无人驾驶汽车国内外研究概况
无人驾驶汽车调查报告
无人驾驶汽车调查报告
随着科技的不断发展，无人驾驶汽车正逐渐走进人们的视野。
本报
告将对这一新兴技术进行深入调查，分析其现状和未来发展趋势。
一、技术原理
无人驾驶汽车是利用先进的传感器、人工智能和自动驾驶系统，实
现车辆自主行驶的技术。
它通过激光雷达、摄像头等传感器实时监测
周围环境，结合地图数据和路况信息，自主决策和控制车辆的运动。
二、市场现状
目前，无人驾驶汽车的市场规模不断扩大，各大汽车厂商和科技公
司纷纷加入竞争。
特斯拉、谷歌、苹果等公司都推出了自家的无人驾
驶汽车，并在全球范围内进行测试和试运营。
三、安全性问题
无人驾驶汽车在提高交通效率的同时，也引发了一些安全性问题。
事故率、隐私泄露等问题成为了人们关注的焦点。
如何在确保安全的
前提下推广无人驾驶汽车成为了行业和政府的重要课题。
四、法律法规
当前，各国对无人驾驶汽车的立法尚不完善，法律法规缺乏针对性。
在推动无人驾驶汽车发展的同时，必须加强相关法规的制定和完善，
建立起一套行之有效的法律框架。
五、未来展望
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，无人驾驶汽车有望成为未来交通出行的主流方式。
它将提高交通效率，减少事故风险，改善城市交通拥堵问题，为人们的出行带来更多便利。
以上是关于无人驾驶汽车的调查报告，希望通过本报告的分析，可以更好地了解无人驾驶汽车的技术原理、市场现状、安全性问题、法律法规和未来展望。
无人驾驶汽车的发展前景广阔，但也面临诸多挑战，需要各方共同努力才能实现其可持续发展和普及。
愿无人驾驶汽车的未来更加美好！。
无人驾驶技术的研究现状和发展趋势
无人驾驶技术的研究现状和发展趋势近年来，无人驾驶技术成为汽车行业的热门话题，以其颠覆性的改变和未来发展趋势，吸引了全球各大汽车制造商、投资商和科技公司的关注。
本文将对无人驾驶技术的研究现状和发展趋势进行探讨。
一、研究现状随着人工智能（AI）、云计算、大数据技术的快速发展，无人驾驶技术也取得了飞速进展。
从智能辅助驾驶到完全自动驾驶，各种技术和应用方案层出不穷，涉及视觉感知、车载通讯、智能识别与决策等多个领域。
当前，无人驾驶技术主要分为以下几种类型：1.驾驶员辅助系统（ADAS）包括自动泊车、巡航控制、道路辅助等功能，能够为驾驶员提供安全、便利的驾驶体验，提高驾驶舒适度和安全性。
2.条件自动驾驶（L2）除了提供ADAS的功能，还拓展了交通路况感知、车辆位置和制动距离控制等功能。
驾驶员需要在车辆自主驾驶的过程中保持警觉，承担一部分驾驶责任。
3.高度自动驾驶（L3）车辆具有自主感知、判断、决策和执行操作的能力。
搭载了完整的自动驾驶系统，驾驶员在既定路段内无需紧盯路况，但需要在特殊情况下接管驾驶。
4.完全自动驾驶（L4/L5）车辆在任何路况下均可自主行驶，驾驶员不需要承担任何驾驶任务。
目前车辆测试与运营还受到道路、法规等多种因素的限制。
目前，全球主要汽车制造商和科技公司都在不断投入研发、测试与实验室试验，以进一步提升无人驾驶技术的性能，应对新兴汽车出行商业模式和城市出行需求等新挑战。
二、发展趋势无人驾驶技术的发展需要有力的技术支持、市场运作和法律法规等保障措施。
目前，全球几乎所有汽车制造商和科技公司都在积极开展无人驾驶技术研究，各国政府积极鼓励和支持自动驾驶车辆的发展，并加快推进交通基础设施和道路标准的升级。
未来几年，预计无人驾驶技术将呈现以下几个发展趋势：1.技术创新加速目前，无人驾驶技术还面临诸多技术挑战，如如何精准识别路面情况和周围环境，决策和应对复杂的交通状况，保证数据安全和车辆稳定性等。
因此，未来将加强感知模块、智能算法、通信协议、传感器和控制系统等核心技术的创新研发。
无人驾驶汽车技术研究现状与发展方向
无人驾驶汽车技术研究现状与发展方向越来越多的科技公司和汽车制造商投入无人驾驶汽车的研发和测试。
