如今，在硅谷和旧金山之间的101号高速公路上开车，你可能会在你旁边的车道上看到谷歌的无人驾驶汽车。这些车辆是自动驾驶技术相关领域中正在进行的越来越多的研究的最明显的标志之一。
布林(Sergey Brin)是谷歌的联合创始人，也是研究这种汽车的谷歌X部门的负责人。对他这样的人来说，这项技术有可能改变城市中心，减少用于停车的土地数量，并减少交通事故。
布林在去年9月说，汽车将能够让人们在舒适的绿色空间里工作，并自己开车到遥远的停车场，在那里他们可以高效地停在紧凑的空间里。他预测自动驾驶汽车最早可能在2018年得到广泛应用。
日产(Nissan)、福特(Ford)和宝马(BMW)的汽车已经具备了停车辅助功能，只需司机提供一点帮助，就能完美地驶入停车位。去年，尼桑(Nissan)展示了一款原型车，它可以为自己找到停车位，甚至没有司机在车里。
最终的目标是完全自动化的高速公路。汽车将排长队行驶，比现在靠得更近，因为它们将由电脑控制。这将减少拥堵，消耗更少的燃料，因为不断的加速和减速将会减少。司机开车去上班时，会有时间看报或查收邮件。
布林说:“在正常运行的高速公路上，汽车只占很小的一部分空间。“大多数情况下，你和你前面的车以及你的两侧之间都是空气。自动驾驶汽车可以串在一起，更有效地使用高速公路。”
虽然这个梦想很吸引人，但它可能比布林认为的还要遥远。如今的自动驾驶汽车只能行驶在预先为每辆汽车绘制了地图的道路上，所需的传感器技术的成本是汽车价格的几倍。
今天的自主驾驶的研究在美国的根源可以追溯到2004年和DARPA大挑战。由美国国防高级研究计划局（DARPA），国防部美国能源部的研究机构成立，该事件的挑战在240公里（149英里）的团队来设计和种族无人驾驶汽车路线的莫哈韦沙漠。
作为一场比赛，它是失败的。汽车能跑得最远的距离不到12公里。但作为推动发展和创新的动力，它取得了巨大的成功。
建立在他们的比赛经验上的队伍中有大卫和布鲁斯霍尔。2004年，他们使用的用于导航的立体摄像系统让他们改装的丰田皮卡行驶了10公里，并获得了第三名的位置，尽管他们放弃了这个系统，换上了一个原型激光成像系统。
（在YouTube上可以看到DARPA挑战汽车、商用激光雷达和最新自动驾驶汽车原型的视频)。
使用在汽车的车顶旋转鼓上激光器的银行，该系统是超生光关在附近的大多数对象。通过测量反射光束的强度和延迟，就像航空雷达确实，一台计算机可以建立环境的精确3D地图。
激光雷达(光探测和测距)传感器行驶了40公里后，转向控制板故障结束了比赛。该团队在23名决赛选手中排名第11，传感器引起了广泛关注。
“到了第三个挑战，每个人都想要它，”大卫·霍尔在总部，他的公司，Velodyne，在摩根山，硅谷南部的一次采访中说。
一年后，当Velodyne提供了一个更紧凑的版本的64激光激光雷达单位，它很快开始收到来自其他DARPA大挑战团队的订单。在2007年，下一年的赛事举行，六个完成车队中的五个使用了Velodyne激光雷达，包括第一名和第二名的赛车。
其中一个早期的激光雷达原型今天在史密森尼国家历史博物馆，维洛戴恩已经生产了数百个用于商业用途的激光雷达装置。
也许最明显的用途是在谷歌的无人驾驶汽车顶部。在加利福尼亚北部的道路上，任何时候都有大约12辆这样的车辆。它们大多是改装过的雷克萨斯RX450H汽车，还有几款丰田普锐斯(Prius)汽车，每款车都配备了Velodyne价值8万美元的激光雷达传感器。
谷歌表示，他们的主要目标是让驾驶更安全、更愉快、更高效。
“超过120万人在交通事故每年全球死亡，我们认为自驾车技术可以帮助显著降低这个数字，”公司在电子邮件中说。
尽管无人驾驶汽车在加州的道路上越来越普遍，但它们仍处于发展的早期阶段。没有什么比无人驾驶汽车上路前的准备工作更能说明这一点了。
