خودرو خودران

**خودروی خودران** که با نام‌های **خودروی خودمختار**، **خودروی بدون راننده**، **خودروی رباتیک** یا **ربات-خودرو** نیز شناخته می‌شود، خودرویی است که قادر است با ورودی انسانی کاهش‌یافته یا بدون آن کار کند. گاهی به آن‌ها **رباتاکسی** گفته می‌شود، اگرچه این اصطلاح به‌طور خاص به خودروهای خودرانی اشاره دارد که برای یک شرکت هم‌سفری کار می‌کنند. خودروهای خودران مسئول تمام فعالیت‌های رانندگی مانند درک محیط، پایش سیستم‌های مهم و کنترل وسیله نقلیه هستند که شامل مسیریابی از مبدأ به مقصد نیز می‌شود.

تا اواخر سال ۲۰۲۴ هیچ سیستمی به خودمختاری کامل (سطح ۵ SAE) دست نیافته است. در دسامبر ۲۰۲۰، ویمو نخستین شرکتی بود که سفر با تاکسی‌های خودران را در مناطق جغرافیایی محدود به عموم ارائه کرد (سطح ۴ SAE), و از آوریل ۲۰۲۴ خدماتی را در آریزونا (فینیکس) و کالیفرنیا (سان‌فرانسیسکو و لس‌آنجلس) ارائه می‌دهد. در ژوئن ۲۰۲۴، پس از برخورد یک تاکسی خودران ویمو با یک تیر برق در فینیکس، آریزونا، تمام ۶۷۲ خودروی جگوار آی-پیس آن فراخوان شدند، زیرا مشخص شد که مستعد برخورد با اشیاء ستون‌مانند هستند و نرم‌افزار آن‌ها به‌روزرسانی شد. در ژوئیه ۲۰۲۱، دیپ‌روت. ای‌آی (DeepRoute.ai) شروع به ارائه سفرهای تاکسی خودران در شنژن، چین کرد. از فوریه ۲۰۲۲، کروز خدمات تاکسی خودران را در سان‌فرانسیسکو ارائه کرد، اما در سال ۲۰۲۳ خدمات را تعلیق کرد. در سال ۲۰۲۱، هوندا اولین سازنده‌ای بود که خودروی سطح ۳ SAE را فروخت، و پس از آن مرسدس-بنز در سال ۲۰۲۳ قرار گرفت.

[بندانگشتی|یک [جگوار آی-پیس تحت مدیریت ویمو در سان‌فرانسیسکو، ۲۰۲۳. این مدل پس از برخورد با تیر برق فراخوان شد.]]
[بندانگشتی|خودروی مسابقه‌ای خودران [روبوریس در نمایشگاه ای‌پری ۲۰۱۷ نیویورک]]
[بندانگشتی|خودروی خودران [بایدو در ووهان، چین]]

## تاریخچه
آزمایش‌هایی بر روی سامانه پیشرفته همیار راننده (ADAS) از حداقل دهه ۱۹۲۰ انجام شده است. نخستین سامانه ADAS، کروز کنترل بود که در سال ۱۹۴۸ توسط رالف تیتور اختراع شد.

آزمایش‌ها در دهه ۱۹۵۰ آغاز شد. نخستین خودروی نیمه‌خودگردان در سال ۱۹۷۷ توسط آزمایشگاه مهندسی مکانیک تسوکوبا در ژاپن توسعه یافت. این خودرو نیازمند خیابان‌هایی با نشانه‌گذاری ویژه بود که توسط دو دوربین روی وسیله نقلیه و یک رایانه آنالوگ تفسیر می‌شد. این خودرو با پشتیبانی یک ریل مرتفع به سرعت  رسید.

پروژه‌های نیمه‌خودگردان نَولَب (Navlab) و ای‌ال‌وی (ALV) متعلق به دانشگاه کارنگی ملون در دهه ۱۹۸۰ راه‌اندازی شدند که با سرمایه‌گذاری آژانس پروژه‌های پژوهشی پیشرفته دفاعی (دارپا) ایالات متحده از سال ۱۹۸۴ و پروژه پرومتئوس یوریکا متعلق به مرسدس-بنز و دانشگاه نیروهای فدرال مونیخ در سال ۱۹۸۷ آغاز شد. تا سال ۱۹۸۵، ای‌ال‌وی در جاده‌های دوخطه به سرعت  رسیده بود. قابلیت اجتناب از موانع در سال ۱۹۸۶ و رانندگی روز و شب خارج از جاده تا سال ۱۹۸۷ محقق شد. در سال ۱۹۹۵، نولب ۵ نخستین سفر خودران ساحل-به-ساحل آمریکا را تکمیل کرد. در سفر از پیتسبرگ، پنسیلوانیا به سن دیگو، کالیفرنیا، ۹۸٫۲٪ از سفر به‌صورت خودران انجام شد. این خودرو سفر را با سرعت متوسط  به پایان رساند. تا زمان دومین چالش بزرگ دارپا در سال ۲۰۰۵، پژوهش‌های وسایل نقلیه خودکار در ایالات متحده عمدتاً توسط دارپا، ارتش ایالات متحده و نیروی دریایی ایالات متحده تأمین مالی می‌شد که منجر به پیشرفت‌های تدریجی در سرعت، شایستگی رانندگی، کنترل‌ها و سیستم‌های حسگر شد.
ایالات متحده در سال ۱۹۹۱ مبلغ ۶۵۰ میلیون دلار برای پژوهش در مورد سامانه ملی بزرگراه خودکار تخصیص داد، که رانندگی خودکار را با ترکیب اتوماسیون تعبیه‌شده در بزرگراه با فناوری خودرو و شبکه همکاری بین خودروها و زیرساخت بزرگراه به نمایش گذاشت. این برنامه با یک نمایش موفق در سال ۱۹۹۷ به پایان رسید. نولب (Navlab) با تأمین مالی بخشی از سوی سامانه ملی بزرگراه خودکار و دارپا، در سال ۱۹۹۵ مسافت  را در سراسر ایالات متحده پیمود که  یا ۹۸٪ آن به‌صورت خودران بود. در سال ۲۰۱۵، دلفی یک خودروی آئودی مبتنی بر فناوری دلفی را در مسافتی بیش از  در ۱۵ ایالت هدایت کرد که ۹۹٪ آن به‌صورت خودران بود. در سال ۲۰۱۵، نوادا، فلوریدا، کالیفرنیا، ویرجینیا، میشیگان و واشینگتن، دی.سی. اجازه آزمایش خودروهای خودران در جاده‌های عمومی را صادر کردند.

از سال ۲۰۱۶ تا ۲۰۱۸، کمیسیون اروپا توسعه رانندگی متصل و خودکار را از طریق برنامه‌های اقدام هماهنگی CARTRE و SCOUT تأمین مالی کرد. نقشه راه دستور کار راهبردی پژوهش و نوآوری ترابری (STRIA) برای ترابری متصل و خودکار در سال ۲۰۱۹ منتشر شد.

در نوامبر ۲۰۱۷، ویمو آزمایش خودروهای خودران بدون راننده ایمنی را اعلام کرد. با این حال، یک کارمند برای رسیدگی به شرایط اضطراری در خودرو حضور داشت.

در مارس ۲۰۱۸، الین هرزبرگ نخستین عابر پیاده گزارش‌شده‌ای بود که توسط یک خودروی خودران کشته شد؛ یک خودروی آزمایشی اوبر با راننده پشتیبان انسانی. دادستان‌ها اوبر را متهم نکردند، در حالی که راننده انسانی به آزادی مشروط محکوم شد.

در دسامبر ۲۰۱۸، ویمو نخستین شرکتی بود که خدمات رباتاکسی را در فینیکس، آریزونا تجاری‌سازی کرد. در اکتبر ۲۰۲۰، ویمو خدمات رباتاکسی را در بخشی از منطقه که دارای حصار جغرافیایی بود راه‌اندازی کرد. خودروها به‌صورت لحظه‌ای نظارت می‌شدند و مهندسان از راه دور برای رسیدگی به شرایط استثنایی مداخله می‌کردند.

در مارس ۲۰۱۹، پیش از مسابقات روبوریس، خودروی روبوکار (Robocar) رکورد جهانی گینس را به‌عنوان سریع‌ترین خودروی خودران جهان به نام خود ثبت کرد. روبوکار به سرعت ۲۸۲٫۴۲ کیلومتر بر ساعت رسید.

در مارس ۲۰۲۱، هوندا در ژاپن اجاره نسخه محدودی از ۱۰۰ دستگاه سدان هوندا لجند مجهز به فناوری رانندگی سطح ۳ «پایلوت ترافیک سنگین» را آغاز کرد. این فناوری به رانندگان اجازه می‌داد تا زمانی که خودرو با سرعت کمتر از  حرکت می‌کند، چشم از جاده بردارند.

در دسامبر ۲۰۲۰، ویمو نخستین ارائه‌دهنده خدماتی شد که سفرهای تاکسی بدون راننده را به عموم مردم در بخشی از فینیکس، آریزونا ارائه کرد. نورو عملیات تحویل تجاری خودران را در کالیفرنیا در سال ۲۰۲۱ آغاز کرد. شرکت دیپ‌روت. ای‌آی (DeepRoute.ai) خدمات رباتاکسی را در ژوئیه ۲۰۲۱ در شنژن راه‌اندازی کرد. در دسامبر ۲۰۲۱، مرسدس-بنز تأییدیه خودروی سطح ۳ را دریافت کرد. در فوریه ۲۰۲۲، کروز دومین ارائه‌دهنده خدماتی شد که سفرهای تاکسی بدون راننده را به عموم در سان‌فرانسیسکو ارائه داد. در دسامبر ۲۰۲۲، چندین تولیدکننده از جمله فورد و فولکس‌واگن برنامه‌های خود برای فناوری خودران را کاهش دادند. در سال ۲۰۲۳، کروز خدمات رباتاکسی خود را تعلیق کرد. نورو در اوت ۲۰۲۳ برای سطح ۴ در پالو آلتو تأیید شد.

