21世纪——DARPA激励
20世纪无人驾驶技术取得了很大的成就，从早期的无线电遥控到无线电导引，再到为车辆装配传感器、计算系统和控制系统等，赋予车辆“视觉”、智能和自动化的能力，使车辆能够在结构化的道路上实现自动驾驶，无人驾驶技术的发展方向也从最初的公路智能化转到了车辆智能化上来。但是到本世纪末，无人驾驶技术的研究还只是集中在大学实验室或汽车公司的研究院中，并未能形成一个真正的产业。进入21世纪，事情开始起了变化，而这一切都得益于美国国防部高级研究计划局，以下简称“DARPA”举办的一个无人驾驶车挑战赛——DARPA Grand Challenge。正是因为这场比赛，吸引了以Google为代表的全世界ICT公司和硅谷创业公司加入到智能汽车的研发中来，由此也引起了传统汽车产业“智能化”的变革，诞生了一个上万亿的产业。
DARPA组织这个挑战赛时并没有想到会产生如此大的影响，他们当时只是想通过公开比赛的方法找到为军方打造马上可投入批量生产的智能车的技术，以及激励众多工程设计高手对智能车开发过程中遇到的一些列难题进行攻关研究。而这一切，都要从一场战争说起。
2001年，美国深陷阿富汗战争，为了应对路边炸弹引起的大量伤亡，美国国会通过了一项法案：在2015年，军方三分之一车辆必须进行无人驾驶。直到2002年，由军方资助的无人车项目已经进行了十多年，却只造出又笨又慢的样车，令人大失所望。2003年，伊拉克战争爆发，无人驾驶还没有进展。根据法案，国会命令DARPA负责推动相关技术的发展，授权该局对无人驾驶汽车的研发人员进行现金奖励。有了奖金的支持，DARPA决定另辟蹊径，举办一项奖金为100万美元的公开竞赛，吸引更多的团队投入智能车研究。从2004到2007年，DARPA共赞助了三场公路赛事，分别是2004年、2005年与2007年的DARPA挑战赛。
1）2004年DARPA挑战赛
第一届DARPA挑战赛于2014年3月在美国莫哈维沙漠地区举行， DARPA聘请了专业的卡车沙漠赛策划公司设计比赛路线，路线总长240公里，比赛路线的精确坐标(GPS点)在赛前两小时分发给每个车队，这样可以避免车队提前到现场试跑，也增加了比赛的神秘感。比赛途中不但有急弯、隧道、下坡、路口、沟壑和遍布全程的仙人掌，还要识别可能突然出现的动物和火车等。比赛要求参赛车队必须是无人驾驶的自主地面车辆，不允许远程遥控，并对每辆赛车进行实车跟踪，在10小时内最先到达终点的队伍获胜，对于无人车来说这真的是一个大挑战。第一届比赛一共收到了 106 个队伍的参赛报名表，在预选赛时有 25 个车队通过了安全和技术测试，然后在加利福尼亚的高速公路上进行了一英里长的自主导航与障碍测试的资格赛，有15支车队进入了决赛，这些车辆中有传统造型的 SUV，也有沙漠越野车和怪兽卡车，甚至还有一辆摩托车。
由于车载软硬件系统过于粗糙。硬件传感器和GPS系统速度慢不说，而且极其不稳定，它们可能会无意间让车辆急刹车或跑偏。机器的软件表现就更糟了，致使车子在路堤和岩石上停滞不前。比赛过程中，参赛车辆由于各种机器问题纷纷推出比赛，比赛进行了几个小时以后，所有车队中卡内基梅隆大学Red Team的赛车Sandstorm(改装的悍马车)行驶了最远的距离，完成了11.78公里的路程，不到全程的5%，接着在一个急转弯后装上岩石结束了比赛。最终，15支参赛团队都没能顺利完成眼前的任务，这一届比赛的100万美元的现金大奖没有送出去。
虽然第一次挑战赛以惨败告终，但因为这场比赛科学家、学生、发明家、赛车手、机械家和梦想家凑到了一起解决棘手的问题，他们给大赛带来的创意引发了新一轮关于无人驾驶汽车的研究，从这个角度来说，这次比赛无疑是成功的。
