Google無人車/特斯拉自駕車/群募貝果/群募平台/機器人商旅/旅館/自駕車必須比人類駕駛的安全度「高出兩倍」才能放行上路 @ 姜朝鳳宗族

美陸戰隊驗證無人車隊成功跨越50公里
2023/11/07 11:48
軍武新知》美陸戰隊驗證無人車隊成功跨越50公里 - 自由軍武頻道 https://bit.ly/3swz02i
美軍陸戰隊日前成功測試無人載具50公里的自動化運輸路程。（圖片擷取自DVIDS）
〔記者吳哲宇／台北報導〕隨著無人載具的頻繁運用，各國也嘗試建立自動化的無人駕駛車隊，將補給線自動化，在降低成本同時減輕運輸部隊的戰場風險，特別是電動車廠商特斯拉的無人駕駛機制成功後，此構想的可行性愈趨成熟。繼澳洲在今年6月成功測試往返於機場和基地的無人運輸車隊後，美軍陸戰隊日前也組成一支無人車隊，成功完成總路程約50公里的全自動作業任務。
根據軍聞網站「Defense Blog」報導，南加州第29棕櫚村「陸戰隊空地作戰中心」（MCAGCC）10月21日在「阿波羅之盾」的演習中，由「遠征模組化自主車輛」（EMAV）組成一支無人車隊，完成總路程約50公里的全自動作業任務。
早期美軍測試的是改裝現有車輛，再利用遠端操作設備操作行駛，現在則利用無人載具，並且要求載具僅能依靠自身導航和地形判斷等系統行駛。（圖片擷取自DVIDS）
本次測試任務為美軍陸戰隊演習的一部分，多輛EMAV從駐地出發前往訓場後返回，目的在全程僅能依靠車輛本身的導航和自主系統判斷，完成約50公里的路程，途中跨越多種地形和作戰場景，創下美軍地面部隊操作無人載具的里程碑。
由普瑞特米勒（Pratt Miller）公司和陸戰隊攜手打造的EMAV，具備全自動作業能力，亦能由人為遙控操作；動力系統採油電混合，使最大航程來到321.8公里，必要時也能以純電動力行駛，減低車輛聲學特徵。EMAV還擁有3265公斤的有效載荷，可勝任後勤運輸、戰場後送，甚至能搭配遙控武器站，車輛尺寸也可直接駛入CH-47、MV-22等各型運輸載具機艙，極富作戰彈性。
美軍陸戰隊強調，這些自主無人車輛將大為改變現代戰場規則，藉EMAV輔助，讓官兵更加專注於各類作戰任務，甚至讓EMAV裝備武裝模組，搭配其可靠的導航和越野能力，獨立前往前線承擔部分作戰任務。
美軍的EMV不僅能進行運輸任務，還能加裝遙控武器站自衛。（圖片擷取自DVIDS）
早在2017年，美軍就開始嘗試運輸車隊的無人化和自動化，當時美國陸軍與英國國防科技實驗室（Dstl）合作，藉由在車輛上加裝操控設備，進行對中型戰術卡車和輕型戰術車的遠端操縱，但仍屬於有人操作階段。
而澳洲陸軍則是在今年6月，成功測試由中型戰術卡車組成、從機場到基地的無人運輸補給路線，途中行經繁忙的高速公路及交通路口，測試成功代表無人車隊可以安全停車並與其他車輛保持距離，同時遵循指揮官預先設定的路徑行駛。
澳洲陸軍今年也完成了從機場到基地的補給路線和任務，利用無人駕駛技術，成功行經交通路口和高速公路。（圖片擷取自澳洲陸軍）
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等到技術完美就太晚了！讓無人車上路「邊做邊學」才能挽救更多生命
By Moneydj理財網, www.bnext.com.tw查看原始檔十一月 13日, 2017
現代民航客機機師有95%的操作工作，都已經仰賴自動駕駛代勞，已經很少人會質疑現代客機的安全性，那麼自駕車呢？
高標準的自駕車安全度，是在阻礙進度？
根據統計，台灣每年約有3000人死於交通事故、美國在2016年共有四萬兩千起與汽車相關的死亡事故，但目前不論是政策制定或是一般民眾，都傾向自駕車必須要完美零失誤才能正式上路；美國國家公路交通安全管理局局長曾說過，自駕車必須比人類駕駛的安全度「高出兩倍」才能放行上路，而要達到這樣的高標準，預估至少需要再花上15甚至是50年才能做到。
而近幾年也發生幾起自駕車的意外，喬舒亞·布朗（Joshua Brown），他是第一位因為特斯拉Model S自駕模式喪命的駕駛，去年五月死亡車禍發生時，曾引發大眾對於自駕車上路優點與風險間的爭論。類似的意外發生在去年九月，一台Model S 在德國高速公路開啟自駕模式時，與一台遊覽車發生相撞意外；去年 12 月，中國一名特斯拉車者同樣開啟自駕模式，因為系統偵測失誤擦撞到護欄，導致車輛受損。
這些自駕車的意外消息一出，讓許多原本就不信任自駕車科技的民眾產生更多疑慮，但若要花上50年才能達到政府對於自駕車的高標準要求，才允許上路的話，會不會反而是在阻礙自駕車的進步？蘭德公司一份研究報告指出，盡早放行自駕車上路，還能大大降低車禍傷亡意外。
