无人驾驶安全报告分析

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

摘 要

        随着经济的快速发展,各国汽车保有量急剧增加，促使城市路况更加严峻繁杂,城市交通正面临着前所未有的巨大压力。加之疲劳驾驶、酒后驾驶等人为因素,使世界各国的交通事故率逐年上升,甚至多于世界大战死亡人数。随着汽车技术、信息通信技术与智能控制技术的高效融合，集自动控制、人工智能、体系结构视觉设计等众多技术于一体的无人驾驶汽车应运而生。通过在车辆内安装智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态,降低交通事故率,实现自动安全的行驶。汽车在一个多世纪内没有改变它的-般运行方式,而无人驾驶的技术将为人们的出行方式带来前所未有的革命。

关键词:无人驾驶；人工智能；安全隐患

第一章 绪论

1.1 发展背景
        无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人一一车一- -路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。
1.2 发展阶段
        随着科学技术的发展以及自动化程度的提高,世界上城市轨道交通系统的运行模式也在发生变化。近几十年中, 其发展大致经历了三个阶段：
        第一阶段，感知系统的发展，主要包括各类传感器的融合使用及感知决策系统的准确度提升，实现辅助信息的交互及部分自动驾驶功能。
        第二阶段，支持算法以及决策的芯片成熟，包括算法及芯片设计的发展，实现协同决策及自动驾驶。
        第三阶段，车联网的发展，实现高精度地图及实时路况信息的更新及通过深度学习实现协同感知。全自动无人驾驶模式，列车的唤醒、起动、行驶、停站、开关车门、故障降级运行, 以及列车出入停车场、洗车和休眠等都不需要驾驶员操作, 完全自动完成。
1.3 发展现状
        互联网技术的进化与发展已经深入到汽车领域，随着车联网的不断普及，网络信息技术的日新月异，让汽车厂商面临空前的车载信息安全威胁，汽车遭受网络攻击已经从科幻大片走向现实生活。
        车联网通过与公众网络的联接实现了车与车、车与人、以及车与云的相互交互，在车联网带给我们巨大便利的同时，针对车载电子信息系统的攻击无处不在:网络攻击、软件漏洞、数据篡改等- – 系列攻击手段和方式，使得车载电子信息系统在传输、固件/设备、软件/应用等方面都面临巨大的安全威胁。
        对于车载信息安全系统的安全而言，不但要能够抵御网络攻击、检测扫描软件漏洞、防止数据篡改、对异常行为进行实时监控，还要保证车辆的行驶安全、车辆信息交互系统功能的正常、以及隐私信息安全的保护。而随着针对车联网的安全攻击日渐增多，对于车载信息安全的防御已是迫在眉睫。

图1.1 无人驾驶汽车发展状况

第二章 无人驾驶介绍

        无人驾驶汽车是一种智能汽车，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术集于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶汽车通过车载传感系统感知路边环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶，最终达到预定目的地。
2.1 无人驾驶系统组成
        对无人驾驶系统的软件架构进行分层，大致分别以下3层：感知层、决策层与控制层。