تا اگوست ۲۰۲۳ وسایل نقلیه فعال در سطح ۳ و بالاتر، عامل بازار ناچیزی بودند؛ تا اوایل ۲۰۲۴، هوندا یک خودروی سطح ۳ را در ژاپن اجاره می‌دهد و مرسدس دو خودروی سطح ۳ را در آلمان، کالیفرنیا و نوادا می‌فروشد. ب‌ام‌و نیز سامانه خودران سطح ۳ خود به نام «پایلوت شخصی» را در آلمان می‌فروشد.

## تعاریف
سازمان‌هایی مانند اس‌ای‌ئی اینترنشنال استانداردهای واژه‌شناسی پیشنهاد کرده‌اند. با این حال، اکثر اصطلاحات تعریف استانداردی ندارند و به‌طور متفاوتی توسط فروشندگان و دیگران به کار می‌روند. پیشنهادها برای اتخاذ واژگان اتوماسیون هوانوردی برای خودروها رایج نشده است.

نام‌هایی مانند AutonoDrive ,PilotAssist ,Full-Self Driving یا DrivePilot استفاده می‌شوند حتی اگر محصولات مجموعه‌ای از ویژگی‌ها را ارائه دهند که ممکن است با نام‌ها مطابقت نداشته باشد. علی‌رغم ارائه سیستمی با نام «رانندگی کاملاً خودکار»، تسلا اعلام کرد که سیستم آن تمام وظایف رانندگی را به‌طور خودران انجام نمی‌دهد. در بریتانیا، یک خودروی کاملاً خودران به‌عنوان خودرویی تعریف می‌شود که این‌گونه ثبت شده باشد، نه خودرویی که از مجموعه ویژگی‌های خاصی پشتیبانی کند. انجمن بیمه بریتانیا ادعا کرد که استفاده از کلمه «خودران» در بازاریابی خطرناک است زیرا تبلیغات خودرو باعث می‌شود رانندگان فکر کنند «خودران» و «اتوپایلوت» به این معناست که راننده می‌تواند به خودرو برای کنترل خود تکیه کند، در حالی که چنین نیست.

### سامانه رانندگی خودکار
اس‌ای‌ئی ۶ سطح برای اتوماسیون رانندگی از سطح ۰ تا سطح ۵ شناسایی کرده است. یک سامانه رانندگی خودکار (ADS) یک سیستم سطح ۳ یا بالاتر طبق استاندارد SAE J3016 است.

### سامانه پیشرفته همیار راننده
یک سامانه پیشرفته همیار راننده (ADAS) سیستمی است که ویژگی‌های خاص رانندگی را خودکار می‌کند، مانند هشدار برخورد از جلو (FCW)، ترمز اضطراری خودکار (AEB)، هشدار خروج از خط (LDW)، دستیار حفظ بین خطوط (LKA) یا هشدار نقطه کور (BSW). یک سامانه ADAS نیازمند یک راننده انسانی برای انجام وظایفی است که ADAS از آن‌ها پشتیبانی نمی‌کند.

### خودمختاری در برابر اتوماسیون
خودمختاری (Autonomy) دلالت بر آن دارد که یک سیستم اتوماسیون تحت کنترل وسیله نقلیه است تا راننده. اتوماسیون مختص عملکرد است و مسائلی مانند کنترل سرعت را مدیریت می‌کند، اما تصمیم‌گیری‌های گسترده‌تر را به راننده واگذار می‌کند.

یورو ان‌سی‌ای‌پی خودران را این‌گونه تعریف کرد: «سیستم به‌طور مستقل از راننده عمل می‌کند تا از تصادف جلوگیری کرده یا شدت آن را کاهش دهد».

در اروپا، کلمات «خودکار» و «خودران» می‌توانند با هم استفاده شوند. برای مثال، مقررات (EU) 2019/2144 ارائه داد:
* «وسیله نقلیه خودکار» به معنای وسیله نقلیه‌ای است که می‌تواند بدون نظارت مداوم راننده حرکت کند، اما مداخله راننده همچنان در دامنه‌های طراحی عملیاتی (ODD) مورد انتظار یا مورد نیاز است؛
* «وسیله نقلیه کاملاً خودکار» به معنای وسیله نقلیه‌ای است که می‌تواند کاملاً بدون نظارت راننده حرکت کند؛

### سامانه تعاونی
راننده از راه دور راننده‌ای است که وسیله نقلیه را از راه دور و با استفاده از اتصال ویدیویی و داده‌ای هدایت می‌کند.

طبق استاندارد SAE J3016، 

### دامنه طراحی عملیاتی
فروشندگان رویکردهای متنوعی را برای مسئله رانندگی خودکار اتخاذ کرده‌اند. رویکرد تسلا اجازه دادن به استفاده از سیستم «کاملاً خودران» (FSD) خود در تمام دامنه‌های طراحی عملیاتی (ODD) به‌عنوان یک ADAS سطح ۲ (دست روی فرمان، چشم به جاده) است. ویمو ODDهای خاصی (خیابان‌های شهری در فینیکس و سان‌فرانسیسکو) را برای خدمات رباتاکسی سطح ۵ خود انتخاب کرد. مرسدس بنز خدمات سطح ۳ را در لاس‌وگاس در ترافیک بزرگراه با سرعت‌های تا  ارائه می‌دهد. سیستم سوپرویژن (SuperVision) موبایل‌آی رانندگی بدون دست/چشم به جاده را در تمام انواع جاده‌ها با سرعت‌های تا  ارائه می‌دهد. سوپر کروز بدون دست جنرال موتورز در جاده‌های خاص و در شرایط خاص عمل می‌کند و زمانی که ODD تغییر می‌کند، متوقف می‌شود یا کنترل را به راننده بازمی‌گرداند. در سال ۲۰۲۴، این شرکت برنامه‌هایی را برای گسترش پوشش جاده‌ای از ۴۰۰٬۰۰۰ مایل به ۷۵۰٬۰۰۰ مایل اعلام کرد. سیستم بدون دست بلوکروز (BlueCruise) فورد در ۱۳۰٬۰۰۰ مایل از بزرگراه‌های جداشده ایالات متحده عمل می‌کند.

### رانندگی خودکار
اتحادیه دانشمندان نگران رانندگی خودکار را این‌گونه تعریف کرد: «خودروها یا کامیون‌هایی که در آن‌ها رانندگان انسانی هرگز ملزم به در دست گرفتن کنترل برای عملیات ایمن وسیله نقلیه نیستند. همچنین با نام خودروهای خودران یا بدون راننده شناخته می‌شوند؛ آن‌ها حسگرها و نرم‌افزار را برای کنترل، ناوبری و رانندگی وسیله نقلیه ترکیب می‌کنند.»

قانون خودروهای خودکار و الکتریکی بریتانیا مصوب ۲۰۱۸، وسیله نقلیه را در صورتی «رانندگی خودکار» (driving itself) تعریف می‌کند که وسیله نقلیه «توسط یک فرد کنترل نشود و نیازی به نظارت توسط یک فرد نداشته باشد».

یک تعریف دیگر دولت بریتانیا بیان کرد: «وسایل نقلیه خودران وسایل نقلیه‌ای هستند که می‌توانند با ایمنی و به‌طور قانونی خودشان رانندگی کنند».

### تعاریف بریتانیا
در انگلیسی بریتانیایی، کلمه automated (خودکار) به‌تنهایی معانی مختلفی دارد، مانند این جمله: «تاچام همچنین دریافت که سیستم‌های حفظ بین خطوط *خودکار* تنها می‌توانند دو مورد از دوازده اصل مورد نیاز برای تضمین ایمنی را برآورده کنند و در ادامه گفت که بنابراین نمی‌توان آن‌ها را به‌عنوان 'رانندگی خودکار' طبقه‌بندی کرد و 'رانندگی کمکی' را ترجیح داد». اولین مورد استفاده از کلمه «خودکار» به یک سیستم خودکار Unece اشاره دارد، در حالی که دومین مورد به تعریف قانونی بریتانیا از یک وسیله نقلیه خودکار اشاره دارد. قانون بریتانیا معنای «وسیله نقلیه خودکار» را بر اساس بخش تفسیر مربوط به وسیله نقلیه‌ای که «خودش رانندگی می‌کند» و یک وسیله نقلیه بیمه‌شده تفسیر می‌کند.

در نوامبر ۲۰۲۳، دولت بریتانیا لایحه وسایل نقلیه خودکار را معرفی کرد. این لایحه تعاریفی برای اصطلاحات مرتبط پیشنهاد داد:
* خودران (Self-driving): «یک وسیله نقلیه 'شرایط خودران را برآورده می‌کند' اگر با این نیت طراحی یا سازگار شده باشد که ویژگی وسیله نقلیه به آن اجازه دهد به‌صورت خودمختار سفر کند، و قادر به انجام این کار، به‌واسطه آن ویژگی، به‌طور ایمن و قانونی باشد.»
* خودمختاری (Autonomy): یک وسیله نقلیه «به‌طور خودمختار» سفر می‌کند اگر توسط وسیله نقلیه کنترل شود و نه وسیله نقلیه و نه محیط اطراف آن توسط شخصی که بتواند مداخله کند، نظارت نشود.
* کنترل: کنترل حرکت وسیله نقلیه.
* ایمن: وسیله نقلیه‌ای که با یک استاندارد ایمنی قابل قبول مطابقت دارد.
* قانونی: وسیله نقلیه‌ای که خطر ارتکاب تخلف رانندگی در آن به‌طور قابل قبولی پایین است.

### طبقه‌بندی اس‌ای‌ئی
بندانگشتی|تسلا اتوپایلوت به‌عنوان یک سیستم سطح ۲ اس‌ای‌ئی طبقه‌بندی می‌شود.
یک سیستم طبقه‌بندی شش سطحی – از کاملاً دستی تا کاملاً خودکار – در سال ۲۰۱۴ توسط اس‌ای‌ئی اینترنشنال تحت عنوان J3016، «طبقه‌بندی و تعاریف اصطلاحات مربوط به سیستم‌های رانندگی خودکار وسایل نقلیه موتوری جاده‌ای» منتشر شد؛ جزئیات آن گهگاه بازبینی می‌شود. این طبقه‌بندی بر اساس نقش راننده است، نه قابلیت‌های وسیله نقلیه، اگرچه این دو به هم مرتبط هستند. پس از اینکه اس‌ای‌ئی طبقه‌بندی خود را در سال ۲۰۱۶ به‌روز کرد، اداره ملی ایمنی ترافیک بزرگراه (NHTSA) استاندارد اس‌ای‌ئی را پذیرفت. این طبقه‌بندی موضوع بحث است و بازبینی‌های مختلفی برای آن پیشنهاد شده است.