自駕車安全性提升10%，1年拯救3千條生命
根據美國智庫「蘭德公司」最近公布的一份報告，與其等待自駕車技術達到完美無瑕，還不如讓自駕車在安全性只比人類駕駛高出一點點時就放行上路，就算自駕車意外仍會發生，但這麼做可以大大減少車禍傷亡意外。
但，我們該如何界定無人車技術已經達到可以上路的標準呢？
報告中，模擬了三種可能的駕駛等級，分別是自駕車比人類駕駛安全性高出10%、75% 和90%，再透過500 種不同的道路情境，綜合未來技術可能的發展做研究。研究人員發現，廣泛採用自駕車後，安全性比起人類駕駛提升10%，預估一年可以拯救3千條性命、十五年後可以拯救上千條人命，三十年後，這個數字就會成長到數十萬。
蘭德公司研究人員 David Groves表示：「我們的主要目標是透過客觀的分析，來提供論述依據，我們認為這個議題，確實需要客觀地看待死亡事故，因為對於自動駕駛汽車需要達到的安全性能要求仍有太多困惑，但我們的研究並不認為等到完美的自動駕駛汽車出現再去應用，會是挽救生命明智之舉。」
俗或說「勤能補拙」，自駕車擁有「彼此溝通能力」，可以確保在道路上行駛時彼此理性協調，避免意外發生。
shutterstock
勤能補拙，自駕車彼此溝通不重複犯錯
研究人員之所以會認為自駕車比人類更不容易出錯，關鍵在於自駕車擁有「彼此溝通能力」，可以確保在道路上行駛時彼此理性協調，避免意外發生。
俗話說「勤能補拙」，當自駕車有更多機會在真實世界運作，就能透過不斷累積的經驗讓系統性能更加安全，跟人類不同的是，這些經驗可以同步跟全世界所有的自駕車分享，成為共同學習、修正的教材，避免重複犯同樣的駕車錯誤。
人類往往對於自己的駕車失誤容忍度較高，對於機器出錯的容忍度較低，這樣的心理狀態是能夠理解的，然而所有的科技發展都必然伴隨著風險，像是有一派人就擔心隨著AI的進步，部分的低階工作可能會被取代，但要打破對於新科技未知風險的恐懼，親身跟這樣科技相處才是最好的開始，如果我們願意開始給自駕車一個機會，讓我們開始學習如何跟自駕車科技在同一條道路上共處，也許就能避免更多的傷亡意外發生。
自動駕駛改變了空中旅行，我們也能慢慢習慣陸地交通自動化嗎？
頻繁、方便、安全的商務客機交通，是上個世紀初的人們所難以想像的，但現在搭乘飛機遨遊世界，已經成為現代人再習以為常不過的場景。
商業客機的自動駕駛技術在1980年代導入後，取代了現代機師95%的工作，包括設定航線、轉換無線電頻率等等，全部都仰賴系統代勞，自動駕駛科技的安全性跟類機師相比完全不遜色，目前絕大多數的空難意外主要都來自「人為因素」，而自動駕駛操控的飛機完全不會受過勞、壓力、情緒等外在因素影響。
在波音想像的航空未來，每台客機都能在沒有人類駕駛的情況下，主動做出飛行計畫的調整。
shutterstock
因此現在幾乎不會有人質疑飛機自動駕駛的安全性，英國皇家航空學會去年曾邀請工程師、科學家、機師，針對自動駕駛飛機進行討論，結果有60%的人認為「40年後，飛行員將退出歷史舞台」。波音（Boeing）旗下創投部門HorizonX，上個月宣布投資自動駕駛系統新創「Near Earth Autonomy」研發無人商用客機；英國廉價航空EasyJet（易捷航空）也喊出要在十年內於短程航線導入以電力驅動的客機，自動駕駛科技在上個世紀就已經顛覆了航空產業，這或許也能作為我們在思考自駕車是否能上路的一個依據。
開始練習與自駕車共處
開始練習與自駕車共處，我們可以怎麼開始呢？從大眾熟習的運輸系統著手，或許就是很好的第一步。
拉斯維加斯出現了一款由法國新創公司 Navya 開發的無人通勤小巴，要替拉斯維加斯市中心 6 英里範圍內為市民提供免費接駁服務，今年一月已經進行為期兩周的測試，並在上周正式上路投入服務，雖然上線一小時就發生擦撞卡車的意外，但營運單位表示，無人通勤小巴仍會持續營運12 個月之久。
Waymo正式移除自家自駕車內的監督人員，實現真正的無人駕駛。
Waymo via YouTube
日前，Google母公司Alphabet也已經開始在在美國太陽城郊區，測試「沒有人類駕駛」在車內監控的無人車，這項計畫預計要在未來幾個月內與叫車輛平台合作，概念是打造無人車版的Uber或Lyft。太陽城的居民表示，一年前看到自駕車在路上行駛時會覺得奇怪，但現在已經逐漸習慣，參與測試計畫的居民將有機會在最近乘坐無人駕駛計程車，或許從太陽城居民的回答中，與無人車的共處是可以逐漸習慣甚至信賴的，自駕車技術或許現階段仍不能稱上完美，但或許我們都該給彼此更多的機會。