图2.1 无人驾驶整体架构
      （1）感知层主要是通过各种传感器以及高精度地图实现，包含车辆的定位以及对物体的识别。 车辆的定位主要是通过光雷达（LiDar)、GPS、惯性传感器、高精度地图等等信息进行综合，从而得出车辆的准确位置，其定位精度甚至可达cm级别； 物体的识别主要采用光雷达以及双目摄像头实现；
      （2）决策层的输入包括感知层的信息、路径的规划以及控制层反馈回来的信息，通过增加学习算法下发决策指令。决策指令包含：跟车、超车、加速、刹车、减速、转向、调头等等。
      （3）控制层根据决策层下发的指令，控制层对车辆实施具体的控制，其中包括：油门的控制、刹车的控制、方向盘的控制以及档位的控制。
2.2 无人驾驶特点
        无人驾驶系统涉及车辆、信号、通信、综合自动化等多个专业, 所有专业均应按照无人驾驶系统要求设计, 提高系统的安全性和可靠性, 加速各专业技术水平发展, 达到降低投资运营成本, 提高轨道交通运营管理水平, 优化对乘客的服务质量。与有人监督自动驾驶系统相比, 无人驾驶系统具有以下特点：
      (1) 线路应完全封闭、车站设置屏蔽门, 车辆段无人自动驾驶区域应设置围栏、隔离设施和门禁等防护措施。
      (2) 车辆、信号以及车辆与控制中心的通信系统等均应采用多重冗余技术,主、备系统之间能够实现“ 无缝” 切换, 提高系统的可靠性和可用性。
      (3) 车辆应具备更高的牵引和制动控制精度，具有待班列车的自动预检、更强的故障诊断和报警、对车厢内环境的调节, 并具有多重控制方式。同时应设置车辆排障设备和脱轨检测设备, 并与信号系统接口, 在发生紧急情况时应能紧急制动。
      (4) 车一地间应实现实时、安全、高速、大容量的双向通信, 包括列车控制信息传输、故障诊断与报警信息传输、车厢内闭路电视监视信息传输、中心和车站与旅客直接通话传输等。
       (5) 无人驾驶系统应优先采用基于通信的移动闭塞系统, 在保证列车运行安全的前提下, 能够缩短追踪间隔, 实现列车的精确定位和实时跟踪。同时信号系统应提供特有的“ 超低速运行模式” 用于实现系统故障时的运行。信号车载和轨旁设备故障时应具有可靠的应急运行方式, 列车上应设置人工驾驶盘以作为必要时授权人工驾驶, 以及提供乘客紧急停车按钮或手柄。
      (6) 车辆段应采用与正线相同的信号系统, 包括进出段联络线, 以实现全线的无人自动驾驶。段内应根据作业性质分为无人自动驾驶区域和有人驾驶区域。列车出入段进路必须预先计划并自动控制。段内自动作业包括激活列车启动自检、启动列车、将列车送至正线、送至洗车库接受预定清洗、送至预先分配的停车线和将列车休眠等。
       (7) 具备快速、准确、安全的故障检测和排除功能, 以及强大的故障救援能力。无人驾驶系统应以故障一安全的ATC系统和高效智能的综合自动化系统为基础, 结合人工监视和干预机制, 建立健全运营应急预案, 当列车由于某种原因在区间停车、发生火灾、车门无法关闭等情况下, 应能够迅速将报警信息传输给中心和相关车站, 启动应急预案, 及时响应并采取措施, 提高对灾害、事故等情况下的应急处理能力。
      (8) 运营管理模式发生较大变化, 中心调度员将由对人的调度关系转变为直接面向列车和旅客,原来对司机的调度电话将转变为中心与列车间的通信, 同时要直接服务旅客、指导旅客处理紧急事务及逃生。
      (9) 无人驾驶系统在适当的列车编组情况下,通过缩短行车间隔, 能增加运能, 并节省车辆配置; 更高的牵引和制动控制精度可以使列车运行趋于理想的运行曲线, 降低了牵引能耗和车辆耗损;减少了驾驶员数量, 节约了人工成本。
       (10) 无人驾驶系统有利于行车间隔、站停时间的精确控制, 从而提高了旅客旅行速度。列车的高安全性、高可靠性和高准点运行增强了旅客对城市轨道交通的信任度。
2.3 无人驾驶优点
      （1）安全稳定，安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们集中精力设计能确保汽车安全的系统。人驾驶汽车可以避免一些因为驾驶员的失误而造成的交通事故，并且可以减少酒后驾驶、恶意驾驶等行为的出现。从而有效提高道路交通的安全性。
      （2）减少温室气体的排放量，无人驾驶汽车可以通过其控制系统找到最优化的加速、制动、减速方式，有效地提高燃油利用率，减少温室气体与有害尾气的排放量，更加环保节能。
      （3）缓解交通压力 首先，无人驾驶汽车可以大幅减少交通事故的发生，从而降低了因为事故而导致的交通拥堵出现的概率。其次，智能汽车可以通过卫星导航监控实时的路况，从而规划出最优的路线，而不是像现如今出现车辆扎堆的现象。
      (4) 使老年人、残疾人的移动能力提高,依靠无人驾驶汽车，行动不便的老年人、残疾人这样的弱势群体也无须担心出行的不便，也有助于社会福利事业的进一步发展。
      (5) 停车场资源不再紧张,自动驾驶汽车可以在到达目的地之后自行寻找泊车位，而不再是就近停靠，可以有效缓解商场、酒店、车站等人流密集的地方停车场的压力。
2.4 无人驾驶设计原理
       汽车自动驾驶技术的实现是通过摄像头采集路面情况的图像，利用车辆自动驾驶技术的图像分析程序对当前环境作出判断，发出相应的指令进而控制车辆的行驶状态改变。具体实施步骤如下：
      （1）用高精度摄像头采集路面信息（或者雷达，激光等距离传感器同时测量出路面异常信息的距离）。
      （2）将图像信息和距离信息传送至车辆控制中心，道路信息经过处理后将指令发送至车辆控制单元。
      （3）车辆控制单元依据第二步的指令进行车辆行驶状态的改变的操作。而在这一系列的指令判断技术中采用深度神经网络技术。