#### طبقه‌بندی‌ها
یک «حالت رانندگی» یا سناریوی رانندگی، یک دامنه طراحی عملیاتی (ODD) را با الزامات رانندگی منطبق (مانند ادغام در بزرگراه، ترافیک سنگین) ترکیب می‌کند. خودروها ممکن است مطابق با حالت رانندگی، سطح خود را تغییر دهند.

در سطوح بالاتر از سطح ۱، تفاوت‌های سطوح به نحوه تقسیم/اشتراک مسئولیت حرکت ایمن بین سامانه پیشرفته همیار راننده (ADAS) و راننده مربوط می‌شود تا ویژگی‌های خاص رانندگی.

سطوح اتوماسیون اس‌ای‌ئی به‌دلیل تمرکز فناورانه مورد انتقاد قرار گرفته‌اند. استدلال شده است که ساختار سطوح نشان می‌دهد اتوماسیون به‌صورت خطی افزایش می‌یابد و اتوماسیون بیشتر بهتر است، که ممکن است چنین نباشد. همچنین سطوح اس‌ای‌ئی تغییراتی را که ممکن است در زیرساخت‌ها و رفتار کاربران جاده نیاز باشد، در نظر نمی‌گیرند.

### سیستم موبایل‌آی
بندانگشتی|upright=1.6|طبقه‌بندی موبایل‌آی که تعاریف فناوری رانندگی خودکار را با استفاده از اصطلاحات دست روی فرمان/برداشته، چشم به جاده/برداشته و بدون راننده توضیح می‌دهد.

آمنون شاشوا مدیرعامل و شای شالو-شوارتز مدیر ارشد فناوری موبایل‌آی، یک طبقه‌بندی جایگزین برای سیستم‌های رانندگی خودکار پیشنهاد کردند و مدعی شدند که رویکردی مشتری‌پسندتر مورد نیاز است. دسته‌های آن میزان درگیری مورد نیاز راننده را منعکس می‌کنند. برخی خودروسازان به‌طور غیررسمی برخی از اصطلاحات مربوطه را پذیرفته‌اند، در حالی که به‌طور رسمی به آن متعهد نشده‌اند.

#### چشم به جاده/دست روی فرمان
سطح اول، دست روی فرمان/چشم به جاده، دلالت بر آن دارد که راننده کاملاً درگیر هدایت وسیله نقلیه است، اما تحت نظارت سیستمی قرار دارد که بر اساس ویژگی‌هایی که پشتیبانی می‌کند (مانند کروز کنترل تطبیقی، ترمز اضطراری خودکار) مداخله می‌کند. راننده با دستانی روی فرمان و چشمانی به جاده، کاملاً مسئول است.

#### چشم به جاده/دست برداشته
چشم به جاده/دست برداشته به راننده اجازه می‌دهد فرمان را رها کند. سیستم رانندگی می‌کند، راننده نظارت می‌کند و آماده است تا در صورت نیاز کنترل را دوباره به دست گیرد.

#### چشم برداشته/دست برداشته
چشم برداشته/دست برداشته به این معنی است که راننده می‌تواند نظارت بر سیستم را متوقف کند و سیستم را در کنترل کامل قرار دهد. چشم برداشته مستلزم آن است که هیچ خطایی قابل تکرار (ناشی از شرایط عجیب و گذرا) یا مکرر نباشد، سرعت‌ها متناسب با زمینه باشند (مانند ۸۰ مایل بر ساعت در جاده‌های با دسترسی محدود)، و سیستم مانورهای معمولی (مانند بریده شدن راه توسط وسیله نقلیه دیگر) را مدیریت کند. سطح اتوماسیون می‌تواند بر اساس جاده متفاوت باشد (مانند چشم برداشته در بزرگراه‌ها، چشم به جاده در خیابان‌های فرعی).

#### بدون راننده
بالاترین سطح نیازی به راننده انسانی در خودرو ندارد: نظارت یا از راه دور (حضور از راه دور) انجام می‌شود یا اصلاً انجام نمی‌شود.

#### ایمنی
یک الزام حیاتی برای دو سطح بالاتر این است که وسیله نقلیه قادر باشد یک «مانور حداقل ریسک» انجام دهد و بدون مداخله راننده به‌طور ایمن خارج از ترافیک متوقف شود.

## فناوری
### معماری
سیستم ادراک، داده‌های دیداری و صوتی از خارج و داخل خودرو را پردازش می‌کند تا یک مدل محلی از وسیله نقلیه، جاده، ترافیک، کنترل‌های ترافیکی و سایر اشیای قابل مشاهده و حرکت نسبی آن‌ها ایجاد کند. سپس سامانه کنترل با در نظر گرفتن مدل محلی، نقشه جاده و مقررات رانندگی، اقداماتی را برای حرکت دادن وسیله نقلیه انجام می‌دهد.

طبقه‌بندی‌های متعددی برای توصیف فناوری ADAS پیشنهاد شده است. یک پیشنهاد، اتخاذ این دسته‌بندی‌هاست: ناوبری، برنامه‌ریزی مسیر، ادراک و کنترل خودرو.

### ناوبری
ناوبری شامل استفاده از نقشه‌ها برای تعریف مسیری بین مبدأ و مقصد است. ناوبری ترکیبی استفاده از چندین سامانه ناوبری است. برخی سیستم‌ها از نقشه‌های پایه استفاده می‌کنند و برای مقابله با ناهنجاری‌ها به ادراک متکی هستند. چنین نقشه‌ای می‌فهمد که کدام جاده‌ها به کدام جاده‌های دیگر متصل می‌شوند، آیا یک جاده آزادراه است یا بزرگراه، یک‌طرفه است و غیره. سیستم‌های دیگر به نقشه‌های بسیار دقیق، شامل نقشه‌های خطوط، موانع، کنترل‌های ترافیکی و غیره نیاز دارند.

#### ادراک
خودروهای خودران باید قادر به درک دنیای اطراف خود باشند. فناوری‌های پشتیبان شامل ترکیبی از دوربین‌ها، لیدار، رادار، صوتی، سونوگرافی، GPS و اندازه‌گیری لختی هستند. شبکه‌های عصبی عمیق برای تجزیه و تحلیل ورودی‌های این حسگرها جهت تشخیص و شناسایی اشیاء و مسیر حرکت آن‌ها استفاده می‌شوند. برخی سیستم‌ها از الگوریتم‌های محلی‌سازی و نقشه‌برداری هم‌زمان (SLAM) بیزین استفاده می‌کنند. تکنیک دیگر، تشخیص و ردیابی سایر اشیای متحرک (DATMO) است که برای مقابله با موانع احتمالی استفاده می‌شود. سایر سیستم‌ها از فناوری‌های سامانه مکان‌یابی بلادرنگ (RTLS) کنار جاده برای کمک به مکان‌یابی استفاده می‌کنند. سیستم «فقط بینایی» تسلا از هشت دوربین، بدون لیدار یا رادار، برای ایجاد دید پرنده از محیط استفاده می‌کند.

#### برنامه‌ریزی مسیر
برنامه‌ریزی مسیر دنباله‌ای از بخش‌ها را پیدا می‌کند که وسیله نقلیه می‌تواند از آن‌ها برای حرکت از مبدأ به مقصد استفاده کند. تکنیک‌های مورد استفاده برای برنامه‌ریزی مسیر شامل جستجوی مبتنی بر گراف و تکنیک‌های بهینه‌سازی مبتنی بر تغییرات است. تکنیک‌های مبتنی بر گراف می‌توانند تصمیمات سخت‌تری مانند نحوه سبقت گرفتن از وسیله نقلیه/مانع دیگر را اتخاذ کنند. تکنیک‌های بهینه‌سازی مبتنی بر تغییرات برای جلوگیری از تصادف به محدودیت‌های سخت‌گیرانه‌تری در مسیر وسیله نقلیه نیاز دارند. مسیر مقیاس بزرگ وسیله نقلیه را می‌توان با استفاده از یک نمودار ورونوی، یک نقشه‌برداری اشغال شبکه یا یک الگوریتم راهروی رانندگی تعیین کرد. مورد آخر به وسیله نقلیه اجازه می‌دهد تا در فضای باز که توسط خطوط یا موانع محدود شده است، مکان‌یابی کرده و رانندگی کند.

#### نقشه‌ها
نقشه‌ها برای ناوبری ضروری هستند. پیچیدگی نقشه‌ها از نمودارهای ساده که نشان می‌دهند کدام جاده‌ها به یکدیگر متصل هستند، با جزئیاتی مانند یک‌طرفه در برابر دوطرفه، تا نقشه‌های بسیار دقیق با اطلاعات مربوط به خطوط، کنترل‌های ترافیکی، عملیات عمرانی و موارد دیگر متفاوت است. پژوهشگران در آزمایشگاه علوم رایانه و هوش مصنوعی ام‌آی‌تی (CSAIL) سیستمی به نام MapLite توسعه دادند که به خودروهای خودران اجازه می‌دهد با نقشه‌های ساده رانندگی کنند. این سیستم موقعیت جی‌پی‌اس وسیله نقلیه، یک «نقشه توپولوژیکی تنک» مانند اوپن‌استریت‌مپ (که فقط ویژگی‌های دوبعدی جاده را دارد) را با حسگرهایی که شرایط جاده را مشاهده می‌کنند، ترکیب می‌کند. یکی از مسائل مربوط به نقشه‌های بسیار دقیق، به‌روزرسانی آن‌ها با تغییر جهان است. وسایل نقلیه‌ای که می‌توانند با نقشه‌های کم‌جزئیات‌تر کار کنند، به به‌روزرسانی‌های مکرر یا حصار جغرافیایی نیاز ندارند.