自駕車恐令美國轎車銷量腰斬，Alphabet創歷史新高
www.moneydj.com查看原始檔
MoneyDJ新聞 2017-11-28 06:50:03 記者賴宏昌報導
KPMG LLP 27日指出，自駕車(self-driving cars)與移動服務的興起將降低美國消費者對擁有私家車的渴望、轎車類別將首當其衝。
KPMG預期美國私人轎車年度銷售量將從目前的540萬輛降至2030年的210萬輛。KPMG工業製造策略實務主任Tom Mayor指出，數家OEM廠商可能關廠並全面退出市場。目前有10家OEM廠商每年供應美國市場逾80萬台轎車，KPMG預期未來將縮減至3-4家。
CNBC 11月7日報導，Waymo(Alphabet Inc.旗下自駕車技術公司)執行長John Krafcik表示，數月內美國鳳凰城居民將能透過智慧型手機的應用軟體召喚一台全自駕(fully self-driving)計程車。通用汽車公司(General Motors Co，GM.US)前產品開發部副董事長Bob Lutz在受訪時表示，優步、Lyft將主宰未來的運輸業，汽車零售商的美好日子已經結束。他說，自駕車時代降臨的時間點會比多數人預期還要來得早，開車以後會像騎馬一樣成為有錢人的娛樂活動。
德州大學奧斯汀分校能源研究所兩位研究員(F. Todd Davidson、Michael E. Webber)上個月發表報告指出，如果將擁有一輛車的所有成本(包括車貸利息、保險費、稅金、燃料費用、保養)納入計算、那麼美國四分之一開車族改用叫車/共乘服務可能會比較划算。美國目前平均汽車售價為35,000美元、一天當中使用時間佔比僅達4%。
Volvo Cars 11月20日宣布與優步(Uber Technologies Inc.)簽訂框架協議。Volvo將在2019-2021年期間供應優步數萬台具備自主駕駛功能的XC90高階SUV車種。Volvo Cars隸屬吉利汽車控股有限公司(0175.HK)。
Waymo 11月7日發布新聞稿宣布，即日起將在美國鳳凰城公共道路上測試無人駕駛車(見圖)。這將是Waymo自駕車首度在公共道路上測試全自駕模式。
通用汽車公司宣布將在2017年11月30日為分析師、機構投資人舉辦一場網路直播，藉此分享GM對自主未來(autonomous future)的看法。
嘉實XQ全球贏家報價系統顯示，Alphabet Class A(GOOGL.US)11月27日上漲1.47%、收1,072.01美元，創歷史收盤新高；今年迄今上漲35.28%。
通用汽車公司27日下跌0.65%、收44.17美元；今年迄今上漲26.78%。
＊編者按：本文僅供參考之用，並不構成要約、招攬或邀請、誘使、任何不論種類或形式之申述或訂立任何建議及推薦，讀者務請運用個人獨立思考能力，自行作出投資決定，如因相關建議招致損失，概與《精實財經媒體》、編者及作者無涉。