图2.2 无人驾驶原理图
2.5 关键技术
       人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统技术是汽车自动驾驶技术中常用的集中技术，利用这些技术可以获取车辆行驶过程中道路上的信息，这些信息获取的准确与否直接关系着汽车自动驾驶的安全性。将以上技术进行概括总结，可以分为以下四项：
      （1）传感器技术：传感器技术直接联系着现实世界与汽车控制系统，而传感器技术又包含图像传感器和距离传感器。在自动驾驶功能的汽车中常见单摄像头、多摄像头，多普勒雷达（短距离雷达、远距离雷达，激光雷达），GPS定位装置等。

图2.3 传感技术示意图
      （2）车辆电子技术：汽车电子的特点就是可靠，安全，稳定。而汽车电子中的中央处理器必须要满足以上要求，同时能够处理多个传感器采集的数据。只有这样才能利用汽车的“大脑”（中央处理器）将采集到的信息（传感器获取）通过“神经网络”（CAN总线）达到控制“四肢”（四个轮子的制动、加速和转向）的目的。
      （3）操作控制技术：计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等，通过自动驾驶技术中的操作控制系统，可以使无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力，其主要完成数据分析、数据建模、数据判断和车辆状态调整的功能。
      （4）网络传输技术：无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和道路环境识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。而这些信息的获取和处理必须通过网络进行数据和信息的传输。

图2.4 网络传输技术示意图
      （5）车道保持系统，挡风玻璃上的感应器可识别车道标志线。
      （6）预防碰撞系统，车头保险杠位置装置感应器，监测前车距离感，紧急情况下实现自动刹车。
2.6 无人驾驶分类
      （1）完全无智能化。驾驶人员是汽车的决策者和执行者。
      （2）具有特殊功能的智能化。智能化系统与驾驶人员共存，智能化系统会以给警告驾驶人员的方式进行部分决策，而驾驶人员拥有执行权。
      （3）拥有多项原始控制功能的智能化。汽车拥有大于两个原始控制功能的执行权，实现半自动驾驶技术。
      （4）有限制的无人驾驶。汽车进入高度自动驾驶的段位，在符合条件的交通环境下可以自主驾驶。
      （5）全工况无人驾驶。在任何交通环境状况中，汽车都可以全面自动驾驶。这是我们想要到达的阶段。