#### حسگرها
حسگرها برای اینکه وسیله نقلیه به‌درستی به محیط رانندگی پاسخ دهد ضروری هستند. انواع حسگرها شامل دوربین‌ها، لیدار، سونوگرافی و رادار است. سیستم‌های کنترل معمولاً داده‌های چندین حسگر را ترکیب می‌کنند. حسگرهای متعدد می‌توانند دید کامل‌تری از محیط اطراف ارائه دهند و می‌توانند برای بررسی متقابل یکدیگر جهت اصلاح خطاها استفاده شوند. برای مثال، رادار می‌تواند صحنه‌ای را در یک طوفان برف شبانه تصویربرداری کند که دوربین‌ها و لیدار را شکست می‌دهد، هرچند با دقت کمتر. تسلا پس از آزمایش با رادار و سونوگرافی، رویکرد «فقط بینایی» را اتخاذ کرد و با استناد به اینکه انسان‌ها فقط با استفاده از بینایی رانندگی می‌کنند و خودروها نیز باید بتوانند همین کار را انجام دهند، به هزینه کمتر دوربین‌ها نسبت به سایر انواع حسگرها اشاره کرد. در مقابل، ویمو از وضوح بالاتر حسگرهای لیدار استفاده می‌کند و به کاهش هزینه آن فناوری اشاره دارد.

### رانندگی با سیم
رانندگی با سیم (Drive by wire) استفاده از سیستم‌های الکتریکی یا الکترومکانیکی برای انجام عملکردهای وسیله نقلیه مانند فرمان یا کنترل سرعت است که به‌طور سنتی توسط اتصالات مکانیکی انجام می‌شدند.

### پایش راننده
پایش راننده برای ارزیابی توجه و هوشیاری راننده استفاده می‌شود. تکنیک‌های مورد استفاده شامل پایش چشم و الزام راننده به حفظ گشتاور روی فرمان است. این کار تلاشی برای درک وضعیت راننده و شناسایی رفتارهای خطرناک رانندگی است.

### ارتباطات خودرویی
وسایل نقلیه می‌توانند به‌طور بالقوه از ارتباط با دیگران برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات در مورد ترافیک، موانع جاده، دریافت به‌روزرسانی‌های نقشه و نرم‌افزار و غیره بهره‌مند شوند.

کمیته فنی ۲۲ ایزو (ISO/TC 22) سیستم‌های اطلاعات و کنترل درون‌خودرویی را مشخص می‌کند، در حالی که ISO/TC 204 سیستم‌های اطلاعات، ارتباطات و کنترل در ترابری سطحی را مشخص می‌کند. استانداردهای بین‌المللی برای عملکردهای ADAS، اتصال، تعامل انسانی، سیستم‌های درون‌خودرویی، مدیریت/مهندسی، نقشه پویا و موقعیت‌یابی، حریم خصوصی و امنیت توسعه یافته‌اند.

وسایل نقلیه به‌جای برقراری ارتباط بین خود، می‌توانند با سیستم‌های مستقر در جاده ارتباط برقرار کنند تا اطلاعات مشابهی دریافت کنند.

### به‌روزرسانی نرم‌افزار
نرم‌افزار وسیله نقلیه را کنترل می‌کند و می‌تواند سرگرمی و سایر خدمات را ارائه دهد. به‌روزرسانی‌های از راه دور می‌توانند اصلاحات باگ و ویژگی‌های اضافی را از طریق اینترنت ارائه دهند. به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری یکی از راه‌های انجام فراخوان‌هایی هستند که در گذشته نیاز به مراجعه به مرکز خدمات داشتند. در مارس ۲۰۲۱، مقررات کمیسیون اقتصادی ملل متحد برای اروپا (UNECE) در مورد به‌روزرسانی نرم‌افزار و سیستم‌های مدیریت به‌روزرسانی نرم‌افزار منتشر شد.

### مدل ایمنی
مدل ایمنی نرم‌افزاری است که تلاش می‌کند قوانینی را برای اطمینان از عملکرد ایمن خودروهای خودران فرموله کند.

مؤسسه مهندسان برق و الکترونیک (IEEE) در تلاش است تا استانداردی برای مدل‌های ایمنی تحت عنوان «IEEE P2846: یک مدل رسمی برای ملاحظات ایمنی در تصمیم‌گیری وسیله نقلیه خودکار» ایجاد کند. در سال ۲۰۲۲، یک گروه پژوهشی در مؤسسه ملی انفورماتیک (NII، ژاپن) سیستم ایمنی قابل اعتماد (RSS) موبایل‌آی را تحت عنوان «RSS آگاه از هدف» ارتقا داد تا قوانین RSS بتوانند سناریوهای پیچیده را از طریق منطق برنامه مدیریت کنند.

### اعلان
ایالات متحده استفاده از چراغ‌های فیروزه‌ای را برای اطلاع دادن به سایر رانندگان مبنی بر اینکه وسیله نقلیه به‌صورت خودران در حال حرکت است، استاندارد کرده است. این چراغ در سدان‌های مرسدس-بنز ای‌کیواس و کلاس اس ۲۰۲۶ با درایو پایلوت، که یک سیستم رانندگی سطح ۳ اس‌ای‌ئی است، استفاده خواهد شد.

تا سال ۲۰۲۳، چراغ فیروزه‌ای توسط چین یا UN-ECE استاندارد نشده بود.

### هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (AI) نقش محوری در توسعه و عملیات وسایل نقلیه خودران (AV) ایفا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد محیط اطراف خود را درک کنند، تصمیم‌گیری کنند و بدون مداخله انسانی به‌طور ایمن ناوبری کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی خودروهای خودران را قادر می‌سازند تا داده‌های حسی از حسگرهای مختلف درون‌برد مانند دوربین‌ها، لیدار، رادار و جی‌پی‌اس را تفسیر کنند تا محیط خود را درک کرده و توانایی تکنولوژیکی و ایمنی کلی خود را در طول زمان بهبود بخشند.

## چالش‌ها
بندانگشتی|تجمع وسایل نقلیه تحویل خودکار که به دلیل تلاش برای اجتناب از یکدیگر در یک مکان گیر کرده‌اند

### موانع
مانع اصلی برای خودروهای خودران، نرم‌افزار و نقشه‌برداری پیشرفته مورد نیاز برای کارکرد ایمن آن‌ها در طیف گسترده‌ای از شرایطی است که رانندگان تجربه می‌کنند. علاوه بر مدیریت رانندگی در روز/شب در شرایط آب و هوایی خوب و بد در جاده‌هایی با کیفیت دلخواه، خودروهای خودران باید با سایر وسایل نقلیه، موانع جاده، کنترل‌های ترافیکی ضعیف/مفقود، نقشه‌های ناقص کنار بیایند و موارد لبه‌ای بی‌پایان، مانند پیروی از دستور افسر پلیسی که ترافیک را در محل تصادف مدیریت می‌کند، را مدیریت کنند.

سایر موانع شامل هزینه، مسئولیت قانونی، بی‌میلی مصرف‌کننده، دوراهی‌های اخلاقی، امنیت، حریم خصوصی و چارچوب قانونی/مقرراتی است. علاوه بر این، خودروهای خودران می‌توانند کار رانندگان حرفه‌ای را خودکار کنند و بسیاری از مشاغل را حذف کنند که می‌تواند پذیرش آن را کند کند.

### نگرانی‌ها
#### بازاریابی فریبنده
تسلا ADAS سطح ۲ خود را «نسخه بتای رانندگی کاملاً خودکار (FSD)» می‌نامد. سناتورهای ایالات متحده ریچارد بلومنتال و اد مارکی در سال ۲۰۲۱ از کمیسیون فدرال تجارت (FTC) خواستند تا در مورد این بازاریابی تحقیق کند. در دسامبر ۲۰۲۱ در ژاپن، مرسدس-بنز توسط آژانس امور مصرف‌کنندگان به‌دلیل توضیحات گمراه‌کننده محصول جریمه شد.

مرسدس-بنز به‌دلیل یک تبلیغ تجاری گمراه‌کننده در ایالات متحده برای مدل‌های کلاس-ئی مورد انتقاد قرار گرفت. در آن زمان، مرسدس-بنز این ادعاها را رد کرد و کمپین تبلیغاتی «خودروی خودران» خود را که در حال اجرا بود متوقف کرد. در اوت ۲۰۲۲، وزارت وسایل نقلیه موتوری کالیفرنیا (DMV) تسلا را به روش‌های بازاریابی فریبنده متهم کرد.

با لایحه وسایل نقلیه خودکار (AVB)، سازندگان خودروهای خودران در بریتانیا ممکن است به‌دلیل تبلیغات گمراه‌کننده با زندان مواجه شوند.

#### امنیت
در دهه ۲۰۲۰، نگرانی‌هایی در مورد آسیب‌پذیری خودروهای خودران در برابر حملات سایبری و سرقت داده‌ها پدیدار شد.

#### جاسوسی
در سال‌های ۲۰۱۸ و ۲۰۱۹، مهندسان سابق اپل به سرقت اطلاعات مربوط به پروژه خودروی خودران اپل متهم شدند. در سال ۲۰۲۱، وزارت دادگستری ایالات متحده آمریکا (DOJ) مقامات امنیتی چین را به هماهنگی کمپین هک برای سرقت اطلاعات از نهادهای دولتی، از جمله تحقیقات مربوط به وسایل نقلیه خودران، متهم کرد. چین «مقررات مدیریت امنیت داده‌های خودرو (آزمایشی) را برای حفاظت از داده‌های خود» آماده کرده است.

فناوری‌های سلولی خودرو با همه‌چیز مبتنی بر شبکه‌های بی‌سیم 5G هستند. تا نوامبر ۲۰۲۲، کنگره ایالات متحده آمریکا در حال بررسی این احتمال بود که فناوری خودروهای خودران وارداتی از چین بتواند جاسوسی را تسهیل کند.

آزمایش خودروهای خودکار چینی در ایالات متحده نگرانی‌هایی را در مورد اینکه کدام داده‌های ایالات متحده توسط وسایل نقلیه چینی جمع‌آوری می‌شود تا در چین ذخیره شود و هرگونه ارتباط با حزب کمونیست چین ایجاد کرده است.

#### ارتباطات رانندگان
خودروهای خودران نیاز رانندگان به برقراری ارتباط با یکدیگر را پیچیده می‌کنند، مثلاً برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه کدام خودرو ابتدا وارد تقاطع شود. در یک خودروی خودران بدون راننده، ابزارهای سنتی مانند سیگنال‌های دستی کار نمی‌کنند (بدون راننده، بدون دست).