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Tesla又撞了自駕車澆冷水
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Tesla自駕車環境限制與干擾整理／劉怡妤
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電動車大廠Tesla（特斯拉）5月發生首起自駕車死亡意外，目前美國聯邦交通安全部門仍就事件展開調查，但公司初步判斷主要因自駕車系統在「明亮光線下」影響安全性，事件當時由於強光導致影像鏡頭無法正確判斷導致意外發生。
特斯拉自動駕駛車在1日於美國賓州，發生疑似第二起意外事故。

目前自駕車系統技術仍面臨諸多盲點，而Tesla在車主自駕系統操作手冊中載明，系統在環境不佳的情況下將產生混淆，諸如能見度差的環境如大雨、雪、霧等；而Tesla初步判斷本次自駕車死亡案件即是在太陽光過強之下，使得駕駛人與自駕系統均未留意轉彎車輛導致意外，包含自駕系統與駕駛人當下均未剎車。

Tesla自動駕駛模式需在清晰環境下才能安全駕駛，Tesla強調自駕系統目前仍處於公開測試階段，平時自駕系統處於關閉狀態，須車主啟動自駕模式後啟用而系統會警告技術仍在測試階段，由於目前自駕系統仍不完美，自駕啟用過程中仍須要駕駛人隨時注意。

由於目前各車廠自駕系統與特斯拉主流技術相似，車禍死亡案件恐將影響自駕技術以及無人車發展，卻也點出新技術仍有諸多層面尚待克服；儘管首宗死外意外發生，但相關廠商仍持續投入自駕系統與無人車發展，知名品牌車廠BMW與Intel合作投入自駕車系統，目標做出能讓駕駛者不須掌握方向盤以無駕駛人的無人車發展，預計2021年上路。

隨著汽車電子與科技化，自動駕駛成為新顯學，但台廠指出，目前在現實面尚除了自動駕駛安全疑慮外，包含電動車不適宜在路面顛頗的道路行駛，目前國外能大力發展電動車主要因路面平坦且多高速高路，而Tesla進入中國後將面臨路況問題，由於顛簸路面會導致電池組跳動後損害，而電池損毀將導致斷電拋錨。

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特斯拉自駕車首宗致命車禍原因在這裡
www.epochtimes.com查看原始檔

美國俄亥俄州一名40歲男子在佛州使用無人駕駛模式時，因特斯拉Model S汽車的感應設備無法辨識正在轉彎的連結貨櫃車側面，導致他的汽車沒有減速而自連結貨櫃車的車下衝過。（視頻截圖）
【大紀元2016年07月06日訊】（大紀元記者畢儒宗編譯報導）美國俄亥俄州一名40歲男子在佛羅里達州使用無人駕駛模式時，因特斯拉Model S汽車的感應設備無法辨識正在轉彎的連結貨櫃車側面，導致他的汽車沒有減速而自連結貨櫃車的車下衝過，他也不幸當場死亡。這名男子成了首位無人駕駛汽車車禍的死者。

聯邦交通安全部門正在調查這起交通事故，不過這起事故將對無人駕駛汽車的未來有很深遠影響。《華盛頓郵報》科技記者布萊恩‧方（Brian Fung）分析，這起事故不能完全歸類為「自動駕駛汽車」的事故，而只是「輔助駕駛汽車」事故。

自動駕駛汽車如何工作？

自動駕駛系統包括一個面對前方的照相機和雷達系統，以及十餘個環繞車身的超聲波傳感器。該相機可以讀取限速標誌和觀看車道標記，以防止駕駛人偏離車道。當其它汽車靠得太近，這些超聲波傳感器能偵測到。這些感應器的感應範圍在16英尺左右。