图2.5 无人驾驶的五个层级
 
第三章 无人驾驶安全隐患及应对措施

3.1 无人驾驶安全隐患
（1）无人驾驶管理平台被攻击
       控制驾驶管理平台；而无人驾驶汽车管理中心，汽车的调度，资源的配置都是由平台来控制的。所以管理平台一旦被黑客攻击，可能一个区或者一个城市的整个汽车系统就被打乱了，容易发生交通瘫痪和交通事故。
（2）系统安全
       OBD-II入侵： OBD-II端口主要用于检测车辆状态，通常在车辆进行检修时，技术人员会使用每个车厂开发的检测软件接入OBD-II端口并对汽车进行检测。由于OBD-II连接到CAN总线，只要黑客取得这些检测软件，包括 Ford的NGS、Nissan的Consult II、Toyota的Diagnostic Tester等，便能轻易截取车辆信息。
       蓝牙入侵：另一个攻击入口是蓝牙。如今蓝牙连接手机与汽车通讯以及娱乐系统已经成为标配。由于用户可以通过蓝牙给CAN发送信息以及从CAN读取信息，这也给黑客们攻击的窗口。除了取得车主手机的控制权，由于蓝牙的有效范围是10米，黑客们也可以使用蓝牙进行远程攻击, GPS位置以及个人隐私信息的就面对泄漏等威胁。
       PMS入侵： TPMS是车轮压力管理系统，也有黑客对TPMS展开攻击。在这种攻击方法中，黑客先把攻击代码放置在车辆TPMS ECU中，然后当TPMS检测到某个胎压值的时候，恶意代码便会被激活，从而对车辆进行攻击。
       USB入侵：USB等输入输出接口。将-个特制的USB插在汽车usb接口上，就能完成某些汽车的功能。当然这个USB不是一般的USB ,内建芯片，ROM,RAM和无线网络功能,以及编写好的恶意控制程序。能否控制汽车的重要功能就看汽车的智能化程度了,如果线路连接和信号传输够大,且涉及发动机以及其它重要ECU模块的话,汽车的安全性和信息的安全性可想而知。
（3）技术不足
       智能化水平是否足够的问题，对道路的规划、定位、目标的识别、判断等等智能化水平是否足够，一旦智能化水平不够，该识别的行人识别错了，该前进的路线规划错了，容易发生交通事故。