#### پیش‌بینی رفتار
خودروهای خودران باید قادر باشند رفتار وسایل نقلیه، عابران پیاده و غیره که احتمالاً در حال حرکت هستند را به‌صورت لحظه‌ای پیش‌بینی کنند تا با ایمنی پیش بروند. هرچه پیش‌بینی به آینده دورتری مربوط شود، این وظیفه چالش‌برانگیزتر می‌شود و نیاز به بازبینی سریع تخمین برای مقابله با رفتار پیش‌بینی‌نشده دارد. یک رویکرد محاسبه مجدد کامل موقعیت و مسیر هر شیء چندین بار در ثانیه است. رویکرد دیگر ذخیره نتایج یک پیش‌بینی قبلی برای استفاده در پیش‌بینی بعدی جهت کاهش پیچیدگی محاسباتی است.

#### واگذاری کنترل
ADAS باید قادر باشد با ایمنی کنترل را از راننده بپذیرد و به او بازگرداند.

#### اعتماد
مصرف‌کنندگان تا زمانی که به ایمنی خودروهای خودران اعتماد نکنند، از آن‌ها دوری خواهند کرد. ربات‌تاکسی‌های فعال در سان‌فرانسیسکو به دلیل خطرات ایمنی درک‌شده با مخالفت‌هایی روبرو شدند. آسانسورهای خودکار در سال ۱۹۰۰ اختراع شدند، اما تا زمان اعتصاب اپراتورها و ایجاد اعتماد از طریق تبلیغات و ویژگی‌هایی مانند دکمه توقف اضطراری، رایج نشدند. با این حال، با استفاده مکرر از عملکردهای رانندگی خودکار، رفتار رانندگان و اعتماد آن‌ها به وسایل نقلیه خودران به‌تدریج بهبود یافت و هر دو وارد وضعیت پایدارتری شدند. هم‌زمان، این امر عملکرد و قابلیت اطمینان وسیله نقلیه را در شرایط پیچیده بهبود بخشید و در نتیجه اعتماد عمومی را افزایش داد.

#### اقتصاد
خودمختاری همچنین پیامدهای سیاسی و اقتصادی گوناگونی را به همراه دارد. بخش ترابری نفوذ قابل توجهی در بسیاری از چشم‌اندازهای سیاسی و اقتصادی دارد. برای مثال، بسیاری از ایالت‌های آمریکا درآمد سالانه زیادی از هزینه‌ها و مالیات‌های ترابری کسب می‌کنند. ظهور خودروهای خودران می‌تواند با تغییر احتمالی جریان‌های درآمد مالیاتی ایالتی، تأثیر عمیقی بر اقتصاد بگذارد. علاوه بر این، گذار به وسایل نقلیه خودران ممکن است الگوهای اشتغال و بازارهای کار را مختل کند، به‌ویژه در صنایعی که به‌شدت به حرفه‌های رانندگی وابسته هستند. داده‌های اداره آمار کار ایالات متحده نشان می‌دهد که در سال ۲۰۱۹، این بخش بیش از دو میلیون نفر را به‌عنوان رانندگان کامیون‌های یدک‌کش به کار گرفته است. علاوه بر این، رانندگان تاکسی و تحویل کالا حدود ۳۷۰٬۴۰۰ موقعیت شغلی و رانندگان اتوبوس نیروی کاری بیش از ۶۸۰٬۰۰۰ نفر را تشکیل می‌دادند. در مجموع، این به معنای جابجایی احتمالی نزدیک به ۲٫۹ میلیون شغل است که از میزان از دست رفتن مشاغل در رکود بزرگ‌سال ۲۰۰۸ فراتر می‌رود.

#### برابری و فراگیری
برجستگی گروه‌های جمعیتی خاص در صنعت فناوری ناگزیر مسیر توسعه وسایل نقلیه خودران را شکل می‌دهد و به‌طور بالقوه نابرابری‌های موجود را تداوم می‌بخشد.

### مسائل اخلاقی
#### تشخیص عابر پیاده
پژوهشی از مؤسسه فناوری جورجیا نشان داد که سیستم‌های تشخیص وسایل نقلیه خودران به‌طور کلی پنج درصد در شناسایی افراد با پوست تیره‌تر کمتر مؤثر بودند. این شکاف دقت با وجود تنظیمات برای متغیرهای محیطی مانند نور و موانع دید، همچنان باقی ماند.

#### منطق مسئولیت
استانداردهای مسئولیت برای رسیدگی به تصادفات و سایر حوادث هنوز تصویب نشده‌اند. بسته به شرایط تصادف، مسئولیت ممکن است بر عهده سرنشین خودرو، مالک آن، سازنده خودرو یا حتی تأمین‌کننده فناوری ADAS باشد. علاوه بر این، تزریق فناوری هوش مصنوعی در وسایل نقلیه خودران لایه‌هایی از پیچیدگی را به پویایی مالکیت و اخلاق می‌افزاید. با توجه به اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی ذاتاً خود-یادگیرنده هستند، این پرسش مطرح می‌شود که آیا پاسخگویی باید بر عهده مالک خودرو، سازنده یا توسعه‌دهنده هوش مصنوعی باشد.

#### مسئله تراموا
مسئله تراموا یک آزمایش فکری در اخلاق است. در اقتباس برای خودروهای خودران، شرایطی در نظر گرفته می‌شود که خودرویی با یک مسافر با عابر پیاده‌ای مواجه می‌شود که در مسیرش قرار می‌گیرد. سامانه همیار راننده به‌طور فرضی باید بین کشتن عابر پیاده یا انحراف به سمت دیوار و کشتن مسافر یکی را انتخاب کند. چارچوب‌های ممکن شامل اخلاق وظیفه‌گرا (قوانین رسمی) و فایده‌گرایی (کاهش آسیب) هستند.

یک نظرسنجی افکار عمومی گزارش داد که کاهش آسیب ترجیح داده می‌شود، مگر اینکه مسافران بخواهند وسیله نقلیه آن‌ها را ترجیح دهد، در حالی که عابران پیاده دیدگاه مخالف داشتند. مقررات فایده‌گرا محبوبیتی نداشتند. علاوه بر این، دیدگاه‌های فرهنگی تأثیر قابل توجهی بر شکل‌گیری پاسخ‌ها به این معماهای اخلاقی دارند. مطالعه دیگری نشان داد که تعصبات فرهنگی بر ترجیحات در اولویت‌بندی نجات افراد خاص نسبت به دیگران در سناریوهای تصادف رانندگی تأثیر می‌گذارد.

#### حریم خصوصی
برخی از خودروهای خودران برای کارکرد نیاز به اتصال اینترنت دارند، که این امکان را برای هکرها فراهم می‌کند تا به اطلاعات خصوصی مانند مقاصد، مسیرها، ضبط دوربین‌ها، ترجیحات رسانه‌ای و/یا الگوهای رفتاری دسترسی پیدا کنند، اگرچه این امر در مورد هر دستگاه متصل به اینترنت صادق است.

### زیرساخت جاده‌ای
خودروهای خودران از زیرساخت‌های جاده‌ای (مانند علائم راهنمایی و رانندگی، خطوط گردش) استفاده می‌کنند و ممکن است برای دستیابی کامل به اهداف ایمنی و سایر اهداف خود به اصلاحاتی در آن زیرساخت نیاز داشته باشند. در مارس ۲۰۲۳، دولت ژاپن از طرحی برای ایجاد یک خط اختصاصی بزرگراه برای خودروهای خودران رونمایی کرد. در آوریل ۲۰۲۳، شرکت راه‌آهن شرق ژاپن (جی‌آر ایست) چالشی را برای ارتقای سطح خودران سامانه اتوبوس تندرو (بی‌آرتی) خط کسن‌نوما در مناطق روستایی از سطح ۲ فعلی به سطح ۴ با سرعت ۶۰ کیلومتر بر ساعت اعلام کرد.

## آزمایش
### رویکردها
خودروهای خودران می‌توانند از طریق شبیه‌سازی‌های دیجیتال، در یک محیط آزمایشی کنترل‌شده، و/یا در جاده‌های عمومی آزمایش شوند. آزمایش جاده‌ای معمولاً نیاز به نوعی مجوز یا تعهد به رعایت اصول عملیاتی قابل قبول دارد. برای مثال، نیویورک نیاز دارد که یک راننده آزمایشی در خودرو باشد و آماده باشد تا در صورت لزوم کنترل را از سیستم بگیرد.

### دهه ۲۰۱۰ و موارد عدم مداخله
[بندانگشتی|نمونه اولیه خودروی خودران [ویمو در حال حرکت در خیابان‌های عمومی در مانتین ویو، کالیفرنیا در سال ۲۰۱۷]]

در کالیفرنیا، تولیدکنندگان خودروهای خودران ملزم به ارائه گزارش‌های سالانه هستند که توضیح می‌دهد خودروهایشان چند بار از حالت خودران خارج شده‌اند (عدم مداخله سیستم). این یکی از معیارهای پایداری سیستم است (در حالت ایده‌آل، سیستم هرگز نباید از حالت خودکار خارج شود).

در سال ۲۰۱۷، ویمو ۶۳ مورد عدم مداخله را در بیش از  آزمایش گزارش کرد که میانگین مسافت  بین موارد عدم مداخله بود؛ بالاترین (بهترین) میزان در میان شرکت‌هایی که چنین ارقامی را گزارش کردند. ویمو همچنین مایل‌های خودران بیشتری نسبت به سایر شرکت‌ها ثبت کرد. نرخ آن‌ها در سال ۲۰۱۷ با ۰٫۱۸ عدم مداخله در هر  نسبت به ۰٫۲ در سال ۲۰۱۶ و ۰٫۸ در سال ۲۰۱۵ بهبود یافته بود. در مارس ۲۰۱۷، اوبر میانگین  به ازای هر عدم مداخله را گزارش کرد. در سه ماه پایانی سال ۲۰۱۷، کروز (متعلق به جنرال موتورز) میانگین  به ازای هر عدم مداخله را در مسافت  ثبت کرد.