自動駕駛系統能控制汽車的一些最基本部件，如方向盤及剎車系統。

特斯拉的自動駕駛系統與汽車業的主流系統相似，逐漸改進以達到全面無人駕駛的目標。在這方面，特斯拉自駕系統與許多目前已經用在汽車上的系統類似，如協助停車和自動閃避。特斯拉表示，它的自駕系統是一種先進的巡航系統，駕駛人能隨時接手。特斯拉曾表示，該功能旨在使駕車更舒適，「當環境是清晰的。」

然而這起車禍發生的環境顯然不很清晰。特斯拉解釋，車禍發生時，貨櫃車左轉，駕駛人及特斯拉的自駕系統都沒能將卡車的白色車身與天空分辨出來。結果Model S汽車沒有減速，自貨櫃車的車身下穿過。

特斯拉的解釋

特斯拉在車主手冊中強調「明亮的光線（迎面車燈或者陽光直射）」可能影響自駕系統。下面是該公司列出的其它一些能混淆自駕系統的情況：

●能見度差（由於大雨、雪或霧等）
●泥漿、冰或雪所造成的損壞或障礙
●自行加裝在車上的設備，如自行車架或貼紙
●狹窄或蜿蜒曲折的道路
●損壞或錯位的保險槓
●其它設備干擾車上的超聲波系統
●極熱或極冷的地方

如果強光讓攝像機失效，人們質疑為何車上的雷達系統無法偵測貨櫃車呢？特斯拉提到「貨櫃車底盤高」，如果雷達只掃描接近地面的物體的話，可能難以偵測到貨櫃車。

據統計，特斯拉的自駕系統在多數情況的表現優於人類駕駛。特斯拉聲稱，這起車禍是自駕車行駛1.3億英里以來首次車禍。而據高速公路保險安全協會（IIHS）數據顯示，美國交通致死率是，每1億英里就會有一人因交通事故死亡。因此，由人類駕駛的汽車的致死率高於自駕車。但專家指出，需要更多的數據以了解部分自駕車的事故率來證實特斯拉的說法。

特斯拉自駕系統與谷歌自駕車有很大差異

《華郵》的科技記者布萊恩‧方強調，自駕科技將越來越成熟。汽車電腦的計算能力會提高，偵測方法會更進步，和車輛之間的聯繫將很快成為現實。所有這些都將可能使高科技汽車更為安全。

此外，他強調，不要將特斯拉汽車的自駕系統與完全自駕車混為一談。特斯拉的自駕系統與谷歌的自駕車有很大差異。谷歌自駕車不僅使用雷達和攝像機，而且還配備了雷射束和複雜的地圖，使得谷歌自駕車能更了解周邊環境及所在位置。

美國聯邦監管機構已發展出一種分類系統，以幫助區分自駕車的自動化程度。0級表示你的車完全是愚蠢的，而4級自動化（最高級別）意味著汽車完全是機器人。

谷歌自駕車是4級自動化的一個例子。特斯拉的自駕系統在2級或3級之間，因為該系統讓司機變得更輕鬆，而且在危機情況，可自駕駛人手中接管汽車。

因為自駕技術仍處於開發階段，幾乎可以確定會發生更多部分或完全自駕車的撞車事故。 #

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Google無人車撞公車零肇事紀錄恐不保

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2016/03/01 21:58:00 發表於 | 科技

Zou Chi
現任The News Lens關鍵評論網編輯深深地思考，輕輕地寫。
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你為什麼需要知道這則新聞
Google無人車已經在美國多個州行駛，駕駛里程已累積超過100萬英里。Google無人車在過去6年共發生17宗輕微事故，多數是其他駕駛者引致意外發生。如果這起事故確認責任在Google，將成為無人車在自動駕駛模式下肇事的首例。

美國科技大廠Google所研發的無人駕駛車，於美國當地時間2月14日在加州矽谷進行道路測試時，因試圖避開障礙物而變換車道，不幸與公車擦撞，事件中無人受傷。谷歌將此事故通報加州交通主管機關，承認部分過失責任，並於事故發生後修改程式。