图3.1 技术不错导致发生碰撞示意图
（4）系统本身问题
       无人驾驶汽车有不同的汽车制造厂家，不能保证每一家公司的技术都是最好的，一旦系统输出问题后，这辆车可能就会失控，不仅对车内人员有危险，对路上其他车辆也有危险，容易造成连环碰撞事故，甚至是伤害到行人和路面店铺。
（5）威胁现代交通秩序
       无人驾驶的环境判断是通过雷达、光电探测器等实现的，环境信息传输给核心芯片处理后作出指令规划。在这个链路中，探测器、中央处理器和执行机构都存在着问题风险。探测器在理想状态下没有风险，但是实际生活中路况是十分复杂的，如车辆通过泥泞路段溅起的泥沙可能会封闭探测器，导致处理器判断前方有障碍，实施紧急制动，后车因反应不及造成追尾事故。而且中央处理器是通过人工智能算法实现的，人工智能算法的判定准确率不可能完全达到100%，哪怕0.01%的可能也会引发交通事故。
（6）环境因素
       突发天气异常（暴雪、暴雨、大雾）时的环境识别能力以及无法识别环境的处理措施及流程；
路面突然损耗情况下的识别能力及无法识别的处理措施，损耗情况包 括如下：
a. 炎热天气使地面变形造成的路面标识变形；
b. 路边标识的损耗 ；
c. 路面被覆盖造成的异常情况。
（7）安全性无法充分保证
       无人驾驶汽车的发展大致要经历四个阶段，即：驾驶辅助、半自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。而前三个阶段只是辅助手段，仍然需要驾驶员不同程度的监控参与，倘若完全依靠自动驾驶系统，反而会使事故率提高，而完全自动驾驶的实现仍然有较长的路要走，并且需要其他领域的协同发展。 就现在的科技水平而言，智能系统难以超越人类的判断与认知水平，因此要将驾驶员与乘客的安全完全托付给自动驾驶系统，仍有很大的距离。
（8）过多依赖于卫星、网络
       无人驾驶技术极大的依赖于卫星导航技术，一旦信号受到干扰甚至中断，无人驾驶就无从谈起，试想谷歌无人驾驶汽车在行进途中无法接受到来自谷歌地图的讯息，岂不是会酿成大祸。
（9）失去工作
       自动驾驶汽车的普及，必定会让那些以驾驶营运车辆为生的人失去工作，这是社会和科技发展的必然，一辆没有故障的自动驾驶货车可以24小时不间断的运行并确保安全，它能够产生成倍的效益，但是人力驾驶很难达到。
（10）法律制度不完善
       无人汽车领域，一方面，智能汽车标准尚未形成;另一方面，法律的制定进度远远落后于技术发展的速度，法律层面的制定可能需要相当长的过程。 包括事故责任方如何划定，是由汽车制造商，还是无人驾驶系统软件商，或者是车上乘客承担责任？可能还有更多细节问题，比如喝了酒的人“开”无人驾驶汽车，算不算“酒驾”？
3.2 应对措施
（1）加强安全问题
       对于汽车来说，安全必须建立在多层次上。多层次的网络安全不应该是-一个选项而应该是商业强制性的,并由政府授权。例如,可以通过防火墙从外部接口隔离车载电子设备、应用严格的访问控制仅允许已知/可信实体访问车载系统、将关键性的车载网络集群到域中以更好地将安全系统与其他系统隔离开来,通过加密认证数据完整性以及加密来保护车载网络,使用人侵检测/预防系统( IPS /IDS)来检测和反击攻击,使用基于硬件的密钥存储(例如,安全密码元素或HSM)来保护加密密钥等。
（2）保证车联网通讯系统的安全性
       车联网通讯系统的安全性当无人车上路后，它会成为车联网的一部分。V2X是车联网通信机制的总称。V2X是泛指各种车辆通讯的情景，包括V2V车车通讯、V2I车路通讯、V2P车与路人通讯等。通过V2X车辆可以获得实时路况、道路、行人等一系列交通信息，从而带来远距离环境信号。比如V2V,最普遍的应用场景是在城市街道、高速公路，车辆之间可以相互通信，发送数据，实现信息的共享。这样的数据包括：车辆的时速、相对位置、刹车、直行还是左拐等所有与行驶安全的数据提前提供给周围的车辆，使得周围车辆都能够预判其他车辆的驾驶行为，从而实现主动的安全策略。
       ECU安全加密系统，确保V2X通信安全的系统要满足以下两个基本条件：第一，确认消息来自合法的发送设备，这个需要通过验证安全证书来保证。第二，确认消息传输过程中没有被修改，这个需要接受信息后计算信息的完整性。