### دهه ۲۰۲۰
#### تعاریف عدم مداخله
شرکت‌های گزارش‌دهنده از تعاریف متفاوتی برای آنچه که واجد شرایط «عدم مداخله» یا خروج از حالت خودکار است استفاده می‌کنند و چنین تعاریفی ممکن است در طول زمان تغییر کنند. مدیران شرکت‌های خودروهای خودران از آمارهای عدم مداخله به‌عنوان معیاری فریبنده انتقاد کرده‌اند، زیرا این معیار شرایط متغیر جاده را در نظر نمی‌گیرد.

#### استانداردها
در آوریل ۲۰۲۱، مجمع جهانی برای هماهنگی مقررات وسایل نقلیه (WP.29 GRVA) یک «روش آزمایشی برای رانندگی خودکار (NATM)» را پیشنهاد کرد.

در اکتبر ۲۰۲۱، تست آزمایشی اروپا به نام L3Pilot، سیستم‌های ADAS را برای خودروها در هامبورگ آلمان، هم‌زمان با کنگره جهانی سیستم‌های ترابری هوشمند (ITS World Congress 2021) به نمایش گذاشت. عملکردهای سطح ۳ و ۴ اس‌ای‌ئی در جاده‌های معمولی آزمایش شدند.
در نوامبر ۲۰۲۲، استاندارد بین‌المللی ISO 34502 در مورد «چارچوب ارزیابی ایمنی مبتنی بر سناریو» منتشر شد.

#### اجتناب از برخورد
در آوریل ۲۰۲۲، آزمایش اجتناب از برخورد توسط نیسان به نمایش گذاشته شد. ویمو سندی را در مورد آزمایش اجتناب از برخورد در دسامبر ۲۰۲۲ منتشر کرد.

#### شبیه‌سازی و اعتبارسنجی
در سپتامبر ۲۰۲۲، شرکت بیپروجی «پلتفرم اعتبارسنجی هوش رانندگی» (DIVP) را به‌عنوان بخشی از پروژه ملی ژاپن به نام SIP-adus منتشر کرد که با «رابط شبیه‌سازی باز» (OSI) از انجمن استانداردسازی سیستم‌های اتوماسیون و اندازه‌گیری (ASAM) تعامل‌پذیر است.

#### تویوتا
در نوامبر ۲۰۲۲، تویوتا یکی از خودروهای آزمایشی جی‌آر یاریس خود را به نمایش گذاشت که با استفاده از رانندگان حرفه‌ای رالی آموزش دیده بود. تویوتا از همکاری خود با مایکروسافت در مسابقات قهرمانی رالی جهان فیا از فصل ۲۰۱۷ استفاده کرد.

#### واکنش‌های عابران پیاده
در سال ۲۰۲۳، دیوید آر. لارج، پژوهشگر ارشد گروه عوامل انسانی در دانشگاه ناتینگهام، در مطالعه‌ای برای آزمایش واکنش‌های مردم به خودروهای بدون راننده، خود را به شکل یک صندلی خودرو درآورد. او گفت: «ما می‌خواستیم بررسی کنیم که عابران پیاده چگونه با یک خودروی بدون راننده تعامل می‌کنند و این روش منحصربه‌فرد را برای بررسی واکنش‌های آن‌ها توسعه دادیم.» این مطالعه نشان داد که در نبود شخصی در صندلی راننده، عابران پیاده هنگام تصمیم‌گیری برای عبور از جاده، به برخی نشانه‌های بصری بیشتر از سایرین اعتماد می‌کنند.

## حوادث
### تسلا
تا سال ۲۰۲۳، سیستم ADAS اتوپایلوت/رانندگی کاملاً خودکار (بتا) تسلا به‌عنوان ADAS سطح ۲ طبقه‌بندی می‌شد.

در ۲۰ ژانویه ۲۰۱۶، نخستین مورد از پنج تصادف مرگبار شناخته‌شده تسلا با اتوپایلوت، در استان هوبئی چین رخ داد. در ابتدا، تسلا اعلام کرد که خودرو بر اثر ضربه به قدری آسیب دیده است که ضبط‌کننده آن قادر به تعیین این نیست که آیا خودرو در آن زمان روی حالت اتوپایلوت بوده است یا خیر. با این حال، خودرو موفق به انجام اقدام گریز نشده بود.

یک تصادف مرگبار دیگر با اتوپایلوت در ماه مه در فلوریدا در یک تسلا مدل اس رخ داد که با یک کامیون تریلی برخورد کرد. در یک شکایت مدنی بین پدر راننده کشته‌شده و تسلا، تسلا مستند کرد که خودرو در حالت اتوپایلوت بوده است. طبق گفته تسلا، «نه اتوپایلوت و نه راننده متوجه سمت سفید کامیون تریلی در برابر آسمان روشن نشدند، بنابراین ترمز اعمال نشد.» تسلا ادعا کرد که این نخستین مرگ شناخته‌شده با اتوپایلوت تسلا در بیش از  کارکرد با اتوپایلوت فعال بوده است. تسلا مدعی شد که به‌طور میانگین در تمام انواع وسایل نقلیه در ایالات متحده، هر  یک مرگ رخ می‌دهد. با این حال، این عدد شامل مرگ و میر موتورسیکلت/عابر پیاده نیز می‌شود. گزارش نهایی هیئت ملی ایمنی ترابری (NTSB) نتیجه گرفت که تسلا مقصر نبوده است؛ تحقیقات نشان داد که برای خودروهای تسلا، نرخ تصادف پس از نصب اتوپایلوت ۴۰ درصد کاهش یافته است.

در فوریه ۲۰۲۵، یک تسلا سایبرتراک در حالی که در حالت رانندگی کاملاً خودکار (FSD) بود، تصادف کرد که باعث نگرانی‌هایی در مورد رانندگی خودران شد و تحقیقاتی را از سوی تسلا برانگیخت. تسلا گفت که این تصادف «مطابق با پروتکل استاندارد زمانی که هر یک از وسایل نقلیه الکتریکی ما در حالی که در حالت FSD هستند دچار حادثه می‌شوند»، بررسی خواهد شد.

### گوگل ویمو

[بندانگشتی|خودروی خودکار داخلی گوگل ([ویمو)]]

در ژوئن ۲۰۱۵، گوگل تأیید کرد که تا آن تاریخ ۱۲ وسیله نقلیه دچار برخورد شده‌اند. هشت مورد شامل برخورد از عقب در تابلوی ایست یا چراغ راهنمایی بود، که در دو مورد خودرو توسط راننده دیگری از بغل ساییده شد، در یک مورد راننده دیگری تابلوی ایست را رد کرد و در یک مورد راننده به‌صورت دستی خودرو را کنترل می‌کرد. در ژوئیه ۲۰۱۵، سه کارمند هنگامی که خودروی آن‌ها توسط خودرویی که راننده‌اش ترمز نکرده بود از عقب مورد اصابت قرار گرفت، دچار جراحات جزئی شدند. این نخستین برخوردی بود که منجر به جراحت شد.

بر اساس گزارش‌های تصادف گوگل ویمو تا اوایل سال ۲۰۱۶، خودروهای آزمایشی آن‌ها در ۱۴ برخورد درگیر شده بودند که در ۱۳ مورد رانندگان دیگر مقصر بودند، اگرچه در سال ۲۰۱۶ نرم‌افزار خودرو باعث تصادف شد. در ۱۴ فوریه ۲۰۱۶، یک خودروی گوگل تلاش کرد از کیسه‌های شنی که مسیرش را مسدود کرده بودند اجتناب کند. در طول مانور، با یک اتوبوس برخورد کرد. گوگل اعلام کرد: «در این مورد، ما به وضوح مسئولیت‌هایی داریم، زیرا اگر خودروی ما حرکت نمی‌کرد، برخوردی رخ نمی‌داد.» گوگل این تصادف را یک سوءتفاهم و تجربه‌ای برای یادگیری توصیف کرد. هیچ جراحتی گزارش نشد.

### گروه فناوری‌های پیشرفته اوبر (ATG)
در مارس ۲۰۱۸، الین هرزبرگ پس از برخورد با یک خودروی خودران که توسط گروه فناوری‌های پیشرفته اوبر (ATG) در آریزونا آزمایش می‌شد، جان باخت. یک راننده ایمنی در خودرو حضور داشت. هرزبرگ در حال عبور از جاده در حدود ۴۰۰ فوت (حدود ۱۲۰ متر) دورتر از تقاطع بود. برخی از کارشناسان گفتند که یک راننده انسانی می‌توانست از تصادف جلوگیری کند. فرماندار آریزونا، داگ دوسی، توانایی این شرکت برای آزمایش خودروهای خودران را با اشاره به «شکست غیرقابل انکار» اوبر در حفاظت از ایمنی عمومی، تعلیق کرد. اوبر همچنین آزمایش‌ها در کالیفرنیا را متوقف کرد تا اینکه در سال ۲۰۲۰ مجوز جدیدی دریافت کرد.

گزارش نهایی NTSB تعیین کرد که علت فوری حادثه این بود که راننده ایمنی، رافائلا واسکز، نتوانست جاده را نظارت کند، زیرا حواسش به تلفن همراهش پرت شده بود، اما «فرهنگ ایمنی ناکافی» اوبر نیز در این امر نقش داشت. این گزارش خاطرنشان کرد که قربانی سطح بسیار بالایی از مت‌آمفتامین در بدن خود داشت. هیئت مدیره از رگولاتورهای فدرال خواست تا پیش از اجازه دادن به خودروهای آزمایشی خودکار برای فعالیت در جاده‌های عمومی، یک فرایند بازبینی را اجرا کنند.

در سپتامبر ۲۰۲۰، واسکز به اتهام به خطر انداختن اعتراف کرد و به سه سال حبس تعلیقی محکوم شد.

### نیو با قابلیت ناوبری خلبان
در ۱۲ اوت ۲۰۲۱، یک مرد ۳۱ ساله چینی پس از برخورد خودروی نیو ای‌اس۸ او با یک وسیله نقلیه ساخت‌وساز، کشته شد. ویژگی رانندگی خودکار نیو در مرحله بتا بود و نمی‌توانست با موانع ثابت مقابله کند. دفترچه راهنمای خودرو به وضوح بیان می‌کرد که راننده باید در نزدیکی سایت‌های ساخت‌وساز کنترل را به دست بگیرد. وکلای خانواده متوفی دسترسی خصوصی نیو به وسیله نقلیه را زیر سؤال بردند و استدلال کردند که این امر یکپارچگی داده‌ها را تضمین نمی‌کند.