相關報導：【圖話國際】Google無人車安全嗎？道路測試14個月13次險撞

鉅亨網報導，一直以來，Google都認為旗下無人車系統近乎完美，先前曾表示，目前已有17起與無人車相關的車禍，然而，Google無人車並無過失責任。然而近期Google則改口，坦承旗下自動駕駛汽車，曾與市區巴士發生車禍，並且認為Google自駕車必須為此承擔部分責任。

蘋果報導，此事故發生於2月14日、Google加州矽谷總部附近，Google指出，當時一輛無人車正在國王大道（El Camino Real）上往東行駛，原先要右轉的無人車試圖左傾避開路上沙包，才導致後方駛近的市區巴士撞上休旅車的左後方；無人車是以時速約3公里行駛，公車時速約24公里。

自由報導，發生事故的無人車為LEXUS車廠的RX 450H車款，車上安裝有谷歌自駕配備。

科技新報報導，當時自駕系統已偵測到後方行駛而來的巴士，只不過誤判了情勢，隨行駕駛人員以為後方巴士會減速或停下讓Google無人車先行，因此未接手駕駛，結果判斷錯誤，撞上後方駛來的巴士。

報導指出，車禍發生3秒後，無人車的自主模式自動調整使車子回到車道中央，車禍造成公車側面受損，無人車左前方保險桿、前輪和駕駛員側面感器損壞；所幸這起車禍無人傷亡。

聯合報導，Google在29日發表聲明表示，他們的測試駕駛預期公車會讓行，公車駕駛大概也預期自動駕駛車會等待公車先通過，這些預期心理導致事故發生，「這種駕駛人之間的誤解每天都在道路上演。我們都在嘗試預測對方的動作，但在這個案例中，我們明顯負有一些責任。」

Google在聲明中提到，對於真實道路上多變的路況，不僅是無人車會出現差錯，就連一般駕駛人也都會不小心誤判情勢。谷歌正努力調整，並預測所有可能會發生的道路行車狀況。

中廣報導，Google也說，公司檢討這起事件「與模擬裝置數千種變化細節並改進軟體。從現在開始，我們的車輛更清楚了解，公車（與其他大型車輛）比其他種類車輛更不可能讓我們，我們希望未來更能夠因應此類事件。」

加州車輛管理局（Department of Motor Vehicles，DMV）報告中，未提及責任歸屬哪一方，僅指出該肇事的Google無人車為 Lexus（RX450h SUV）改裝車並詳述事發經過。若最終判定肇事責任屬於Google無人車，則將打破該車零肇事紀錄，為該車首度因自身失誤而釀成的意外事件。

加州法規要求無人車應配備方向盤、剎車及油門踏板等傳統駕駛裝置，並須由核可駕駛人員隨行上路，但曾遭Google表示不滿，也強調過去所發生的擦撞意外，肇事責任都與Google無人車無關。然而，這次事件顯示Google無人車還有許多改善空間，也有部分專家認為無人自駕技術還未成熟，要完全取代人類駕駛還有不少問題待克服。

Google：行駛距離越長，無人車比人為駕駛更安全
文/客座投稿

2016-01-11 18:20:30 by mash @ Mash-Digi [引用來源]

文章標籤 : 生活

除去年透露旗下無人車已經在6年內累積超過170萬哩實際道路行駛距離，同時僅發生11-12起車禍，其中沒有任何一次意外是因為店系統出錯，反而幾乎是外來因素或駕駛操作不當所造成，在近期對外公布研究數據中更顯示無人車在行駛里程數越長情況下，發生意外次數將比人為駕駛更低。

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根據路透新聞報導指出，旗下無人車平均在每100萬哩行駛距離中，僅會發生3.2次的碰撞意外，相比人為駕駛在相同形式距離可能發生達4.2次，顯然少了一些。而若加上無人車持續長距離行駛並不會出現疲勞駕駛或分心等情況，因此在持續累積更長行駛距離之下，無人車可能發生意外比例將比人為駕駛更低。

在去年時候，Google便曾對外透露旗下無人車實際累積行駛距離已在6年時間內超過170萬哩，同時在實際上路測試中僅發生過11-12起意外，其中多數均為人為駕駛造成意外，或是由外部因素如後車追撞、側撞等情況造成，顯示無人車技術已經能帶來更安全的道路駕駛。

