自动驾驶既要耳听八方，又要眼观六路
自动驾驶汽车的只要“耳朵”雷达还不足以完成完美的安全驾驶任务，还需要“眼睛”来协同工作才能更好的完成自动驾驶，这只眼睛就是自动驾驶汽车上的摄像头，我们来看看它是怎么工作的和它的特点。
摄像头构造
摄像头在汽车上的应用，目前主要有单目和双目摄像头两种类型。简单的讲，单目摄像头的测距原理是先通过图像匹配进行目标识别(各种车型、行人、物体等)，识别出物体的具体轮廓，特别是宽度，根据传感器的尺寸，再通过目标在图像中的像素大小估算目标距离。这就要求在估算距离之前首先对目标进行准确识别，判断是汽车还是人，是货车，SUV还是小轿车。准确识别是准确估算距离的第一步。要做到这一点，就需要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库。保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。而双目摄像头就是利用两幅图像的视差直接对前方雾天测量距离，无需判断物体的类型。理论上。双目摄像头的精度可达毫米级，而且双目摄像头计算距离所花费的时间远低于单目摄像头。
三目摄像头
摄像头的致命弱点是对外部光源的依赖，低照度或者夜晚光线弱的情况下，摄像头的性能会迅速下降，另外，正对阳光，出入隧道，都使摄像头有瞬间“失明”发生，虽然只有短短几秒，也是相当危险的，还有，雨雪雾霾等恶劣天气也让摄像头无用武之地。摄像头是迄今为止所采用的最密集的感测模式，而且成本价低的感测技术。
编辑总结：自动驾驶的感测传感器不仅仅限于雷达和摄像头，在科技技术快速发展的时代肯定会有更完美的方案来解决自动驾驶汽车感测的盲点问题，或者利用多方位的感测技术互相协调互补的方式，完成自动驾驶的感测周围一切的任务，确保无论什么环境都会100%识别，达到完美的驾驶模式。
自动驾驶现实挑战很多，解决了才进一步
自从有了汽车，就有了对自动驾驶或者无人驾驶汽车的设想，从虚构小说科幻电影到现实研究和产业开发，以及首先实现部分自动驾驶功能的量产系统，自动驾驶汽车的梦想也经历了100多年，我们还在追梦的路上奔跑着，最近，自动驾驶汽车虽然取得了长足的进展，但也仍然面临这一些挑战。
安全性的挑战
技术与功能的安全性：自动驾驶的算法人们都在进行开发和优化。零部件商在研制新型的更好的传感器，有些公司在测试各种各样的成套传感器。目前的待解决的挑战有，如何应对突如其来的天气变化?遇到传感器从来没见过的物体时怎么办?出现临时建筑工地或者与预先输入的地图有所变化时怎么办?自动驾驶技术在过去的这些年中取得的了巨大的进步，但是是自动驾驶技术在可靠性和安全性上还需要做哪些提高才能具备实际应用的条件?
网络安全性：自动驾驶汽车应该的互联的汽车，这样才能下载地图和交通状况的升级更新，以及连接到其他车辆或者诸如信号灯等交通设施。但是，互联网汽车近来已经成为黑客攻击的目标。网络安全性可能永远不会完美，制造商如何能生产出安全的车辆呢?
人的因素
自动驾驶汽车最终还是为人服务的，牵扯到人势必就会有，法律、责任和道德。在自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶汽车中，人分别起到什么作用?谁在主宰?谁来负责?从驾驶人到汽车的责任如何过渡?自动驾驶汽车之外的交通参与者对此会做出什么反应?
需要厘清责任层面的不确定性，如果发生交通事故。谁来承担责任?是否由于对汽车的控制由驾驶人交给了自动驾驶汽车?而责任也转移给自动驾驶汽车了呢?还是责任有驾驶人转移给自动驾驶汽车的制造商了呢?
自动驾驶汽车是不是和人类驾驶一样安全?或者是不是应该更安全呢?安全到什么程度?如果自动驾驶汽车在显著降低死亡人数的同时又造成了新的不同类型的事故时该怎么办?又比如，车内乘员的安全性和车外行人安全性的优先级这样的道德问题怎么权衡?
基础设施
交通需要依靠道路基础设施，自动驾驶汽车也要依靠数字和模拟的基础设施。但是多少基础设施是真正需要的?自动驾驶汽车能够、应该或者必须依靠基础设施吗?自动驾驶的地图多久更新一次?
编辑总结：自动驾驶汽车将对出行需求和交通产生巨大影响，但交通流量，未来交通形式以及城市化的具体变化还存在高度不确定性。总体车辆行驶里程会增加吗?自动驾驶汽车占用的空间会比现在的汽车少吗?是不是总体车辆数量减少会使车位需求也会减少呢?实际上上述问题现在没有答案，有些问题甚至将来也不会有答案。