### پونی. ای‌آی
در نوامبر ۲۰۲۱، اداره وسایل نقلیه موتوری کالیفرنیا (DMV) به پونی.ای‌آی اطلاع داد که مجوز آزمایش آن را پس از گزارش یک برخورد در فریمونت در ۲۸ اکتبر تعلیق کرده است. در مه ۲۰۲۲، DMV مجوز پونی. ای‌آی را به دلیل عدم نظارت بر سوابق رانندگی رانندگان ایمنی خود لغو کرد.

### کروز
در آوریل ۲۰۲۲، گزارش شد که خودروی آزمایشی کروز مسیر یک ماشین آتش‌نشانی را که در حال پاسخ به تماس اضطراری بود، مسدود کرده است و سوالاتی را در مورد توانایی آن در مدیریت شرایط غیرمنتظره ایجاد کرد.

### فورد
در فوریه ۲۰۲۴، راننده‌ای که از ویژگی رانندگی بدون دست «بلوکروز» فورد استفاده می‌کرد، با یک خودروی متوقف‌شده بدون چراغ در خط میانی بزرگراهی در تگزاس برخورد کرد و راننده آن را کشت.

در مارس ۲۰۲۴، یک راننده مست که با سرعت غیرمجاز در حال رانندگی بود، تلفن همراه خود را در دست داشت و از بلوکروز در بزرگراهی در پنسیلوانیا استفاده می‌کرد، با دو نفر که در حال رانندگی دو خودرو بودند برخورد کرد و آن‌ها را کشت. خودروی اول خراب شده بود و در شانه سمت چپ متوقف شده بود، در حالی که بخشی از خودرو در خط رانندگی سمت چپ قرار داشت. راننده دوم خودروی خود را پشت خودروی اول پارک کرده بود تا احتمالاً به راننده اول کمک کند.

NTSB در حال بررسی هر دو حادثه است.

### مجموع حوادث
NHTSA گزارش‌دهی حوادث را از شرکت‌های خودروهای خودران در ژوئن ۲۰۲۱ اجباری کرد. برخی گزارش‌ها به حوادثی از اوت ۲۰۱۹ اشاره دارند و داده‌های فعلی تا ۱۷ ژوئن ۲۰۲۴ موجود است.

در مجموع ۳۹۷۹ حادثه وسیله نقلیه خودران (هم ADS و هم ADAS) در این بازه زمانی گزارش شده است. ۲۱۴۶ مورد از آن حوادث (۵۳٫۹٪) شامل خودروهای تسلا بوده است.

## نظرسنجی‌های افکار عمومی
### دهه ۲۰۱۰
در یک نظرسنجی آنلاین در سال ۲۰۱۱ از ۲۰۰۶ مصرف‌کننده در ایالات متحده و بریتانیا، ۴۹٪ گفتند که با استفاده از «خودروی بدون راننده» راحت خواهند بود.

یک نظرسنجی در سال ۲۰۱۲ از ۱۷۴۰۰ مالک خودرو نشان داد که ۳۷٪ در ابتدا گفتند علاقه‌مند به خرید یک «خودروی کاملاً خودران» هستند. با این حال، اگر به آن‌ها گفته می‌شد که این فناوری ۳۰۰۰ دلار آمریکا بیشتر هزینه دارد، این رقم به ۲۰٪ کاهش می‌یافت.

در یک نظرسنجی در سال ۲۰۱۲ از حدود ۱۰۰۰ راننده آلمانی، ۲۲٪ نگرش مثبت داشتند، ۱۰٪ مردد بودند، ۴۴٪ شکاک و ۲۴٪ خصمانه بودند.

یک نظرسنجی در سال ۲۰۱۳ از ۱۵۰۰ مصرف‌کننده در ۱۰ کشور نشان داد که ۵۷٪ «اظهار داشتند احتمالاً سوار خودرویی خواهند شد که کاملاً توسط فناوری کنترل می‌شود و نیازی به راننده انسانی ندارد»، که برزیل، هند و چین بیشترین تمایل را به اعتماد به فناوری خودکار داشتند.

در یک نظرسنجی تلفنی در سال ۲۰۱۴ در ایالات متحده، بیش از سه چهارم رانندگان دارای گواهینامه گفتند که خرید یک خودروی خودران را در نظر خواهند گرفت، که در صورت ارزان‌تر بودن بیمه خودرو به ۸۶٪ افزایش می‌یافت. ۳۱٫۷٪ گفتند که پس از در دسترس قرار گرفتن خودروی خودکار، دیگر رانندگی نخواهند کرد.

در سال ۲۰۱۵، نظرسنجی از ۵۰۰۰ نفر از ۱۰۹ کشور گزارش داد که پاسخ‌دهندگان متوسط، رانندگی دستی را لذت‌بخش‌ترین حالت می‌دانستند. ۲۲٪ نمی‌خواستند پول بیشتری برای خودمختاری بپردازند. مشخص شد که پاسخ‌دهندگان بیشتر نگران هک شدن/سوءاستفاده هستند و همچنین نگران مسائل قانونی و ایمنی بودند. در نهایت، پاسخ‌دهندگان از کشورهای توسعه‌یافته‌تر کمتر با به اشتراک‌گذاری داده‌های وسیله نقلیه خود راحت بودند. این نظرسنجی علاقه مصرف‌کنندگان به خرید خودروی خودران را گزارش کرد و بیان داشت که ۳۷٪ از مالکان فعلی مورد بررسی یا «قطعاً» یا «احتمالاً» علاقه‌مند بودند.

در سال ۲۰۱۶، نظرسنجی از ۱۶۰۳ نفر در آلمان که سن، جنسیت و تحصیلات را کنترل می‌کرد، گزارش داد که مردان اضطراب کمتر و اشتیاق بیشتری احساس می‌کردند، در حالی که زنان برعکس بودند. این تفاوت بین مردان و زنان جوان مشهود بود و با افزایش سن کاهش می‌یافت.

در یک نظرسنجی در سال ۲۰۱۶ در ایالات متحده از ۱۵۸۴ نفر، «۶۶ درصد از پاسخ‌دهندگان گفتند که فکر می‌کنند خودروهای خودران احتمالاً باهوش‌تر از راننده انسانی متوسط هستند». مردم نگران ایمنی و خطر هک بودند. با این وجود، تنها ۱۳٪ از مصاحبه‌شوندگان هیچ مزیتی در این نوع جدید از خودروها ندیدند.

در یک نظرسنجی در سال ۲۰۱۷ از ۴۱۳۵ بزرگسال آمریکایی، مشخص شد که بسیاری از آمریکایی‌ها پیش‌بینی می‌کردند که فناوری‌های مختلف اتوماسیون، از جمله پذیرش گسترده خودروهای خودکار، تأثیرات قابل توجهی داشته باشند.

در سال ۲۰۱۹، نتایج دو نظرسنجی از ۵۴ و ۱۸۷ بزرگسال آمریکایی منتشر شد. پرسشنامه مورد استفاده «مدل پذیرش خودروی خودران» نامیده شد و شامل توضیحات اضافی بود تا به پاسخ‌دهندگان کمک کند پیامدهای سطوح مختلف اتوماسیون را بهتر درک کنند. کاربران پذیرش کمتری نسبت به سطوح بالای خودمختاری داشتند و تمایل به استفاده از خودروهای خودران در آن‌ها به‌طور قابل توجهی کمتر بود. علاوه بر این، تصور می‌شد که خودمختاری جزئی (صرف‌نظر از سطح آن) نیازمند درگیری یکنواخت و بیشتر راننده (استفاده از دست‌ها، پاها و چشم‌ها) نسبت به خودمختاری کامل است.

### در دهه ۲۰۲۰
در سال ۲۰۲۲، یک نظرسنجی گزارش داد که تنها یک چهارم (۲۷٪) از جمعیت جهان در خودروهای خودران احساس امنیت می‌کنند.

در سال ۲۰۲۴، مطالعه‌ای توسط ساروانوس و همکاران در دانشگاه نیویورک گزارش داد که ۸۷٪ از پاسخ‌دهندگان آن‌ها (از یک نمونه ۳۵۸ نفری) معتقد بودند که استفاده از خودروهای خودران مشروط (در سطح ۳) آسان خواهد بود.

## مقررات
مقررات خودروهای خودران مربوط به مسئولیت، تاییدیه و کنوانسیون‌های بین‌المللی است.

در دهه ۲۰۱۰، محققان آشکارا نگران بودند که تأخیر در مقررات می‌تواند استقرار این فناوری را به تأخیر بیندازد. در سال ۲۰۲۰، UNECE WP.29 GRVA برای رسیدگی به مقررات رانندگی خودکار سطح ۳ صادر شد.

## تجاری‌سازی
 اکثر خودروهای دارای سیستم ADAS موجود در بازار در سطح ۲ SAE هستند. چند شرکت به سطوح بالاتر رسیده‌اند، اما فقط در مکان‌های محدود (دارای حصار جغرافیایی). وسایل نقلیه‌ای که در سطوح پایین‌تر از ۵ کار می‌کنند همچنان مزایای زیادی ارائه می‌دهند.

### سطح ۲ – اتوماسیون جزئی
ویژگی‌های سطح ۲ SAE به عنوان بخشی از سیستم‌های ADAS در بسیاری از خودروها موجود است. در ایالات متحده، ۵۰٪ از خودروهای جدید کمک‌راننده را برای هر دو مورد فرمان‌دهی و سرعت ارائه می‌دهند.

فورد ارائه سرویس بلوکروز را در برخی خودروها در سال ۲۰۲۲ آغاز کرد؛ این سیستم در خودروهای لینکلن با نام اکتیوگلاید شناخته می‌شود. این سیستم ویژگی‌هایی مانند مرکزنگه‌داری در خط، تشخیص تابلوهای خیابان و رانندگی بزرگراهی بدون دست را در بیش از ۱۳۰۰۰۰ مایل از بزرگراه‌های جداشده ارائه می‌کرد. نسخه ۱٫۲ سال ۲۰۲۲ ویژگی‌هایی از جمله تغییر لاین بدون دست، تغییر موقعیت در لاین و دستیار سرعت پیش‌بینی‌کننده را اضافه کرد. در آوریل ۲۰۲۳، بلوکروز در بریتانیا برای استفاده در برخی بزرگراه‌ها تأیید شد که با مدل‌های ۲۰۲۳ شاسی‌بلند الکتریکی موستانگ مک-ای آغاز شد.

