1995年，在人工智能领域有颇多建树的卡内基·梅隆大学进行了一次“自动驾驶”测试。在该测试中，配备该校研发的自动驾驶技术的庞蒂克TransSport——NavLab5（图10-2）成功穿越了美国，总行驶里程超过了5000千米。这辆NavLab5本身是一辆货车，在它的挡风玻璃前有一排摄像头，这些摄像头负责路况采集，而车厢内的计算机负责路线规划和方向把握。但美中不足的是，该车需要人类辅助“踩刹车”和“踩油门”，原因在于，尽管车载摄像头能够采集外界图像，但是计算机处理系统并不能成功识别所有的交通标识。
2001年，一场真正促使自动驾驶实用化的比赛正式登上历史舞台。为了发展自动驾驶技术，美国国防高等研究计划局（DARPA）举办了一场“制造+穿越”的比赛。该比赛使用各参赛队伍自主研制的自动驾驶汽车，要求参赛汽车能够自动驾驶横穿加利福尼亚州莫哈韦沙漠。莫哈韦沙漠路况复杂、环境恶劣，对当时的汽车制造和自动驾驶技术都提出了很高的要求。
图10-2NavLab5
在首场比赛中，尽管没有一个进入决赛的“选手”能完成全部比赛路线，但是这场比赛聚集了一个自动驾驶研究者组成的群体，这个群体后来主导了自动驾驶在不同领域的研究工作。
在这场比赛中，源于NavLab5的卡内基·梅隆大学的沙漠风暴（Sandstorm）（图10-3）取得了最好的成绩。这是一辆经过改装的悍马，整个行程的大多数时间中，它都在自动驾驶。
对比NavLab5，沙漠风暴除了摄像头外，还配置了昂贵的激光扫描仪、电子雷达，这些设备共同完成车外路况的采集；车辆自动驾驶的大脑是一个装满电子设备的机柜，质量达到1000磅（约453.6千克），这是一个并行处理阵列，负责执行机器学习算法，可以指导车辆在崎岖的地形中找到可靠的行驶路线。
图10-3 沙漠风暴自动驾驶车
四年之后，“制造+穿越”的挑战赛继续进行，这一次自动驾驶取得突破性的进展，一共有五辆车完成了所有的路程。
在所有完成比赛的自动驾驶汽车中，速度最快的是斯坦福大学的斯丹利（Stanley）（图10-4）。这是一辆经过改装的大众途锐，它同样使用了高分辨率摄像头、阵列雷达和激光扫描仪。
斯丹利的体系与当前自动驾驶技术类似，它全程都依赖于机器学习处理和分析收集到的数据，并及时做出反应。这样的反应过程已经非常类似于人类驾驶员的处理过程了。
图10-4 自动驾驶汽车斯丹利正在沙漠中行驶
2007年，“制造+穿越”挑战赛最后一次举办。为了增加比赛难度，比赛场地选在了一个废弃的空军基地，并且对行驶路线进行了特别设计以验证机器的识别和反应能力。最后卡内基·梅隆大学与通用汽车合作制造的博斯（Boss）（图10-5）获得冠军。
博斯是一台经过改装的越野车，除了配备摄像头、雷达和激光扫描仪外，它还使用了一种新的全景雷达激光扫描系统。该系统可以提供360°的全景扫描数据，以帮助博斯对更多信息进行处理和分析从而做出更好的决策。
图10-5 自动驾驶汽车博斯
“制造+穿越”挑战结束后，在比赛中形成的诸多技术开始通过各种途径进行商业化。
2009年，斯坦福大学斯丹利的创建者塞巴斯蒂安·特伦承接了来自Google的任务：制造一辆有商业化前景的自动驾驶汽车，要求汽车能够自动在加利福尼亚州1000英里（约1609.3千米）公路上“正常”行驶。该任务如果能够实现，则意味着人类真正开发出了“能在公路上自动驾驶”的汽车。
