者傳統汽車廠商這種從2級做起的是達不到5級標準的（業內也普遍存在這個疑問）， 所以他們是直接開發第5級的產品，并且解決所有的技術問題。
依托谷歌強大的實力，技術上的問題基本解決了， 但是成本（單臺超過20萬美元）和法規問題造成了他們正式商用一再被延遲，也造成了人才的流失，做為超級公司他們可以等得起，但是其他公司顯然不可能走這條路子。
值得一提的是盡管Waymo沒有正式商用， 但是他們依然被美國媒體認為是世界排名第一的自動駕駛公司。 正式推出還需等待，依然是目前最值得期待的自動駕駛汽車。
今年馭勢科技成功展示了原型車，獨特的設計和思路引發了業內的廣泛關注。 馭勢科技是認同谷歌的理念起點要高，同時也考慮到了成本問題，將自動駕駛的級別定位在SAE的四級，即在特定環境和道路上實現自動駕駛。
他們的亮點在于對無人駕駛做出了新的嘗試，既然是自動駕駛，那么駕駛的位置就可以不要，讓乘客的座位更加舒適，馭勢第一款原型車就是將車廂建成了一個客廳。同時充分考慮到了是在特定環境和道路，對于汽車很多用不上的功能就不需要了，一定程度上來說是重新定義了自動駕駛汽車。
有興趣的朋友可以去他們的官網看一下他們的宣傳視頻，是一個很好的創新，思路很值得學習。不過個人覺得在特定環境和道路這個前提下，起碼在短期內在國內的應用的并不會太廣泛，難以達到他們想的實現最后三公里交通，畢竟像公交專用道很多城市都沒搞起來，何況是自動駕駛的專用道。
Waymo是世界第一的自動駕駛公司，那么第二是誰？特斯拉？特斯拉是第五，第二竟然是大家認為的打車應用Uber。
實際上Uber在自動駕駛領域還是處于靠前位置，2016年5月，其研發的無人駕駛汽車在美國賓夕法尼亞州匹茲堡市的Uber先進技術中心正式上路測試。而2016年8月，Uber以6.8億美元的價格收購Otto，并讓Otto的創始人Levandowski負責Uber自動駕駛汽車業務。并于2016年10月完成了全球首次無人駕駛卡車送貨，卡車行駛120英里（約合193公里），運送了5萬罐啤酒。同時也獲得了沃爾沃和通用汽車聯手。
實際上Levandowski之前就是谷歌自動駕駛的核心人員，薪酬高達1.2億美元，但是由于谷歌自動駕駛遲遲沒有商用，所以自己出來創業成立了Otto，對此谷歌還是允許的，但是當被Uber收購后，谷歌就不能容忍了，2017年2月，Waymo起訴Uber，稱谷歌前員工Levandowski非法竊取了超過1.4萬份機密技術文檔幫助Uber完成快速追趕，判決結果來看，Waymo獲得了小勝，Levandowski面臨職業生涯幾乎徹底斷送的局面。2017年10月Waymo繼續以商業機密泄露向Uber提出10億美元（約合人民幣65.8億元）的天價賠償，并要求公開道歉。Waymo還要求成立獨立的監管部門，以確保Uber未來不會使用這些技術。通過這個可以看出Waymo是將Uber做為了主要競爭對手來看待的，客觀的說明Uber在自動駕駛的地位。
盡管紛爭不斷，Uber依然建立了一個叫ALMONO的虛擬城市來進行自動駕駛汽車的測試，有望在明年在舊金山面向Uber用戶推出全自動駕駛汽車。
在戰略上看，自動駕駛技術的出現會讓司機越來越少，會讓打車應用行業被看衰，所以雖然目前公布的數據報告來看，Uber的自動駕駛技術離Waymo的還有一定差距，但無論是戰略還是市場需要，他們都會在自動駕駛上大力投入，甚至商用的比Waymo還快。
Mobileye是以色列一家自動駕駛技術的公司，早在十年前就是寶馬的供應商了。正和通用、大眾、特斯拉等全球多家汽車制造商進行半自動駕駛的合作研發。2016年，Mobileye技術已經能夠實現在高速公路上半自動駕駛
2017年3月13日，英特爾宣布將以153億美元收購全球領先的ADAS廠商Mobileye，這一收購案宣布就是立即成為了今年自動駕駛領域的焦點。眾所周知，英特爾雖貴為PC時代的霸主，但是錯過了移動互聯網的浪潮，而 收購Mobileye被看成是英特爾進軍人工智能和大數據時代的重大舉措，也意味著巨頭開始逐步進入自動駕駛市場。
個人認為基于SAE2-5級的自動駕駛汽車會不斷涌現出來，系統承擔的事情會越來越多，特別是隨著硬件的發展，以及行駛數據越來越豐富會讓自動駕駛技術很成熟，更接近生活。