مجموعه‌های ADAS اتوپایلوت و رانندگی کاملاً خودکار (FSD) تسلا از سال ۲۰۱۶ در تمام خودروهای تسلا در دسترس هستند. FSD رانندگی در بزرگراه و خیابان (بدون حصار جغرافیایی)، مدیریت ناوبری/پیچ‌ها، فرمان‌دهی و کروز کنترل تطبیقی، اجتناب از برخورد، حفظ/تغییر لاین، ترمز اضطراری و اجتناب از موانع را ارائه می‌دهد، اما همچنان نیاز دارد که راننده آماده کنترل وسیله نقلیه در هر لحظه باشد. سیستم مدیریت راننده آن ردیابی چشم را با نظارت بر فشار روی فرمان ترکیب می‌کند تا اطمینان حاصل کند که رانندگی هم با چشم و هم با دست انجام می‌شود.

بازنویسی نسخه ۱۲ FSD تسلا (منتشر شده در مارس ۲۰۲۴) از یک مدل ترانسفورمر یادگیری عمیق واحد برای تمام جنبه‌های ادراک، نظارت و کنترل استفاده می‌کند. این سیستم برای سیستم ادراک فقط-بینایی خود به هشت دوربین متکی است و از لایدار، رادار یا سنسور فراصوت استفاده نمی‌کند. تا ژانویه ۲۰۲۴، تسلا درخواستی برای وضعیت سطح ۳ برای سیستم‌های خود آغاز نکرده و دلیل عدم انجام این کار را فاش نکرده است.

#### توسعه
جنرال موتورز در حال توسعه سیستم ADAS «الترا کروز» است که به گفته این شرکت پیشرفت چشمگیری نسبت به سیستم فعلی «سوپر کروز» خواهد بود. به گفته این شرکت، الترا کروز «۹۵ درصد» از سناریوهای رانندگی را در ۲ میلیون مایل از جاده‌های ایالات متحده پوشش خواهد داد. سخت‌افزار سیستم در داخل و اطراف خودرو شامل چندین دوربین، رادار برد کوتاه و برد بلند و یک سنسور لایدار است و توسط پلتفرم سواری اسنپ‌دراگون کوالکام تأمین می‌شود. خودروی الکتریکی لوکس کادیلاک سلستیک یکی از اولین خودروهایی خواهد بود که از الترا کروز بهره می‌برد.

#### مقررات
اروپا در حال توسعه یک مقررات جدید سطح ۲ «سیستم‌های کمک کنترل راننده» (DCAS) است تا استفاده از سیستم‌های تغییر لاین را دیگر به جاده‌های دارای ۲ خط و جداکننده فیزیکی از ترافیک مقابل محدود نکند.

چین استفاده از اصطلاحات تبلیغاتی گمراه‌کننده را ممنوع کرد. به‌روزرسانی خودروهایی که قبلاً به مشتریان تحویل داده شده‌اند نیازمند تأیید قانونی است.

ایالات متحده گزارش‌دهی به اداره ملی ایمنی ترافیک بزرگراه (NHTSA) را برای خودروهای یدک‌کش الزامی کرد. قانون جدید این گزارش‌ها را به تصادفات خودرویی و حوادث منجر به مرگ، انتقال فرد به بیمارستان برای درمان پزشکی، برخورد با کاربر آسیب‌پذیر جاده، یا باز شدن کیسه هوا محدود می‌کند.

### سطح ۳ – اتوماسیون مشروط
 دو تولیدکننده خودرو، خودروهای سطح ۳ را فروخته یا اجاره داده‌اند: هوندا در ژاپن و مرسدس در آلمان، نوادا و کالیفرنیا.

سیستم درایو پایلوت مرسدس از سال ۲۰۲۲ در خودروهای EQS و کلاس اس در آلمان و از سال ۲۰۲۳ در کالیفرنیا و نوادا در دسترس است. هزینه اشتراک آن بین ۵۰۰۰ تا ۷۰۰۰ یورو برای سه سال در آلمان و ۲۵۰۰ دلار برای یک سال در ایالات متحده است. درایو پایلوت تنها زمانی قابل استفاده است که وسیله نقلیه با سرعت زیر  حرکت می‌کند، خودرویی در جلو وجود دارد، خط‌کشی‌ها خوانا هستند، در طول روز، هوای صاف و در بزرگراه‌هایی که توسط مرسدس تا حد سانتیمتر نقشه‌برداری شده‌اند (۱۰۰۰۰۰ مایل در کالیفرنیا). تا آوریل ۲۰۲۴، یک خودروی مرسدس با این قابلیت در کالیفرنیا فروخته شده است.

#### توسعه
هوندا به ارتقای فناوری سطح ۳ خود ادامه داد. تا سال ۲۰۲۳، ۸۰ خودرو با پشتیبانی سطح ۳ فروخته شد.

مرسدس-بنز در اوایل سال ۲۰۲۳ مجوز آزمایش نرم‌افزار سطح ۳ خود را در لاس وگاس دریافت کرد. کالیفرنیا نیز در سال ۲۰۲۳ درایو پایلوت را مجاز کرد.

ب‌ام‌و خودروی خودران خود را در سال ۲۰۲۱ تجاری‌سازی کرد. در سال ۲۰۲۳ ب‌ام‌و اعلام کرد که فناوری سطح ۳ آن نزدیک به انتشار است. این شرکت دومین تولیدکننده‌ای خواهد بود که فناوری سطح ۳ را ارائه می‌دهد، اما تنها شرکتی است که فناوری سطح ۳ آن در تاریکی کار می‌کند.

در سال ۲۰۲۳ در چین، آی‌ام موتورز، مرسدس و ب‌ام‌و مجوز آزمایش خودروهای با سیستم سطح ۳ را در بزرگراه‌ها دریافت کردند.

در سپتامبر ۲۰۲۱، استلانتیس یافته‌های خود را از آزمایش پایلوت سطح ۳ در بزرگراه‌های ایتالیا ارائه کرد. سیستم شوفر بزرگراه استلانتیس ادعای قابلیت‌های سطح ۳ را داشت که بر روی نمونه‌های اولیه مازراتی گیبلی و فیات ۵۰۰ایکس آزمایش شد.

پولستار، برند متعلق به ولوو کارز، در ژانویه ۲۰۲۲ برنامه خود را برای ارائه سیستم رانندگی خودکار سطح ۳ در شاسی‌بلند پولستار ۳، جانشین ولوو ایکس‌سی۹۰، با فناوری‌هایی از لومینار تکنلوجیز، انویدیا و زنس‌اکت اعلام کرد.

در ژانویه ۲۰۲۲، بوش و زیرمجموعه گروه فولکس‌واگن، کاریاد، همکاری برای رانندگی خودکار تا سطح ۳ را منتشر کردند. این توسعه مشترک قابلیت‌های سطح ۴ را هدف قرار می‌دهد.

هیوندای موتور در حال ارتقای امنیت سایبری خودروهای متصل برای ارائه یک جنسیس جی۹۰ خودران سطح ۳ است. خودروسازان کره‌ای کیا و هیوندای برنامه‌های سطح ۳ خود را به تعویق انداختند و خودروهای سطح ۳ را در سال ۲۰۲۳ تحویل نخواهند داد.

### سطح ۴ – اتوماسیون بالا
در سال ۲۰۲۴، شرکت‌هایی مانند ویمو ارائه خدمات روبات‌تاکسی را در بخش‌هایی از ایالات متحده با خودروهای کاملاً خودکار و بدون راننده ایمنی آغاز کردند. تا سال ۲۰۲۵ تمام این خدمات با ضرر کار می‌کنند، با هزینه‌های عملیاتی حدود ، در مقایسه با  برای خودروهای شخصی. شرکت مشاوره مک‌کینزی برآورد کرد که کاهش هزینه‌ها به کمتر از  تا سال ۲۰۳۵ طول خواهد کشید.

در آوریل ۲۰۲۳ در ژاپن، پروتکل سطح ۴ بخشی از قانون اصلاح‌شده ترافیک جاده‌ای شد. سیستم ZEN drive Pilot سطح ۴ ساخت AIST در آنجا فعالیت می‌کند.

#### توسعه
در ژوئیه ۲۰۲۰، تویوتا سواری‌های نمایشی عمومی را بر روی TRI-P4 مبتنی بر لکسوس ال‌اس (نسل پنجم) با قابلیت سطح ۴ آغاز کرد. در اوت ۲۰۲۱، تویوتا سرویسی با پتانسیل سطح ۴ را با استفاده از ئی-پالت در اطراف دهکده المپیک ۲۰۲۰ توکیو اداره کرد.

در سپتامبر ۲۰۲۰، مرسدس-بنز اولین سیستم تجاری پارک خودکار (AVP) سطح ۴ جهان را با نام «اینتلیجنت پارک پایلوت» برای کلاس اس جدید خود معرفی کرد. در نوامبر ۲۰۲۲، اداره فدرال حمل و نقل موتوری آلمان (KBA) این سیستم را برای استفاده در فرودگاه اشتوتگارت تأیید کرد.

در سپتامبر ۲۰۲۱، کروز، جنرال موتورز و هوندا یک برنامه آزمایشی مشترک را با استفاده از کروز AV آغاز کردند. در سال ۲۰۲۳، اوریجین پس از لغو مجوز فعالیت کروز، به‌طور نامحدود متوقف شد.

در ژانویه ۲۰۲۳، هولون یک شاتل خودران را در جریان نمایشگاه الکترونیک مصرفی (CES) ۲۰۲۳ معرفی کرد. این شرکت ادعا کرد که این وسیله نقلیه اولین شاتل سطح ۴ جهان است که مطابق با استانداردهای خودرویی ساخته شده است.

## جستارهای وابسته
* رانندگی

## منابع

## برای مطالعه بیشتر

* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
** 
** 
** 
** 
** 

رده:خودروی‌های خودگردان
رده:فناوری‌های خودرو
رده:ایمنی خودرو
رده:رانندگی
رده:فرهنگ ترابری