图3.2 ECU安全加密系统示意图
（3）防止黑客攻击
       车载终端装备平安，车载终端装备分为车商前装装备和互联网智能后装装备，车商前装装备必要嵌入平安芯片，用以治理密钥和加密运算，进入整车厂的前装序列;互联网智能后装装备则必要断绝汽车底层，加硬件防火墙的方法，来保证车辆平安。
       车联网经营端平安,车联网经营平台分为云办事器端和挪动APP端,车联网经营平安必要做到两点，起首是在云办事端设置装备摆设平安产物和战略,加载了自立研发的密钥利用SDK,卖力与车载端和挪动终端加密来往数据;其次是在挪动终端APP,对症结代码停止了静态加密和窜改辨认,同时将挪动终端装备、用户账号和信息、手机号码,经由过程数字证书技巧停止绑定,确保挪动终端的正当可靠性。
       车联网通信平安，车联网通信包含车辆外部网络通信和车辆外部网络通信两种,外部网络通信平安可采用防火墙与智能检测技巧,完成车内文娱、导航等体系与车机内网的平安则经由过程增强车与外界(V2X)的认证技巧,削减来自外部的各类网络进击。
（4）健全法律制度
       建立健全无人驾驶汽车许可与质量管理制度。《道路交通安全法》第十九条规定：“驾驶机动车，应当依法取得机动车驾驶证。”有人驾驶行为属于直接涉及公共安全、人身安全、财产安全的特定活动，根据《行政许可法》第十二条的规定，必须设立行政许可。所以驾车人必须持有驾驶证，是传统有人驾驶汽车上路的前提条件。对于无人驾驶汽车来说，则没有实际的自然人驾驶，但其上路同样可能危害公共安全、人身安全、财产安全，所以同样也需要许可。
（5）健全道路安全行驶制度
       建立健全无人驾驶汽车道路安全行使制度。为了确保公共交通安全，应当对于无人驾驶汽车上路的基本条件、通行时速、信号灯识别、载人载货标准、故障处置等基本问题做出明确具体的规定。为了积累立法经验，可以在适当的时候，开展无人驾驶汽车行驶道路“试点”工作。
（6）建立健全无人驾驶汽车致损责任赔偿与保险制度
       无人驾驶汽车集环境感知、规划决策等多个系统，通过运用先进技术可以达到预防碰撞、追尾、预防偏离轨道等，相比人类驾驶具有极大的优越性与安全性。在少数特殊情况下，即使“电车难题”情况出现，也只是极少数个别现象。但不管怎样设计，算法如何精确，无人驾驶技术还是不可能完全杜绝交通事故，这就涉及损害责任分担机制。

第四章 安全事故

案例1：
       2018年5月7日消息，据国外媒体报道，一辆由Waymo运营的无人驾驶汽车在上周五（5月4日）下午的亚利桑那州钱德勒市发生了交通事故损毁。来自事故现场的画面显示，一辆Waymo迷你货车的一侧塌陷，另一辆车的前端被撞坏。现场有轻微的伤亡报告。据美国广播公司(ABC) 15频道报道，钱德勒警方表示，车祸发生时，Waymo无人驾驶汽车正处于自动驾驶模式，但它并不是“违章驾驶”。

图4.1 亚利桑那州钱德勒市发生交通事故示意图
案例2：
       2018年8月24日，苹果公司的自动驾驶路测发生了第一次车祸，当时行驶速度不到1英里/小时，在其减速以等待并入到加利福尼亚州桑尼维尔的高速公路时，后方一辆2016款日产聆风汽车以约15英里/小时的速度追尾苹果自动驾驶测试车。两辆车辆都有损坏，但未造成人员伤亡。
案例3：
       2018年9月3日，苹果无人驾驶车辆上周在加利福尼亚测试时发生了首起交通事故。根据苹果向加州机动车辆管理局提交的报告：“一辆自动驾驶模式下的苹果测试车辆在准备从基弗路向南并入劳伦斯高速公路时遭遇追尾。一辆2016年产日产聆风以约15英里的时速追尾了苹果的测试车，当时苹果的测试车正准备并入主路，行驶时速不到1英里（约1.6km/h），正等待安全间距。两辆车都有不同程度损伤，没有人员伤亡。”
案例4：
       2018年12月11日，在台湾新竹，一名男子驾驶特斯拉Model S，突然以110公里每小时的时速撞上正在内测车道处理事故的2辆警车，当时共有4名警员在事发现场，幸好躲避及时，4名警员死里逃生，而两辆警车和特斯拉Model S损毁严重。

图4.2 台湾新竹发生车辆碰撞示意图
案例5：
       2018年12月16日 ，一位蔚来ES8车主于广州海珠区行驶过程中，因驾驶不慎开上路基后、车头正面撞击路灯柱，蔚来ES8在撞击后车头部分完全变形，严重损毁。驾驶员及车上另一名乘员未受任何伤害。目前，蔚来官方回应称，具体的碰撞分析将于车辆拖回服务中心后做全面检查，再由 NIO 质量与工程技术人员给出权威的技术鉴定报告。