需要注意的是只看單個的自動駕駛汽車還是不夠的，需充分整個環境，就拿目前人工駕駛而言，你守法駕駛了，但是別人不守法駕駛，一樣會出交通事故，何況是部分人工和部分自動，再加上復雜的環境。 如果全是自動駕駛，所有的汽車全部聯網，整個交通會更加順暢（因為機器是按指令去工作的），大家甚至能夠準確的預測出行的時間，這也是目前設想的人工智能發展到一個很高的高度后的生活。 當然，這都是比較理想的想法，實際來實現還是需要很長一段時間的。
同時自動駕駛我們也不要把眼光就局限在單純的汽車上面，實際上，美國已經有多家“飛行汽車”這種在科幻片才能看到的交通工具初創公司了，其中谷歌創始人拉里佩奇秘密地以個人名義投了兩家，分別是：Zee.Aero和Kitty Hawk，其中向Zee.Aero的投資超過了一億美元。
Zee.Aero現在共有員工近150人，目前已經開始測試“飛行汽車”的原型，而Kitty Hawk雖然據傳只有十幾人，但是他們的現任總裁正是被譽為谷歌無人駕駛汽車項目之父的Sebastian Thrun。
飛行汽車這種會更加需要自動駕駛技術 ，我相信自動駕駛僅僅只是開始，后續還有很大的發展和進步空間，讓我們拭目以待。
自動駕駛汽車的介紹
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世紀也已經有數十年的歷史，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。12014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。22015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。
自動駕駛汽車有幾個發展階段?
據報道，當前自動駕駛汽車已進入大規模研發測試階段，給道路交通管理和法律法規、技術標準等頂層設計帶來新要求和新挑戰。
報道稱，2017年4月6日，工業和信息化部聯合國家發展改革委、科技部發布的《汽車產業中長期發展規劃》明確自動駕駛汽車，也稱無人駕駛汽車、智能網聯汽車、智能駕駛汽車，核心特點是在不完全依靠駕駛人操作甚至無駕駛人操作的情況下，機動車依靠感知、決策、控制和執行系統，能夠使機動車自動安全地在道路上行駛。
自動駕駛汽車概念非常寬泛，根據車載自動系統能否滿足無駕駛人條件下的所有操作功能為標準，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）將自動駕駛汽車分為從低到高的五個階段：輔助駕駛（L1）、部分自動駕駛（L2）、有條件自動駕駛（L3）、高度自動駕駛（L4）、完全自動駕駛（L5）。
據悉目前各國重點研發測試的是有條件自動駕駛（L3）和高度自動駕駛（L4），完全自動駕駛（L5）實現時間尚無法預測，一些企業推出了有條件自動駕駛（L3）試驗車型，大部分企業停留在部分自動駕駛（L2）、輔助駕駛（L1）測試階段，尚未投入商用。
希望自動駕駛技術可以早日成熟！
無人駕駛掃路機發展歷史
1920年代——起源：“無人”駕駛
早在1925年，無線電設備公司Houdina Radio Control設計了一輛“無人”駕駛汽車American Wonder，這輛車由一輛1926 Chandler（美國汽車品牌，現已消失）改裝而來，它的后座上安裝了一個無線電接收設備，通過接收后車發出的無線電信號，經過信號譯碼，再通過一個小電動馬達來操作車的方向盤、制動器、加速器等，進而控制車的運動。研發成功后這個American Wonder還在紐約市進行了展示，并穿越擁擠的交通，從百老匯開到了第五大道。
無人駕駛汽車（Driverlesscar）也叫自動駕駛汽車 (Automatic car），它是在沒有人工參與的情況下具備感知環境和進行導航的汽車。其核心在于其“自主性”、“智能化”。顯然American Wonder的“無人駕駛”是打了雙引號的無人駕駛，其“無人”僅為“車上無人”，但是還需要人來控制，嚴格意義上來說它應該叫做“遙控駕駛”。雖然如此，這輛車還是在當時引起了很多人的興趣，后來還分別于1926年在密爾沃基和1932年在弗雷德里克斯堡（Fredericksburg)做了展示。
02.
