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。
为了这样的人谢尔盖·布林，谷歌的共同创始人和头正在研究汽车的谷歌X师而言，该技术来改造城市中心，减少放弃对停车场的土地数量并减少发生事故的可能性。
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。
从日产，福特和宝马汽车已经有泊车辅助，需要从司机只是一点点帮助，完全陷入一个空间的函数。去年，日产表现出了原型车，可以找到自己的空间和公园 - 无需驱动程序，甚至是里面。
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。”
虽然梦想吸引力，也可能是更远的道路比布林建议。今天自主汽车仅限于已提前被映射为每辆车道路和所需要的传感器技术成本车辆的几倍的价钱。
如今美国的自动驾驶研究可以追溯到2004年DARPA的大挑战。这项赛事由美国国防部高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency，简称DARPA)发起，是美国国防部的一个研究机构。赛事要求参赛团队设计无人驾驶汽车，并在莫哈韦沙漠上跑完240公里(149英里)的赛道。
作为一个种族，这是一个失败。最远的任何上了车只是不到12公里。但作为一个脚踏启动器的开发和创新，这是一个巨大的成功。
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)。
该系统利用车顶旋转鼓上的一组激光，能够反射附近大多数物体的光线。通过测量反射光束的强度和延迟，就像航空雷达所做的那样，计算机可以建立一个周围环境的精确的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。
“到了第三次挑战，所有人都想要它，”大卫霍尔(David Hall)在他的公司Velodyne总部接受采访时说。Velodyne位于硅谷南部的摩根希尔(Morgan Hill)。
一年后，当Velodyne提供64激光LIDAR单元的更紧凑，它很快就开始收到来自其他DARPA大挑战团队的订单。2007年，明年的情况下举行，六支整理队伍中有五个使用Velodyne LIDAR，包括第一代和第二位的汽车。
其中一个早期的原型LIDAR今天是在美国历史史密森国家博物馆和Velodyne已经上产生成百上千的LIDAR单位用于商业用途。
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。
该公司在电子邮件中表示:“全球每年有超过120万人死于交通事故，我们认为自动驾驶技术可以大大减少这一数字。”
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，我们看着科幻小说变成明天的现实，”加州州长杰里·布朗(Jerry Brown)在签署一项承认无人驾驶汽车的新法律时说。在此之前，它们没有被法律提及，处于法律的灰色地带，既没有被禁止，也没有受到官方的监管。
这项法律是在山景城谷歌总部举行的仪式上签署的。该公司为该法案进行了大力游说，因此法案的通过可以说是谷歌的一次胜利。
目前，该州的机动车管理局(Department of Motor Vehicles)负责制定无人驾驶汽车在州公路上行驶的许可和测试法规。预计它还将解决责任问题:如果无人驾驶汽车发生事故，谁该负责?是汽车制造商、软件开发人员还是驾驶人(但可能是谁没有控制汽车)?
也许令人惊讶，Velodyne的大厅是凉上完全无人驾驶汽车的前景。
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。
他说:“那种认为人类可以重返太空的想法是不现实的。”
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。过去几年，汽车制造商一直在关注高科技安全系统。例如，日本日产汽车(Nissan)在几年前就引入了一种车道保持系统，现在一些汽车在感觉到前方道路上有障碍物时可以自动刹车，但这两种汽车仍然需要人来控制汽车。
日产汽车最近在硅谷开设了一个研究中心，希望促进与当地高科技公司的合作。它是决定在该地区的初创企业和高科技领军企业中设立工厂的几家汽车制造商之一，而不是试图将工程师和人才吸引到美国汽车业的传统大本营底特律。其他公司包括奥迪、通用汽车和福特。
在离这些研发中心不远的斯坦福大学(Stanford University)绿树成荫的空地上，一些更先进的研究正在进行。
和Velodyne一样，斯坦福在这个领域的工作可以追溯到DARPA大挑战的早期成功。如今，在大众汽车赞助的汽车创新实验室，学生们正在研究一种汽车，在发生故障时，不需要任何人坐在方向盘后面。
其中最著名的是“雪莉”，一辆改装成自动控制系统的奥迪TTS。
它前面的格栅里藏着一个激光雷达传感器，屋顶上布满了天线。这辆车使用GPS在几厘米内精确地确定它在测试跑道上的位置，即萨克拉门托附近的雷山赛道，它在赛道上疾驰，除了电脑控制外，什么也没有。
“当汽车来到了一个轨道，该算法创建优化的赛车线，以尽可能快地去周围的轨道，”保罗Theodosis，该作品在雪莱的球队之一说。该软件有其谷歌表亲相似之处，计算绕过障碍物和微调的轨迹在条件最佳性能路径。
“在我们的研究中，我们主要把安全作为首要目标，我们在赛道上进行研究，”他说。“如果我们能让一辆车不断地在极限状态下比赛，那么有一天，这项技术就可以应用到道路上的生产系统中，在汽车遇到事故的情况下使用。”
这款赛车已经可以在大约2.5分钟内绕道一圈——这是一个不错的时间，但没有创下纪录。
“我们要推，直到有一天，我们在赛道上击败专业司机的车，”他说。
马丁·威廉姆斯报道移动电信、硅谷和通用技术的突发新闻在IDG新闻服务。按照马丁在Twitter上@martyn_williams。马丁的电子邮件地址是martyn_williams@idg.com