不過，由於目前Google旗下無人車僅在美國加州、德州等特定區塊進行測試，同時有多數行駛距離更是在封閉路段內進行測試，因此是否能順利對應變化更多，同時加上行人在旁行走的真實路況，可能還是有待觀察。而針對先前無人車無法正常識別期程自行車的騎士情況，Google表示已經進行相關調整。

而中國百度稍早也表示完成讓無人車實際在北京市區道路、高架等複雜路況完成實測，期間除透過雲端連線方式即時修正錯誤情形，甚至最高時速更曾快達每小時100公里記錄，此外包含福特、Toyota、本田、Volvo等車廠也均先後投入自動駕駛技術發展，在此次CES 2016展區更有越來越多人展示自動駕駛相關電腦視覺技術，顯示未來將有更多廠商投入無人車技術應用發展。

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原文網址: http://www.soft4fun.net/tech/news/google-auto-driving.htm#ixzz3yxwR1K2N
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自動駕駛汽車[1]，又稱為無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，是自動化載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。作為自動化載具，自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。自動駕駛汽車仍未全面商用化，大多數均為原型機及展示系統。
自動駕駛汽車能以雷達、光學雷達、GPS 及電腦視覺等技術感測其環境[2][3]。先進的控制系統能將感測資料轉換成適當的導航道路，以及障礙與相關標誌。根據定義，自動駕駛汽車能透過感測輸入的資料，更新其地圖資訊，讓交通工具可以持續追蹤其位置，即使條件改變，或汽車駛進了未知的環境內[來源請求]。
自動駕駛汽車的展示系統可追溯至1920年代及1930年代間，第一輛能真正自動駕駛的汽車則出現於1980年代。1984年，卡內基美隆大學推動Navlab計畫與ALV計畫；1987年，梅賽德斯-賓士與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計畫。從此以後，許多大型公司與研究機構開始製造可運作的自動駕駛汽車原型。

在美國，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）已提出正式的分類系統[4]：
等級0：駕駛人隨時都完全控制著車輛。
等級1：個別的車輛控制自動化，如電子穩定程式或自動煞車系統。
等級2：至少有兩項控制能階調地自動化，如自動巡航控制系統結合車道偏離警示。
等級3：駕駛人可以在特定條件下完全停止控制所有與安全有關之重要功能。當汽車偵測到需要駕駛人控制的情形時，會讓駕駛人接管其控制，並提供駕駛人「足夠寬裕之轉換時間」。
等級4：車輛能在行駛期間執行所有與安全有關之重要功能，且駕駛人在任何時刻都不會控制到車輛。此類車輛可以控制從啟動到停止的所有功能，包括停車功能，亦包括沒有人在車上時的情形。
國際自動機工程師學會（SAE International）已依據這五個不同程度（從駕駛輔助至完全自動化系統）發布另一種分類系統[5]。
歷史
主條目：自動駕駛汽車的歷史