从目前的情况来看，无人驾驶技术的发展前景无比广阔。
无人驾驶汽车是指装备了自动驾驶系统的汽车。
这些系统基于激光雷达、相机、红外线传感器等多种感知技术，实现车辆与车辆之间、车辆与道路之间、车辆和行人之间的智能识别和互动，并针对行驶环境进行实时决策和执行。
目前，无人驾驶汽车行业已经涉及到多个国家和地区，无人驾驶汽车成为汽车行业的重要研究领域之一。
从技术和市场的角度来看，无人驾驶汽车有着广阔的发展前景。
无人驾驶汽车技术现状目前，无人驾驶汽车技术的研究方向主要包括多传感器融合、数据融合和人工智能控制等方面。
同时，无人驾驶汽车还需要经历一系列测试和验证过程，以及相关法规和标准的制定。
多传感器融合是实现无人驾驶汽车自主导航的基础。
通过使用不同传感器收集车辆周围的环境信息，包括来自雷达、相机、超声波和激光测距仪等多种传感器的信息，以实现对行驶环境的感知和理解。
为了更准确地获取车辆周围环境信息，无人驾驶汽车采用了多模式数据融合技术。
该技术将车辆周围传感器所获取的信息进行详细的分析和比对，综合得出更加精准的环境信息，以实现车辆的精确定位和导航。
人工智能控制是无人驾驶汽车技术的重要方向之一。
通过使用人工智能技术，该技术可以对车辆的感知和决策过程进行自主学习和优化。
包括神经网络技术、决策树算法、深度学习等都可以应用于无人驾驶汽车的控制系统中。
为了确保无人驾驶汽车的安全性和可靠性，需要进行大量的测试和验证。
测试和验证环节是无人驾驶汽车研究的关键步骤之一，以验证其可靠性、安全性和适应性。
同时，还需要制定相关的法规和标准，以确保无人驾驶汽车与现有交通法规的适配性和合法性。
无人驾驶汽车发展趋势基于当前的技术研究成果，无人驾驶汽车的发展趋势非常明显：智能化、多层次、多领域化和系统集成化。
这些趋势将进一步提高无人驾驶汽车的性能和适应性，促进其在未来市场中的更广泛应用。
国内外无人驾驶研究现状
国内外无人驾驶研究现状无人驾驶作为一项前沿科技，受到了国内外企业和研究机构的高度关注和热烈追捧。
在中国，伴随着国家加大对技术开发和研发的支持力度，无人驾驶已经成为非常热门的研究课题。
无论是政府、产学研机构或者是民营企业，全都纷纷投资进入该领域，探索无人驾驶的前沿科技。
2016年，国务院批复出台的“实施智能网联汽车行动计划”，给了中国智能汽车行业发展极大的推动力，也为无人驾驶的研究发展提供了宏伟的舞台。
此外，中国政府还推出了《改革智能网联汽车开发许可制度实施意见》和《智能网联汽车试验应用规定》，使得无人驾驶在中国发展起来更加有序和清晰。
在政策支持的带动下，目前，中国无人驾驶研究达到了步入正轨的阶段：多家企业纷纷推出一系列无人驾驶车辆，从汽车、自动驾驶车到无人机、无人潜水器都已经可以看到实际应用。
宁德时代、蔚来汽车、京东峰瑞也纷纷成立了智能汽车实验室，在智能制造和智能出行领域投入大量资金，加强无人驾驶的研发，其中宁德时代、蔚来汽车的 Level 4 无人驾驶车辆的驾驶体验甚至受到了国际著名的汽车杂志《车联网》的称赞，从而让无人驾驶在中国地区发展起来更加稳健。
在国外，无人驾驶也受到了高度关注。
受技术和资金支持，许多大型汽车企业和全球科技巨头纷纷投入无人驾驶的研发领域，努力为全球智能出行出点子和解决方案。
比如美国微软早在 2011 年就推出了第一款无人驾驶汽车，之后又不断投入大量资金，与许多汽车企业建立战略合作——除了以往的雅虎和斯坦福外，如今还有特斯拉、通用电气、福特、丰田、Honda 等众多大型汽车公司加入合作队伍，可见微软在无人驾驶研发领域绝不动摇。
此外，Google 公司也不断投入资金，发挥科技创新的掉书角色，探索出路，通过不断的研发取得社会认可，2015年，Google上路了其自研的无人汽车，从此，Google的无人驾驶车型开始陆续在美国出现，为无人驾驶领域续写了新的篇章。
虽然国际上已投入大量资源，进行一系列研究，但目前，无人驾驶车辆最高仅到Level 4，还没有彻底抛弃驾驶员，真正实现完全自主驾驶，而且在安全性方面有待更大的提升，仍然有待在技术、策略等完善，才能真正实现。
