国内无人驾驶车辆的研究现状及分析
对于地面无人车的研究我国相对起步较晚，于上世纪80年代才正式开始。1980年，在国家“八六三”计划的推动下完成了对“遥控驾驶的防核化侦察车”项目的立项，其中国防科技大学、沈阳自动化所和哈尔滨工业大学三家科研单位参与了该智能车的研制。
“八五”期间，在国防科技大学、浙江大学、清华大学等五家科研单位的共同努力下，我国第一辆自主车ATB-1 ( Autonomous Test Bed-1)被成功研制，该车自主行驶的最高时速达21公里/小时。在此基础上，“九五”期间又成功研制出了第二代地面自主车ATB-2，该车的自主行驶时速有了很大提升，最高达到74公里/小时，并且初步具备越野行车能力和夜间行驶能力。接着“十五”期间，第三代地面自主车ATB-3也问世了，该车采用了多传感器融合技术，实现了全天候自主导航、目标检测、目标识别与跟踪。
国防科技大学是国内无人驾驶汽车研究的先行者，由其自主研发的无人驾驶汽车一一红旗 CA7460具有很好的自主行驶能力。随后2011年7月，其研制的红旗HQ3无人车完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，标志着我国无人车在环境识别、行为决策、运动规划和控制等方面实现了新的技术突破，达到了世界先进水平。此外，国内其他高校也都相继开
始了对于无人驾驶汽车的研究，并取得了不错的成果。如清华大学研制的THMR-V ( Tsinghua MobileRobot)无人车，最高时速可达百公里;武汉大学研制的“无人驾驶车”完成了武汉光谷园区路测:西安交通大学研制的面向复杂环境的智能车试验平台SpringRobot，在车道线识别、行人检测等方面表现出了良好的性能。
无人驾驶汽车2008年，随着“视听觉信息的认知计算”重大研究计划的顺利启动，在国无人驾驶汽车参加了这项赛事。
2009年7月，第一届智能车未来挑战赛在西安沪溺生态区举办，吸引了国内外7所大学的10余辆无人驾驶汽车的参加。这届比赛任务主要包括:智能车辆的基本行驶能力测试:交通标志、信号灯和道路标线的识别及避障能力测试;完成指定路线规定任务的综合测试以及高速公路行驶能力测试。最终湖南大学车队、北京理工大学车队和上海交通大学车队包揽了前三名。
次年10月，第二届智能车未来挑战赛在西安长安大学新区如期举办，共有10支国内车队参赛。这届比赛对于无人车的感知、决策能力均提高了要求，主要考核了曲线行驶、交通标志识别、自主泊车、车道保持、变更车道、停止线停车等路上自主行驶能力。最终来自中国科
学院合肥物质科学研究院的“智能先锋I”摘得冠军，武汉大学和南京理工大学分获二三名。
次年10月，第三届智能车未来挑战赛为了仿照美国DARPA的UrbanChallenge比赛形式，而移至内蒙古自治区鄂尔多斯市。此次比赛要求9支参赛车队要在规定的SO分钟内完成11公里的城市道路行驶。整个比赛过程中包含了交通标志和信号灯识别、汇入车流、动静态障碍物避让、弯道行驶、路口通行、停止线停车及Uturn等任务。最终国防科技大学、军事交通学院和中国科学院合肥物质科学研究院分获前三。
接下来四年里又分别在赤峰、常熟陆续举办第四、五、六、七届智能车未来挑战赛。随着比赛的深入，比赛场景也越来越真实化，比赛内容和所考察的项目也越来越接近日常驾驶，从而对于无人驾驶汽车的整体智能化水平提出了更高的要求。例如:考察了城市综合环境、乡村道路以及越野环境下的无人车驾驶能力;行人检测与避让;动态障碍物识别与跟踪等。
纵观已经举办了7届的“中国智能车未来挑战赛”，参赛队伍越来越多，无人驾驶汽车功能越来越完善、并逐步从实验场地走向真实道路，无人驾驶技术己经取得了巨大的进步和长足的发展。伴随着国内各个无人车队在竞赛中崭露锋芒，国内各大汽车生产商与互联网公司为了能在无人驾驶汽车领域占领一席之地，也都纷纷开始积极行动起来。传统的汽车厂商采取的是
与实力强劲的科研院校协同合作的方式，将车企自身技术优势与院校的科研成果相结合，转化为更贴近实用的技术产品，从而加快无人车实现民用化的进程。例如:广汽集团与中国科学院合肥物质科学研究院强强联手，比亚迪公司与北京理工大学合作等。
与传统汽车厂商不同，国内的知名互联网公司则更希望通过自身在人工智能、大数据分析、信息处理等方面的技术优势，直接从软件层面实现对无人车的技术提升。2013年，百度公司正式启动了无人车项目。经过两年多的努力，于2015年12月，由其研制的无人驾驶汽车在北京实现了综合道路环境下自主行驶。其按照设定的由百度大厦到奥林匹森林克公园再返回百度大厦的行驶路线，顺利的完成了变道超车、高速匝道通行、Uturn等驾驶动作，且全程最高时速达到了100公里。
虽然近年来随着信息化程度的加快，我国无人驾驶车辆的发展也取得了很大的进步，但是在环境感知建模、驾驶行为决策、运动规划和智能控制方面，仍与欧美等发达国家之间有较大差距，真正实现完全自主驾驶可谓是任重而道远。