1930年代——世界博覽會上的暢想
1939年紐約世界博覽會，由通用汽車公司贊助建造了一個名為“Futurama”（未來世界展覽）的展覽，工業設計師 Norman Bel Geddes向當時的人們展示了他對未來汽車及交通的想法——未來汽車采用無線電控制，使用電力驅動，由嵌在道路中的電磁場提供能量來源。
1940年Bel Geddes在他的新書“Magic Motorways”中進一步闡述了他的觀點——人類應該從駕駛中脫離出來。他設計了一種高速公路及運輸系統，在高速公路上采用自動駕駛，駛出高速公路后才由人手動駕駛。并且，他預測這種設想會在1960年代實現?？上el Geddes先生在1958年就去世了，沒能看到他的愿望在60年代并未實現，即使從60年代又過去半個多世紀過去后仍未實現。
03.
1950年代——“自動高速公路”
時間回到50年代，研究人員們開始按照上述設想進行試驗，1953年RCA（RadioCorporation of America 美國無線電公司）實驗室成功的研制了一輛微型汽車，它由按一定模式鋪設在地板里的電線進行導航和控制。
1956年，通用公司正式展出了Firebird Ⅱ概念車，這是世界上第一輛配備了汽車安全及自動導航系統的，神似火箭頭的概念車。（如下圖）
1958年，通過與內布拉斯加州及通用汽車公司合作，RCA實驗室又成功在該州林肯市外的高速公路上進行了400英尺的真實路況、全尺寸汽車試驗。
實驗的成功讓當時的人們很看好這種方法的前景，并且引起了許多公司的注意。例如中部電力與照明公司（Central Power and Light Company）就曾在很多報紙上刊登廣告介紹介紹無人駕駛，先來看下當時的廣告：有一天你和你的愛車會疾馳在一條電子超級高速公路上，它的速度和方向由嵌入公路里的電子設備自動控制。高速公路將會變得非常安全：沒有擁堵、沒有碰撞、沒有疲勞......當時預計這一切在1975年就會發生.
50年代和60年代，通用汽車公司還陸續推出了幾款試驗車——Firebirds系列，它的廣告是這樣的：電子導航系統可以在駕駛員休息的時候讓汽車飛速通過自動高速公路。
這是1956年的一則無人駕駛騎車廣告，四個人在車里頭打麻將，沒人管汽車，也許這將是未來一家子出門時候的樣子。
04.
1960、70年代——新希望的出現
進入60年代，很多企業、機構也開始研發自動駕駛汽車，大部分都沿用了之前的技術，通過埋設在道路中的電子設備進行導航。俄亥俄州立大學的項目負責人Dr. Cosgriff 預言，這套系統將可以在15年內推向公共道路。英國運輸與道路研究實驗室使用改裝的Citroen DS采用相同的方法，以130Km/h的速度在各種天氣狀況下進行了試驗，結果汽車的速度和方向都沒有發生偏離。同時根據分析，采用這個系統后，道路的負載能力將提高50%，而交通事故將減少40%。不過在70年代中期，由于研究資金撤出，試驗被迫中斷。雖然在道路中埋設電子設備來實現自動駕駛的方法在50年代開始進行了眾多次試驗，但是由于其需要對道路進行改造，添加外部設備的成本和改造難度都比較大。70年代以后這種方法逐漸消失。
從1970年代中期開始，伊力諾依大學對智能駕駛邏輯算法展開研究。同期，1977年，日本筑波工程研究實驗室開發出了第一個基于攝像頭來檢測導航信息的自動駕駛汽車。這輛車內配備了兩個攝像頭，并用模擬計算機技術進行信號處理。時速能達到30公里，但需要高架軌道的輔助。這是所知最早的開始使用視覺設備進行無人駕駛的嘗試，由此翻開了無人駕駛新的一頁。
05.