无人驾驶汽车国内外研究概况
无人驾驶汽车国内外研究概况无人驾驶车辆，又称为无人车、自主车、智能车辆、室外轮式移动机器人等，涉及认知科学、涉及认知科学、人工智能、人工智能、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科，机器人技术与车辆工程等交叉学科，机器人技术与车辆工程等交叉学科，是各种新兴技术是各种新兴技术的综合试验床与理想载体，也是当今前沿科技的重要发展方向。
它既包括理论方法与关键技术的突破，也涉及到大量的工程与试验问题，其重大研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上，同时又反映在其重大应用前景与战略价值上，社会关注度极高。
从二十世纪的50年代起，美英德等西方国家已经开始了无人驾驶汽车的研究工作，并且在无人车的控制和商用化方面取得了一定的进展。
在汽车工业非常发达的德国，各大汽车公司都资助或联合了高等院校以开发可在普通道路上行驶的无人车。
目前，欧盟已经开启了一个名为CyberCars 的无人车项目，以推动无人车的研究和各国间的信息共享。
在二十世纪的80年代，我国部分大学开始了无人驾驶汽车的研究工作，但是虽然起步较晚且投入不足，但也取到了一定的成果。
目前从事这方面研究工作的主要是国防科技大学、军事交通学院以及清华大学等科研院所。
1 国外无人驾驶车辆研究现状1.1 美国美国于上世纪50年代开始对无人驾驶车辆进行研究，在1980年左右其技术得到高速发展。
上世纪八十年代，美国陆军开始与国防高级研究计划局（DARPA ）进行合作，开展了自主地面车辆开展了自主地面车辆（（A VL ）项目。
1995年由卡耐基梅隆大学研制的Navlab-V 智能车，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。
美国国防部门在上世纪九十年代末开始进行DEMO 系列无人驾驶车辆的研制，总共研制出了十代DEMO 无人车。
从2004年开始到2007年，美国国防高级研究计划局（DARPA ）举办了3次无人驾驶车辆比赛，主要为了考察在复杂环境下无人驾驶车辆的自主行驶能力。
2004年3月在美国西部的莫哈维沙漠月在美国西部的莫哈维沙漠（（Mojave Desert ）举办了首届DARPA 挑战赛——崎岖地形大挑战。
全球无人驾驶汽车现状综述
全球无人驾驶汽车现状综述全球无人驾驶汽车的发展一直备受关注，作为未来交通领域的重要发展方向之一，其进展情况备受瞩目。
本文将对全球无人驾驶汽车的现状进行综述，以期对这一领域的发展有一个清晰的了解。
一、技术发展现状无人驾驶汽车的技术发展已经逐渐走向成熟。
全球范围内，各大科技公司和汽车厂商都在积极投入研发无人驾驶汽车技术，以争取在这一领域的领先地位。
谷歌旗下的Waymo、特斯拉、Uber、苹果、百度等公司都是无人驾驶汽车技术的研发者和推动者。
汽车厂商如通用、福特、奔驰、宝马、奥迪等也在积极布局无人驾驶汽车领域，纷纷推出自己的无人驾驶汽车原型，并进行测试验证。
在技术方面，无人驾驶汽车主要依赖感知技术、决策与规划技术以及控制技术实现自动驾驶。
感知技术包括传感器技术、雷达技术、激光雷达技术等，用于感知车辆周围的环境和障碍物；决策与规划技术则包括人工智能、机器学习、深度学习等，用于分析感知数据并做出驾驶决策；控制技术则用于实现决策的执行。
各项技术的发展都在不断推动着无人驾驶汽车的发展。
二、法律法规和标准化由于无人驾驶汽车的兴起涉及到交通安全、责任归属等重大问题，各国纷纷制定相关的法律法规和标准，以确保无人驾驶汽车的安全性和合规性。
美国在2011年颁布了《自动驾驶汽车测试法案》，以规定无人驾驶汽车的测试和上路要求；欧盟也在2018年颁布了《自动驾驶汽车测试指令》，规定了无人驾驶汽车测试的标准和程序。