由1960年代雪鐵龍DS改裝的汽車於倫敦科學博物館自動地行駛。
汽車自動化的實驗自1920年代即已開始[6]，但要到1950年代從出現可行的實驗，並取得部分成果。第一部真正自動化的汽車到1980年代才首次出現。1984年，卡內基美隆大學推動Navlab計畫[7]與ALV計畫[8][9]；1987年，梅賽德斯-賓士與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計畫[10]。從此以後，許多大型公司與研究機構開始製造可運作的自動駕駛汽車原型，包括梅賽德斯-賓士、通用汽車、大陸汽車系統、IAV、美安、勞勃·博世公司、日產汽車、雷諾、豐田汽車、奧迪、富豪集團、寶獅汽車、帕爾馬大學的VisLab、牛津大學與Google[10][11][12][13][14][15][16][17][18]。2013年7月，Vislab展示了稱之為BRAiVE的自動駕駛汽車，測試路段包含部分（有其他一般車輛）的開放道路[19]。到了2013年，美國有4個州（內華達州、佛州、加州與密西根州）通過了允許自動駕駛汽車的法規[20][21][22][23][24]。2015年，這四州與華盛頓哥倫比亞特區都允許自動駕駛汽車於開放道路上進行測試，維吉尼亞州亦將跟進[25]。
在英文裡，自動駕駛汽車可寫作 autonamous cars 或 self-driving cars。2015年7月，《經濟學人》報導，汽車製造商想要區分上述兩個詞之間的不同[26]：
汽車製造商……為了其自身的利益，想要區分兩者（autonamous cars與self-driving cars）間的不同。前者與今日所見的交通工具類似，在特定環境下接管駕駛人的控制……而後者則更進一步。方向盤會完全消失，而車輛在全程行駛間均會使用與前者所備有之感測器、雷達與GPS等相同之系統。少數私家車仍會繼續存在，而城鄉間的道路上將可能充滿著共享的車輛。
交通運輸系統[編輯]
在歐洲，比利時、法國、義大利與英國等國均計畫採用無人駕駛汽車來經營交通運輸系統[27][28][29]；而在德國、荷蘭與西班牙等國，則已允許實驗性質的自動駕駛汽車。2015年，英國政府允許無人駕駛汽車LUTZ Pathfinder在米爾頓凱恩斯的一般道路上進行測試[30]。
潛在優勢
增加使用自動駕駛汽車的可能好處包括：
較少的交通事故，因為自動駕駛汽車不像人類駕駛一樣只有有限的環境感知能力，而可以使用主動與被動感測器（如光學雷達與雷達）持續做大範圍的感測（如可見光、紅外線與超音波之類的聲波等），具有360度視野，因此可以對潛存危機做出安全的反應，且其反應能較人類駕駛更為迅速。[31][32][33]
避免因為行車距離過近、分心駕駛及危險駕駛等人為因素而導致之交通事故。
減少所需安全間隙，並且更好管理交通流量[33]，進而增加道路通行能力，及減低交通壅塞[34][35]。
減輕車輛乘客駕駛與導航之工作。[33]
自動駕駛汽車能具有更高的車速限制。[36]
免除乘客狀況之限制－在自動駕駛汽車裡，不需在意乘客是否未足歲、過老[37]、無駕照、眼盲、精神不濟、酒醉等等。
緩解停車位短缺的問題，因為汽車可以讓乘客下車後，停到有足夠停車位的場所，並在需要時返回搭載乘客。
增加汽車共享[38]，減少車輛總量，因為自動駕駛汽車可以在一處讓乘客下車後，到另一處搭載另一位乘客。
減少停車所需之物理空間。[39]
免除多餘的乘客－自動駕駛汽車可以不需要有人在車上，自動行駛至所需之處所，如搭載乘客或進行維護。這對貨車、計程車與汽車共享服務，尤其相關。[35][40][41]
減少對交通警察的需求，以及汽車保險費用。[42]
減少實體的道路指示標誌－自動駕駛汽車能以電子方式接收必要之通訊（雖然對人類駕駛來說，仍需要實體標誌）。[43][44][45]
更平穩的行駛。[46]
因為車輛感測能力的提升，可減少車輛失竊。[47]
移除方向盤與其他駕駛介面，可節省座艙空間，並允許不需乘客坐在駕駛座的座艙設計。[來源請求]
潛在的障礙
儘管車輛自動化會帶來許多好處，但可預見的挑戰依然存在：
損害賠償責任。[48]
個人會抗拒放棄其對汽車之控制權。[49]
軟體的可靠性。[50]
需要車輛間通訊系統來協調個別汽車的電腦系統。[51][52][53]
政府須為自動駕駛汽車建立且施行特定之法規架構。[54]
若出現需要手動駕駛的情形，駕駛人可能沒有經驗。[55]
減少與駕駛有關之工作機會。[42][56][57]
喪失隱私。[58]
為了汽車間的通訊，需要更多的無線電頻譜。[59]
自動駕駛汽車可能被裝載炸藥，並作為炸彈使用。[60]
類似有軌電車難題的倫理問題－當自動駕駛汽車的軟體被迫在不可避免的碰撞時對可能的傷害做出決斷，會出現的問題。[61][62][63]
汽車在不同天氣類型下的導航系統之可靠性（擁至2014年止，Google的原型機仍未在大雪或大雨中行駛過的紀錄）。[64]
自動駕駛汽車為正常運作，需要極高品質的專用地圖。若這些地圖已過時，自動駕駛汽車必須能夠回歸合理行為。[64]
目前警察與其他行人的手勢與身體運作無法被自動駕駛汽車認知。[64]
目前的道路基礎設施可能需要為自動駕駛汽車改建，以達到最好的效果。一些例子包括，能與自動駕駛汽車通訊的交通號誌與路燈。[65]