1980年代——激勵中進步
進入80年代，中國無人駕駛的技術研發正式啟動，中國立項了“遙控駕駛的防核化偵察車”項目，哈爾濱工業大學、沈陽自動化研究所和國防科技大學三家單位參與了該項目的研究制造。八五期間，由北京理工大學、國防科技大學等五家單位聯合研制成功了ATB-1無人車，這是中國第一輛能夠自主行駛的測試樣車，其行駛速度可以達到21公里/小時。ATB-1的誕生標志著中國無人駕駛行業正式起步并進入探索期，無人駕駛的技術研發正式啟動。
此時基于視覺的的無人車導航開始流行。80年代初，慕尼黑聯邦國防軍大學（BundeswehrUniversity Munich）的Ernst Dickmanns帶領他的團隊以一輛奔馳汽車為基礎，研制了一輛采用視覺導航的自動駕駛汽車，這輛車在交通順暢的情況下達到了63Km/h的速度。隨后EUREKA公布了普羅米修斯計劃，投入7.5億歐元用于自動駕駛汽車的研發，在EUREKA項目的資助下，成功的開發出了多輛自動駕駛汽車原型。同一時期，美國DARPA建立了ALV計劃，與卡內基梅隆大學、斯坦福大學等機構合作，利用激光雷達、計算機視覺第一次實現了機器人自主控制下的自動駕駛，并在無人車上首次使用了便攜式計算設備，速度達到了31Km/h。
1987年HRL實驗室展示了第一款在越野環境下基于傳感器的自主導航的ALV，在亂石、山坡、溝壑等地形成功以3.1Km/h的速度行駛了超過600多米。
1989年，卡內基梅隆大學率先使用神經網絡來引導控制自動駕駛汽車，由此發展形成了現代控制策略的基礎。
06.
1990年代——探索中前進
1993~1994年，Ernst Dickmanns團隊成功改裝了一輛奔馳S500轎車，而且為了實時監測道路周圍的環境和反應，他們還為這輛車配備了攝像頭和多種傳感器。當時，這輛奔馳S500成功的在普通交通環境下自動駕駛了超過1000公里的距離。
1995年卡內基梅隆大學的Navlab計劃，通過在車上加裝多臺便攜式計算設備、攝像頭、GPS設備，來增強車輛的自動駕駛能力，在穿越國家的行程中，行駛了超過5000公里，據稱98.2%的都是“無手”自主控制，實際上這輛車只是半自動駕駛，因為它只是使用神經網絡來控制車的方向，油門和剎車仍是人控制的?？▋然?梅隆大學的研究成果對于現在的無人駕駛技術提供了非常高的借鑒意義。
1998年，ARGO項目（意大利帕爾馬大學視覺實驗室VisLab在EUREKA資助下完成的項目）利用立體視覺系統和計算機制定的導航路線進行了2000公里的長距離實驗，其中94%路程使用自主駕駛，平均時速為90公里，最高時速123公里。
07.
2000年代——加速發展期
從2004年開始DARPA（美國國防先進研究項目局）舉辦了3次無人車挑戰賽，考驗無人駕駛在惡劣和復雜環境下的能力，同時對獲獎者提供巨額獎勵。前兩次比賽都是在沙漠中進行，比賽規則要求參賽的機器人只能依靠GPS來引導行駛，并依靠傳感器或攝像頭來繞開天然障礙物，從而通過230公里長的純天然沙漠地帶。
第一屆沒有隊伍完成任務，第二屆比賽斯坦福大學取得了冠軍，那輛車配備了攝像頭、激光測距儀、雷達遠程測距、GPS還配有英特爾奔騰M處理器。第三屆比賽改為在城市中進行，卡內基梅隆大學、斯坦福大學、佐治亞理工大學奪得前三名，不過第三屆比賽結束之后，該項賽事沒有再次舉行。但是比賽中最先采用的一些設備與技術后來也被推廣，有些也成為必備配置，如激光測距儀，雷達測距等。
2005年斯坦福大學一輛改裝的大眾途銳也完美地進行了挑戰。這輛車不僅攜帶了攝像頭，同時還配備了激光測距儀、雷達遠程視距離、GPS傳感器以及英特爾奔騰M處理器。
2009年，首屆中國“智能車未來挑戰賽”在西安舉行，湖南大學、西安交通大學、上海交通大學、北京理工大學、清華大學、意大利帕爾瑪大學等國內外7所大學的無人駕駛車輛同臺競技，展示了當前我國智能車最前沿的科技魅力。
2009年谷歌在DARPA的支持下，開始了自己的無人駕駛汽車項目。谷歌在DARPA的支持下，開始了自己的無人駕駛汽車項目。谷歌通過一輛改裝的豐田普銳斯的太平洋沿岸行駛了1.4萬英里，歷時一年多。許多在2005年至2007年期間工作研究的DARPA工程師都加入到谷歌的團隊，并且使用視頻系統、雷達和激光自動導航技術。
08.