各国也在积极推动国际合作，以达成无人驾驶汽车的标准化和互认，从而推动无人驾驶汽车的国际化发展。
三、市场应用现状目前，无人驾驶汽车的市场应用主要集中在出租车、物流车、乘用车等领域。
Waymo在美国亚利桑那州的凤凰城推出了自动驾驶出租车服务，乘客可以通过手机应用预定无人驾驶汽车进行出行；Uber和Lyft等网约车平台也在积极研发自动驾驶汽车技术，以提高出行效率和降低成本。
在物流领域，无人驾驶汽车也被广泛应用，可以实现货物的自动运输和配送，提高物流效率。
无人驾驶汽车技术研究综述
无人驾驶汽车技术研究综述引言：随着科技的飞速发展和人们对交通安全和便利性的日益关注，无人驾驶汽车（Self-Driving Car）作为一项具有革命性意义的技术，正引起全球范围内的广泛关注。
无人驾驶汽车不仅将改变个人出行方式，还有望为城市交通管理带来革新。
本篇综述将从无人驾驶汽车技术的发展历程、原理及关键技术组成等方面进行深入探讨。
一、发展历程2004年，美国国防高级研究计划局（DARPA）发起了第一届无人驾驶汽车挑战赛，此举标志着无人驾驶领域进入了大规模的研究和开发阶段。
挑战赛推动了该领域的技术突破，也为后续的研究和试验奠定了基础。
随后，Google公司（现名为Waymo）成为无人驾驶汽车领域的领导者之一，他们在2009年推出的第一款自动驾驶汽车成为了无人驾驶技术的里程碑。
从此之后，全球范围内多家大型科技公司和汽车制造商纷纷投入了无人驾驶汽车技术的研发。
二、技术原理无人驾驶汽车的核心技术是利用传感器、计算机视觉、深度学习等技术来感知环境并做出相应的决策。
无人驾驶汽车的感知系统可以通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波等传感器获取周围环境的信息。
计算机视觉技术能够将传感器获取到的图像信息转换为数字信号，并通过算法对其进行处理和分析。
另外，无人驾驶汽车还使用了深度学习技术。
对于传感器获取到的数据，无人驾驶汽车通过深度学习算法对其进行学习和分析，从而实现对环境的理解和判断。
该技术利用了大规模数据集和神经网络模型，使得无人驾驶汽车能够自动识别交通标志、行人、车辆等，并做出相应的决策。
三、关键技术组成1. 传感器技术：无人驾驶汽车需要利用多种传感器对周围环境进行感知，用以获取道路、交通信号、车辆和行人等的信息。
激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波等传感器的结合使用，能够提供更为全面和准确的环境感知能力。
2. 数据处理与分析：无人驾驶汽车通过对传感器获取到的数据进行处理和分析，提取特征并建立相应的模型，从而能够对环境进行理解和判断。
全球无人驾驶汽车现状综述
全球无人驾驶汽车现状综述无人驾驶汽车，作为人工智能和交通运输领域的结合产物，正逐渐成为汽车行业的未来发展方向。
全球范围内，不少公司都在研发和测试无人驾驶汽车技术，各国政府也在积极推动相关政策和法规的制定。
本文将对全球无人驾驶汽车的现状进行综述。
一、技术发展目前，全球范围内无人驾驶汽车技术的发展相当活跃。
无人驾驶汽车的技术主要包括传感器、人工智能、自动驾驶系统、通信技术等。
各大汽车厂商和科技公司纷纷投入巨资进行研发，并取得了一定的进展。
在传感器方面，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器在内的各类传感器不断得到改良和提高精度，以更好地感知周围环境。
在人工智能方面，深度学习和神经网络技术被广泛应用于无人驾驶汽车的自主决策和行为规划中，使得车辆能够更加智能地做出应对道路情况的决策。
自动驾驶系统方面，研发商们不断完善车辆的自动驾驶模式，以确保车辆在各种复杂的路况下能够准确、安全地行驶。
通信技术方面，车联网技术的发展使得无人驾驶汽车能够与其他车辆、交通设施进行实时通信，获得更加准确的交通信息，提高行驶的安全性。
