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这是可以理解的，因为在当时的条件下，人类还没有足够好的摄像头、雷达、激光仪器等可以代替人类视觉的装置来捕捉外界场景，也没有足够快的计算设备来分析这些场景——毕竟第一台电子计算机在20年后才会诞生。
第一辆符合现代标准的“自动驾驶”
汽车叫作斯坦福厢车（StanfordCart）（图10-1）。
该车建造于1961年，最初的技术来源于执行月球探测任务的“月球表面自主行走”
技术。
根据资料，20世纪70年代早期，斯坦福厢车已经可以利用摄像头和当时的人工智能系统来绕过障碍物了。
那时候的摄像头技术相对落后，只能采集黑白图像，而用来控制车辆的人工智能系统也是基于早期的机器学习技术，例如，在第三章讲的“决策树”
方法就是其中一种。
图10-1斯坦福厢车
现在看来，斯坦福厢车已具备了自动驾驶汽车的“雏形”
，这表现在它共有下述特征。
①有外界环境采集设备，起到人类驾驶员双眼的作用；
②有处理系统，起到人类驾驶员大脑的作用。
但是斯坦福厢车距离实用还有巨大的距离，因为即使在最简单的室内场景，它每移动1米也需要20分钟！
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。
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