车顶上的激光雷达传感器每秒钟收集数千个数据点，生成汽车周围环境的精确3D模型，但这还不足以让汽车可靠地自行行驶。在此之前，一辆有人类驾驶的谷歌汽车必须首先行驶在街道上，绘制周围环境。
谷歌说:“通过绘制车道标记和交通标志之类的地图，车内的软件就能提前熟悉环境和特征。”“后来，当我们在没有司机协助的情况下行驶一条路线时，这些同样的摄像机、激光传感器和雷达帮助我们确定其他车辆的位置和速度。软件控制加速和减速，安装的摄像头读取和解读红绿灯和其他标志。”
为了促进发展，加州最近成为美国少数几个合法承认无人驾驶汽车的州之一。其他三个州分别是内华达州、得克萨斯州和佛罗里达州。
“今天，我们正在寻找在科幻小说成为明天的现实”，加利福尼亚州州长杰里·布朗说，当他签署了一项新法律，承认无人驾驶车辆。之前，他们并没有在法律中提到的，让他们在法律的灰色地带，既不禁止也不正式监管。
在谷歌总部山景城举行的仪式中的法律签署。该公司努力游说的法律，所以它的通道是谷歌的胜利的东西。
机动车状态的部门现在已经负责制定授权法规和无人驾驶汽车的状态道路测试。它的预期也解决责任问题：如果无人驾驶汽车参与了事故谁负责？该汽车制造商，软件开发商或车轮（但谁没有可能控制车辆）背后的人？
也许令人惊讶的是，Velodyne的大厅对完全无人驾驶汽车的前景很冷静。
他表示:“完成(这项技术)并非易事。”“你必须为每个场景编程。”
他说的有道理。虽然工程师可以编程让汽车避开行人，在轮胎爆胎或在黑色冰面上打滑时安全减速，那么司机们可能一直面临的无数不可预测的事故呢?他认为，在紧急情况下，人类可能没有足够的时间来控制汽车，评估情况并做出安全的反应。
“这人可以重新进入循环的想法是不现实的，”他说。
相反，霍尔认为激光雷达测试车开发的技术正在逐步应用于生产车辆。
这已经发生了。汽车制造商一直专注于高科技安全系统，在过去的几年。日本日产，例如，推出了车道保持系统，前几年有的车现在会自动刹车，如果他们提前感受到在路上的障碍 - 但二者之间仍然需要一个人是在对汽车的控制。
日产汽车日前在刺激当地的高科技公司合作的希望开在硅谷的研究中心。这是一些汽车制造商已经决定成立该地区的新兴企业和高科技的领导人店，而不是试图吸引工程师和人才底特律，美国汽车业传统的家庭之一。其他包括奥迪，通用汽车公司和福特汽车公司。
不远处的所有这些R＆d中心，在绿叶和斯坦福大学的宽敞的场地，有一些更先进的研究正在进行。
斯坦福大学在这一领域的工作，如Velodyne的，可以追溯到在DARPA大挑战早期的成功。今天，在大众汽车赞助的汽车创新实验室，学生们正在上车的是不需要用任何人在出错的时候方向盘后面。
最有名的是这些“雪莱，”这是被改装用于自动控制的奥迪TTS。
其前格栅兽皮一个LIDAR传感器，并且与天线的屋顶刷毛。该车采用GPS几厘米它的确切位置是在它的测试赛道，在赛道Thunderhill萨克拉门托附近内确定，并围绕眼泪滚道无非就是控制计算机。
“当汽车驶入赛道时，我创建的算法会优化赛道，让它在赛道上尽可能快地行驶，”研究雪莱的团队成员保罗·西奥多斯(Paul Theodosis)说。该软件与它的兄弟谷歌有相似之处，计算绕开障碍物的路径，并微调轨迹以在条件下获得最佳性能。
“对于我们的研究，我们主要考虑的安全作为我们的首要目标，我们研究认为，在赛道上，”他说。“如果我们能教的车在不断的极限赛事，该技术可能有朝一日可以在生产系统中使用的公路上时，汽车运行到事故的情况。”
这款车已经可以把它在赛道上约二又二分半钟 - 一个体面的时间，但没有记录。
“我们想推动赛车，直到有一天我们在赛道上击败专业车手，”他说。
马丁·威廉姆斯涵盖移动电信，硅谷和通用技术重大新闻IDG新闻服务。在Twitter上关注马丁@martyn_williams。马丁的电子邮件地址是martyn_williams@idg.com