二、全球现状目前，全球范围内无人驾驶汽车的研发和测试工作正在积极进行。
美国、中国、德国、日本等国家都成为了无人驾驶汽车技术发展的热门地区。
在美国，包括特斯拉、谷歌、苹果等科技巨头和汽车制造商都在进行无人驾驶汽车技术的研发和测试。
特斯拉的Autopilot系统已经在部分车型上得到了应用，虽然尚未达到完全无人驾驶的水平，但已经在高速公路上实现了一定的自动驾驶功能。
在中国，百度、蔚来、小鹏等公司也在积极推进无人驾驶汽车技术的研发。
百度的Apollo开放平台吸引了大量合作伙伴共同参与无人驾驶汽车技术的研究和应用。
在德国和日本，汽车制造商和科技公司也在积极进行无人驾驶汽车技术的研发。
德国的梅赛德斯-奔驰和宝马等高端汽车制造商在自动驾驶技术方面取得了一定成就，日本的本田、丰田等汽车厂商也在自动驾驶技术方面有一定的研究成果。
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无人驾驶汽车国内外研究概况无人驾驶车辆，又称为无人车、自主车、智能车辆、室外轮式移动机器人等，涉及认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科，是各种新兴技术的综合试验床与理想载体，也是当今前沿科技的重要发展方向。
它既包括理论方法与关键技术的突破，也涉及到大量的工程与试验问题，其重大研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上，同时又反映在其重大应用前景与战略价值上，社会关注度极高。
从二十世纪的50年代起，美英德等西方国家已经开始了无人驾驶汽车的研究工作，并且在无人车的控制和商用化方面取得了一定的进展。
在汽车工业非常发达的德国，各大汽车公司都资助或联合了高等院校以开发可在普通道路上行驶的无人车。
目前，欧盟已经开启了一个名为CyberCars的无人车项目，以推动无人车的研究和各国间的信息共享。
在二十世纪的80年代，我国部分大学开始了无人驾驶汽车的研究工作，但是虽然起步较晚且投入不足，但也取到了一定的成果。
目前从事这方面研究工作的主要是国防科技大学、军事交通学院以及清华大学等科研院所。
1 国外无人驾驶车辆研究现状1.1 美国美国于上世纪50年代开始对无人驾驶车辆进行研究，在1980年左右其技术得到高速发展。
上世纪八十年代，美国陆军开始与国防高级研究计划局（DARPA）进行合作，开展了自主地面车辆（A VL）项目。
1995年由卡耐基梅隆大学研制的Navlab-V智能车，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。
美国国防部门在上世纪九十年代末开始进行DEMO系列无人驾驶车辆的研制，总共研制出了十代DEMO无人车。
从2004年开始到2007年，美国国防高级研究计划局（DARPA）举办了3次无人驾驶车辆比赛，主要为了考察在复杂环境下无人驾驶车辆的自主行驶能力。
2004年3月在美国西部的莫哈维沙漠（Mojave Desert）举办了首届DARPA挑战赛——崎岖地形大挑战。
共有15支队伍参赛，最终没有一支车队完成比赛，其中行驶距离最远的一支队伍是卡耐基梅隆大学的Sandstorm无人驾驶车辆。
图1.1首届DARPA挑战赛中行驶距离最远的Sandstorm无人驾驶车辆第二届DARPA挑战赛——沙漠挑战赛于2005年10月还是在美国西部的莫哈维沙漠（Mojave Desert）举办共有23支队伍参赛，最终只有4队在规定时间内完成比赛，斯坦福大学的Stanley无人驾驶车辆获得了第一名。
图1.2 第二届DARPA挑战赛中获得第一名的Stanley无人驾驶车辆第三届DARPA挑战赛——城市挑战赛于2007年11月在洛杉矶东北维克多维尔的一个废弃空军基地举办，共89支队伍参赛，只有l1支队伍取得决赛资格，最终3辆车在无人干预下完成比赛，另外3辆车在少量人工干预下完成比赛。