图4.3 广州海珠区发生碰撞示意图
案例6：
       2019年4月9日零时许，柳州市柳长路一停车场内发生了三车连环相撞事故，事故牵涉一辆重型卡车、一辆小轿车和一辆罐车。三车事发时均处于“无人驾驶”状态，本次事故造成车外一人不幸身亡。
案例7：
       2019年6月1日晚间，由日本横滨海岸线公司(Yokohama Seaside Line Co)运营的一列无人驾驶列车从横滨新杉田站前往并木中央站途中出现反向行驶，发生冲撞。据当地警方介绍，事故已造成约14名乘客受伤。在2日上午举行的记者会上，运营公司横滨海岸线公司表示，上周对列车进行的目视检查期间未发现异常。根据公司说明，无人驾驶列车会由监控中心负责监控，事故发生时有3人正在监控列车。不过，监控人员没注意到列车逆向行驶，仅掌握到列车因撞击而异常停车。
       对于以上车祸案例的回顾，能详细了解事故起因就能发现，部分交通事故的起因都是人造成的，由于自动驾驶车辆是和人类驾驶车辆混合行驶，机器和人类无法有效沟通，反而使得事故发生率反而提高。因此，车、人、交通间的配合，在自动驾驶时代显得尤为重要，全交通体系的配合、以及自动驾驶统一标准的实现，仍是自动驾驶高歌猛进途中需要解决的关键问题。还有部分原因就是无人驾驶汽车系统本身问题、技术不足或遭到黑客攻击驾驶系统，控制管理平台等因素造成。

第五章 无人驾驶未来发展

       无人驾驶作为汽车未来的研究方向，其对于汽车行业甚至是交通运输业有着深远的影响。无人驾驶汽车的来临将能够解放人类的双手，降低发生交通事故发生的频率，保证了人们的安全。同时随着人工智能、传感检测等核心技术的突破和不断推进，无人驾驶必将更加智能化，同时也能够实现无人驾驶汽车的产业化。但是任何技术的出现都是循序渐进不断革新的过程，无人驾驶从出现到成熟再到能够在世界范围内运用，需要每一个汽车人的不懈努力。
       燃油汽车数量会一定程度上减少。因为随着汽车数量的增加，对石油能源的需求不断加大，我们都知道石油是不可再生资源，那么当石油消耗完了，我们的汽车怎么办呢？这种事情在在目前来说当然是不会发生的，那么在未来可不一定不会出现，这就要一定程度上限制燃油汽车的数量。
       更智能更安全。这一点对汽车的发展是很重要的，就现阶段很多消费者购买新车时，都会注重其安全方面的配置。因为我国汽车数量大，每天所发生的人交通事故都难以统计的，如果汽车在智能方面做得特别好，那么在一定程度上可以避免交通事故的发生。
       车型更美观，空气动力学性能极好。因为消费者的审美观念的提高，对车的颜值有了更高的追求，这就要求汽车的设外观计就要有所突破，满足消费者的审美观。在动力方面也有很大程度的提高等。
 
结束语

       未来的汽车已经不仅局限于一种交通工具，更多的是向新一代互联网终端发展。无人驾驶汽车将感知、决策、控制与反馈整合到一个系统中，实现了汽车脱离驾驶员而能保证其驾驶操纵性与安全性。无人驾驶的出现将从根本上改变传统汽车的控制方式，对于交通系统的安全性与通行效率有了较大保障。随着大数据、物联网、云计算的不断深入发展，无人驾驶汽车的性能将会更加完善，我们相信在未来的不远，无人驾驶汽车将会奔驰在中国的大地上，人驾驶汽车会进入我们的生活，在很大程度上改变和改善我们的出行方式，在环保、交通、经济等领域为人类谋得福祉。