2010年代——不斷突破繼續向前
2010年VIsLab團隊（就是當年的ARGO項目團隊）開啟了自動駕駛汽車的洲際行駛，四輛自動駕駛汽車從意大利帕爾馬出發，穿越9個國家，最后成功到達了中國上海。整個期間VisLab團隊面對了超過1.3萬公里的日常駕駛環境挑戰。
2011年7月14日，紅旗HQ3首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛試驗，實測全程自主駕駛平均時速87公里，創造了中國自主研制的無人車在復雜交通狀況下自主駕駛的新紀錄。這標志著中國無人車在復雜環境識別、智能行為決策和控制等方面實現了新的技術突破。
2013年奧迪、寶馬、福特、日產和沃爾沃等傳統整車廠入局，在未來5-10年內開發自動駕駛汽車。
2014年谷歌對外發布了“完全自主設計”的無人駕駛汽車。
2015年谷歌第一輛原型汽車正式亮相，并且可以正式上路測試。
2015年梅塞德斯奔馳發布超現實F015概念無人駕駛汽車。
2015年12月，百度對外宣布其無人駕駛車已在國內首次實現城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。測試時最高速度達到100公里/小時。
2016年3月28日美國通用汽車宣布，以10億美金收購硅谷的一家研發無人駕駛技術的初創公司Cruise Automation。
2016年4月17日，長安汽車宣布完成2000KM超級無人駕駛測試項目。長安汽車此次長距離無人駕駛測試總里程超過2000KM，在歷史近6天，途徑四川、陜西、河南、河北等全國多個省市及地區后，最終抵達北京。
2016年4月24日，Drive.ai獲準在加州測試無人駕駛汽車，采用深度學習技術。
2016年5月7日，全球第一個無人駕駛命案發生。一位特斯拉Model S的車主激活了自動駕駛輔助系統，在車禍中死亡。
2016年6月首個中國國家智能網聯汽車試點示范區成立；6月7日，由工信部批準的國內首個“國家智能網聯汽車（上海）試點示范區”封閉測試區正式開園運營。
2016年8月uber與沃爾沃宣布聯合研發無人駕駛，將共同投資3億美元到自動駕駛。
2016年8月24日，全球兩大汽車零部件供應商Delphi和Mobileye宣布，聯合投入數億美元開發無人駕駛技術，搭載該系統的汽車有望在2021年或在2022年上市。
2016年8月25日新加坡的nuTonomy公司的無人駕駛出租車在本土正式投入使用。
2016年9月14日uber 推出無人駕駛載客服務，在美國賓夕法尼亞州匹茲堡市上路試運行。
2016年9月20日美國交通部頒布全球第一份自動駕駛官方政策《無人駕駛汽車車聯邦政策》。
2016年12月14日Alphabet在洛杉磯宣布谷歌無人駕駛項目作為獨立個體存在。Waymo作為新部門走上臺前。
2017年1月 Waymo宣稱能將激光雷達的價格降至7500美元。
2017年3月13日英特爾以153億美元收購Mobileye.。
2017年5月1日韓國土地部宣布批準三星電子在公開道路測試無人駕駛汽車的申請。
2017年5月12日德國聯邦參議院出臺相關法案，允許自動駕駛汽車上路測試，還未此設立了諸多準入規定。
2017年5月谷歌旗下的自動駕駛汽車Waymo與Lyft宣布達成戰略合作，將在項目試點與產品開發上合作。
2017年5月25日瑞薩電子宣布與長城汽車合作推動包括電動汽車（EV）和插電式混合動力汽車（PHV）的先進的新能源汽車以及自動駕駛汽車在中國的發展。