卡耐基梅隆大学的Boss、斯坦福大学的Junior和弗吉尼亚州大学的Odin获得这次比赛的前三名。
图1.3 第三届DARPA挑战赛中获得前三名的Boss、Junior和Odin无人车谷歌公司研制了七辆无人车，并于2010年对它们开展了城市实际道路测试。
这些无人驾驶车辆可以进行正确的行驶，具有完备的感知能力和高水平的人工智能，无人车可以自动地识别信号灯、行人以及车辆等。
谷歌公司的无人车同时还可以运用谷歌街景地图对车辆进行导航，在内华达州、佛罗里达州和加利福尼亚州已专门为无人驾驶车辆上路制定并通过了相关法律。
图1.4 谷歌无人驾驶车辆1.2 欧洲欧洲各国的无人驾驶车辆技术在世界上也是领先水平，他们在无人驾驶车辆及其相关领域进行了很多科学研究工作，比如PROMETHEUS计划和PREVENT 计划。
1987年到1995年间，PROMETHEUS计划是欧洲在无人车研究领域最大的项目，其领军人Ernst Dickmanns于1994年带领项目组研制的VaMP和VITA-2机器人车辆在法国的高速公路上行驶了一千多公里，能自主完成变道、超车和跟踪行驶，车辆行驶速度最高能达到每小时一百三十公里。
Ernst Dickmanns在1995年又重新对奔驰自主车进行了设计，进行了一千六百公里路程的行驶测试，车辆的最高行驶速度超过了每小时一百七十五公里。
欧盟对PREVENT项目的总资金预算超过了五千五百万欧元，总共有五十多家单位参与进了该项目，其中包括著名的研究机构和汽车生产厂商。
PREVENT 项目为无人驾驶车辆研究提出了时间-碰撞时间表、虚拟安全带和智能车辆由感知、决策、执行三层架构组成这三个总体概念。
意大利帕尔玛大学研制的ARGO智能车也达到了很高的水平，2010年10月，ARGO试验车只用了极少次的人工干预，从罗马出发成功抵达上海，总共行驶了一万三千多公里，历时三个多月。
德国柏林自由大学研制的无人驾驶车辆Made in Germany，从柏林勃兰登堡门出发，自主行驶到柏林国际会议中心后，又安全返回出发地，顺利通过了46个交通灯并绕过两处环岛，整个行程近20km，代表了目前无人驾驶车辆的世界最高水平。
图1.5 德国柏林自由大学研制的无人驾驶车辆Made in Germany牛津大学研制的无人驾驶车辆Wildcat不使用GPS，它使用激光雷达和相机监控路面状况、交通状况、以及行人和其他障碍物，在崎岖山路上能实现自主行驶、堵车绕道；牛津大学另外研制的无人驾驶车辆RobotCar UK使用ipad处理数据、输出指令，不使用GPS，但是只能在熟悉环境下发挥作用，成本低廉，仅使用一套7750美元的立体像机和激光系统对汽车前方道路进行识别与定位，该无人驾驶车辆是为短途、常规驾驶的路途而设计的。
图1.6 牛津大学研制的无人驾驶车辆Wildcat和RobotCar UK2006年5月，第一届ELROB.（European Land-Robot Trial，即欧洲陆地机器人试验赛）在德国汉堡的一个军方训练场举行。
该赛事的任务是在不允许密集使用GPS的前提下穿过240公里的沙漠。
据德国军方介绍，法、英、葡、瑞、德5国的大学和公司组成的20只队伍参加了本次比赛。
2007年9月，第二届ELROB在瑞士的Ticino举行，这次比赛的目的是考察机器人在安全以及灾难控制领域的应用，总共有来自5个国家地区的14支队伍参加了本次比赛。
德国联邦武装部队于2008年6月举办了第三届ELROB，此次比赛的目的主要是考察无人驾驶机器人在短期内的作战能力，来自德国、芬兰、意大利等十个国家地区的二十多支队伍参加了本次比赛。
波兰在2009年5月举办了第四届ELROB比赛，比赛目的仍然是考察机器人在灾难控制、安全等领域的应用，一共有10支队伍参加了本次比赛。
第五届ELROB于2010年5月在德国汉堡举行，一共有11支队伍参加了本次比赛，此次比赛主要目的是考察机器人在军事上的应用，另外重点考察其在夜晚的表现。
