发展无人驾驶汽车已经成为一种趋势。无人驾驶汽车将会给社会很多行业 带来颠覆性的改变，促进许多新兴行业的兴起，同时也将带来一些巨大的商机 和财富。发展无人驾驶汽车和车联网技术解决的不仅仅是个人出行的有效性， 同时在如何更加有效利用社会资源方面也提供了新的可能。近年来，北京、上 海、广州等一线城市的汽车限购凸显了严峻的交通拥堵问题。一旦实现真正意 义上的无人驾驶，通过智能化交通信息平台，车与车、车与路之间能够及时获 取有效信息，进而实现对行程的智能化管理，汽车拥堵与停车难现象将能够得 到有效解决，而由此带来的排放问题和能源消耗问题也可得到缓解。
无人驾驶汽车的进一步发展也面临着很多挑战。虽然经过多年的发展，国 内外无人驾驶汽车技术取得了显著的进展，但是实际交通环境复杂多变，且 目前人工智能与人脑智能之间尚存在较大的差距，现有传感、处理与控制技 术在实时、精准等方面达不到要求。历届“中国智能车未来挑战赛”中也暴 露出了一些问题。例如，部分车队的无人驾驶车辆在逆行车道上长时间行驶，部分车队无人驾驶车辆长时间压线（黄线）行驶，还有部分车队的无人驾驶车辆在正常车道上出现蛇行行驶现象，甚至有个别车辆撞上了前方静态 车辆。这些现象表明，无人驾驶车辆是一个复杂系统，要具有自然环境感知 与智能行为决策能力；但是，仅仅研究环境感知和行为决策能力还远远不 够，还需要建立在稳定的控制系统基础之上。这不仅仅涉及理论研究，更需 要考虑工程实现。因此，复杂交通环境下车辆无人驾驶仍需要进一步研究并 解决如下问题：
复杂交通环境下的可靠环境感知。复杂交通环境可分为静态环境和 动态环境。静态环境包含道路基本构造物及附属设施。附属设施包括标志、标 线、信号等。动态环境包括其他机动车辆、非机动车辆和行人等地面移动体以 及气象、气候等天时状况。上述交通要素按不同复杂度组合成复杂交通环境。 目前视觉、听觉、脑信息处理等单项感知能力方面虽然已经取得一系列研究成 果，但大部分研究尚局限在实验环境下，或者只适合简单交通环境。因此，需 要集成面向上述复杂交通环境的有效视听觉感知理论与技术，形成面向高动态 交通场景与多环境元素的可靠识别能力。
拟人认知的视听觉信息处理与决策。因多模态异构传感器设备数量 增多，并且无人驾驶汽车对实时反应能力的要求不断提高，以及车上计算资源 有限，使得环境感知信息具有不完整、高度动态变化、多模态，甚至不一致等 特点，对无人驾驶车辆中的认知与决策模型提出了准确性、实时性、鲁棒性等 方面的严峻挑战，而人类能够迅速而全面地把握当前的视听觉信息并做出正确 的决策，因此，需要建立参考人类认知机理的无人驾驶车辆视听觉信息认知模 型，并在实际车载环境下进行综合应用、验证和完善。此外，交通系统是一个 人一车一路（环境）相互作用的复杂系统，只有通过基于相应高层拟人认知 模型指导下的选择性反馈处理与理解，并引人人机交互形成智能决策体系，才 能得到正确的驾驶决策。
适用于无人驾驶车辆的控制系统一体化设计。研究初期的无人驾驶 车辆大都通过在既有车辆上集成摄像机、激光雷达、毫米波雷达等多种视听觉传感器，通过外加执行机构对车辆进行无人驾驶控制。但是，车辆本身具有固 有的动力学特性，如来源于电控自动变速、电控转向、电控制动等方面的特 性。采用外加机构的方式没有充分考虑车辆固有的动力学特性，导致附加控制 系统和车的原有控制系统不兼容，难以达到预定的控制精度，甚至导致严重的 控制失效。因此，需要对无人驾驶车辆感知系统、控制执行系统、车载固有系 统等进行一体化设计，同时还要考虑有人驾驶与无人驾驶特性要求。这是无人 驾驶技术走向应用并且产业化的关键步骤，也是反映一个国家无人驾驶车辆研 究水平的重要标志。汽车电子产业近些年的快速发展，包括电子油门、助力转 向系统等成熟的技术，为实现无人驾驶车辆的有效控制提供了坚实的基础。
此外，法律诉讼问题也是无人驾驶汽车必须面对的。现有法律都规定，车 辆的驾驶者必须是人类。如果一辆汽车上只有一个心不在焉的人和一套可能会 出现判断失误的计算机系统，那么一旦出现事故，谁将负责？这可能需要在无人驾驶汽车中安装功能强大的黑匣子，以便发生事故后通过数据分析进行责任 界定。如果是车内人员操作失误，其责任必然归于该操作员；但如果确是在无人驾驶过程中出现的事故，那责任只能由无人驾驶车辆的生产厂商承担。
新事物的产生过程，就是一个发现并解决问题的过程。一旦无人驾驶汽车 技术得到广泛应用，那么如何满足出行方便、安全、快捷的需求，如何提高社 会资源的利用效率，如何治理环境污染等问题就能得到满意的答案。
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