2017年6月27日谷歌自動駕駛汽車部門Waymo和Avisa簽署了合作協議，Avis將為谷歌的自動駕駛汽車提供支持和維護服務。
2017年7月5日百度AI開發者大會在北京召開，李彥宏正坐在在一輛百度和博世一起開發的，基于Apollo技術的自動駕駛汽車，上五環。并收到一張罰單。
2017年7月11日奧迪在西班牙巴塞羅那舉行的奧迪峰會上發布了公司2018年旗艦車型-A8,號稱這是首款專為高度自動駕駛而開發的量產型汽車。
2017年7月18日百度與微軟宣布，計劃聯手進行自動駕駛的全球技術開發與推廣。
2017年8月8日英特爾宣布已經完成對Mobileye84%股權的收購，計劃將在今年8月底完成剩余股份的收購。
2017年8月10日英特爾、豐田、愛立信宣布成立一個集團，該集團將構建一套用于自動駕駛汽車以及相關技術領域的“大數據”生態系統。
2017年8月自動駕駛技術研發公司Torc Robotics宣布與車機芯片領域巨頭NXP達成合作，共同進行自動駕駛系統的技術研發。
2017年8月29日百度和江淮汽車首次對外透露清晰的合作規劃，雙發將于2019年推出自動駕駛量產車型，這也成為百度發布Apollo開放平臺以來，其自動駕駛解決方案首批量產落地的里程碑式事件。
2017年9月1日高通推出了全新C-V2X芯片組和參考設計，使汽車制造商能夠更加緊密地部署完全自動駕駛車輛所需的通信系統。
2017年10月12日黑莓旗下QNX部門主導開發的一輛自動駕駛汽車在渥太華市啟動了上路測試儀式，這是加拿大國內第一輛自動駕駛汽車。
2017年10月12日美國加州車輛管理局正式宣布，從明年開始允許沒有方向盤、沒有制動踏板、沒有后視鏡和沒有駕駛員的無人駕駛汽車在道路進行測試。
2017年10月18日自動駕駛創業公司Voyage聯合創始人發布了一段蘋果公司測試版自動駕駛汽車的短視頻。視頻顯示，蘋果自動駕駛測試汽車頂部配備了一套傳感器和自動化硬件。
2017年12月7日無人駕駛技術公司Nutonomy在波士頓的無人駕駛合作試點，目前在波士頓的部分地區將乘客匹配至無人駕駛汽車。
當然，無人駕駛技術的發展還在不斷演進和發展······
有機構預測，由于技術的進步，2038年無人駕駛技術將達到L4(完全自動化)/L5(汽車的智能化)級。截至2030年，美國、歐洲、中國三個地區的無人駕駛新車銷量將達8200萬輛。從2025年開始，電動車將迅速發展。預測2030年開始，市場將對內燃機汽車做出限制，歐美中三地區的電動新車銷量將達4400萬輛。
2025年，美國、歐洲和中國的聯網汽車將達到4.7億輛，而2030年無人駕駛4/5級的汽車也將達到8000萬輛左右。2027-2028年，5級無人駕駛汽車將開始成為市場主流，而到了2029至2029年，該層級的無人駕駛汽車將全線成為主流。
當然，一切只是預測，由于法律環境、基礎設施環境、技術驗證及5G等通訊技術等原因，業內預計自動駕駛汽車的成熟發展需要很多時間的。然而，一旦實現真正意義上的自動駕駛，整個汽車產業格局都將動搖，首當其沖的就是對出行服務的影響，低成本出行服務和高效車輛調配將成為可能。
當“無人駕駛時代”來臨時，出行服務的變化將推動汽車行業的變革，并促使產業鏈發生根本性改變，產業競爭格局也將發生變化。汽車企業轉型勢在必行，而汽車行業的“淘汰賽”也將隨之開始，產業價值鏈更將重新洗牌。
自動駕駛汽車發展歷史的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于自動駕駛汽車發展歷史簡述、自動駕駛汽車發展歷史的信息別忘了在本站進行查找喔。