2011年6月，第六届ELROB比赛在比利时鲁汶举办，共有5支队伍参赛，此次比赛分为侦查与监视、往来运输、营区安全、自主导航四个场景。
2012年9月，第七届ELROB比赛在瑞士图恩举办，共有11支队伍参赛，此次比赛考察白天及夜间的侦查与监视，非城区环境、乡村道路及公路上的运动与往来运输。
2013年9月，在德国贝希特斯加登举办了第八届ELROB，共有14支队伍参赛，此次比赛的内容包括侦查与监视城区环境、机动处理危险材料、在烟雾弥漫的地下环境搜索和救援、使用GPS、GLONASS、GALILEO系统自主导航以及炸弹和爆炸装置的侦察和处置。
20世纪初期，英国为了向旅客提供服务，己经在一些机场布置智能车辆。
同时表示，在几十年内将建造专门供无人驾驶车辆行驶的道路，对于那些己经修建好的道路，则从其中划分出智能车专用行驶车道。
英国学者表示，由于车辆应用了类似于主动安全这种先进的智能车辆技术，将会大大降低交通事故的发生率，并且能够使城市的道路更加畅通。
图1.7 奥迪无人驾驶概念车Pikes Peak和西班牙无人驾驶出租车Taxisat法国的INRIA公司总共花费近9年的时间研制出了“赛卡博”（Cycab）无人驾驶车辆，这辆无人驾驶车的外形看起来像高尔夫球车。
“赛卡博”采用强大的卫星定位系统与智能传感器以及人工智能技术，乘客只需要在Cycab的人机交互界面上输入目的地地址，就可以安全地到达目的地。
另外，奥迪的无人驾驶概念车Pikes Peak己经正式进行了山道行驶测试；无人驾驶出租车Taxisat也已经在西班牙圣塞瓦斯蒂安高调亮相。
2 国内无人驾驶车辆研究现状上世纪八十年代，我国开始对智能移动机器人进行研究，1980年国家立项了“遥控驾驶的防核化侦察车”项目，哈尔滨工业大学、沈阳自动化研究所和国防科技大学三家单位参与了该项目的研究制造。
八五期间，由北京理工大学、国防科技大学等五家单位联合研制成功了ATB-1（AutonomousTestBed-1）无人车，这是我国第一辆能够自主行驶的测试样车，其行驶速度可以达到21公里/小时。
ATB-2无人车也在九五期间顺利研制成功，与ATB-1相比，其功能得到了大大的加强，直线行驶速度最高可以达到每秒21米。
2005年，第三代自主行驶车辆AutonomousTestBed-3也研制成功，ATB-3的环境认知和轨迹跟踪能力进一步得到加强。
国防科技大学也代表了国内自主车辆研究的较高水平，他们成功研制了无人驾驶汽车一一红旗CA7460，它根据前方障碍车辆的情况可以自动进行车道变换，其最高行驶速度可以达到四十七米每秒；THMR-V无人车由清华大学研制成功（Tsinghua Mobile Robot），它的最高行驶速度也可以达到四十二米/秒，除此之外，车辆还可以根据不同的驾驶场景选择高速公路和城区公路两种驾驶模式；由西安交大研制的Springrobot也是我国著名的无人车平台之一，其具有较高的车道线检测和行人检测能力。
国家自然科学基金委员会于2008年启动了“视听觉信息的认知计算”重大研究计划项目，在其支持下，从2009年到2013年五年的时间里，连续举行了五届中国“智能车未来挑战赛”。
南京理工大学、解放军军事交通学院、装甲兵工程学院、北京理工大学、武汉大学、湖南大学、西安交通大学、上海交通大学、同济大学、厦门理工学院、国防科学技术大学、清华大学、长安大学和中国科学院合肥物质科学研究院等十几家研究单位的数十辆无人驾驶车辆先后参加了该项比赛。
图1.8 第一届“智能车未来挑战赛”前三名车辆第一届“智能车未来挑战赛”于2009年7月在西安举行，国内外7所大学的队伍、10余辆无人驾驶智能车辆参加了比赛及车辆展示，比赛内容有：规定动作测试I为无人驾驶车辆基本行驶功能测试；规定动作测试II包含交通信号、标识和标线的识别以及障碍物规避等性能测试任务；挑战性测试为指定路线、规定动作的综合测试；特色表演为模拟城区道路及高速公路上的行驶性能测试以及参赛车辆的自由展示。