2）2005年DARPA挑战赛
第二届DARPA挑战赛与2005年10月8日举行。赛前共有195支队伍报名，其中43支车队通过审核进入了资格赛。资格赛按所用时间、通过项目数、绕障碍物表现、以及比赛完成度4个方面进行排名，23支队伍进入了决赛。这一届比赛最高奖的金额提升到了200万美元。
比赛场地仍然在莫哈维沙漠，规则与2004年大致相同：参赛车辆在不借助公路设施和外力帮助的情况下，自动驾驶通过212公里的赛道。组委会在比赛前两个小时发放路网文件，其中包括平均每间隔72米一个的GPS点，根据路况复杂程度会调整GPS点的密集程度。第二届DARPA挑战赛的越野环境道路相比于上届更加恶劣，道路更陡、更窄、曲线赛道的数量更多，其中包含3条狭窄隧道，100多个急转弯，还有很多陡坡、山路等复杂的路况。
2005年DARPA挑战赛是移动机器人发展史上的临界点，史上第一次，五辆无人驾驶汽车使用人工识别系统，成功通过了路况恶劣的沙漠赛道。它们分别是：
| 车辆 |
队伍 |
参赛队伍 |
用时（h:m） |
排名 |
| Stanley |
Stanford Racing Team |
斯坦福大学，加利福尼亚州帕洛奥托 |
6:54 |
第一 |
| Sandstorm |
Red Team |
卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 |
7:05 |
第二 |
| Highlander |
Red Team |
卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 |
7:14 |
第三 |
| Kat-5 |
Team Gray |
格雷保险公司，路易斯安那州梅泰里市 |
7:30 |
第四 |
| TerraMax |
Team TerraMax |
奥什科什卡车公司，威斯康星州奥什科什 |
12:51 |
超时 |
斯坦福团队的Stanley以不到7小时的成绩获得冠军，获得了200万美元大奖。斯坦福团队由斯坦福大学人工智能实验室主任Sebastian Thrun(塞巴斯蒂安·特伦)领衔，团队成员来自斯坦福大学人工智能实验室、美国大众电气研究实验室、英特尔研究中心和Mohr Davidow风险投资公司。团队被分成四大组：硬件组、软件组、测试组和公关组。硬件组由美国大众汽车电子研究实验室的研究人员领导，主要负责监督与车辆相关的所有改装和部件开发，包括线控驱动系统、传感器和计算机安装以及计算机系统。软件组和测试小组由斯坦福大学的研究人员领导，软件组开发了包括导航软件和各种健康监测和安全系统等所有软件。测试小组负责根据指定的测试时间表测试所有系统组件和整个系统，测试小组的成员与其他任何小组分开。宣传小组由莫尔·戴维多风险投资公司的员工领导，所有其他赞助商都参与其中，主要负责管理斯坦福赛车队的所有媒体关系和筹款活动。整个团队的运营监督由一个包括所有主要支持者的指导委员会负责。
斯坦利是基于基于一辆柴油版大众途锐越野车改造而成。对于环境感知，车顶支架上安装有5个不同角度的Sick AG LIDAR公司提供的单线激光雷达单元负责测量车辆前方25米范围内近距离路面探测；车顶支架上还装有一个略微向下倾斜彩色摄像头，用于35范围中远程道路感知；斯坦利的车顶支架还装有两个Smart Microwave Sensors公司的24GHZ毫米波雷达，方位角约为20°，用于于大型障碍物的远程探测，两个雷达传感器覆盖的前沿区域可达200米，该系统的两个天线安装在激光雷达阵列的两侧。激光雷达、摄像头和毫米波雷达系统构成了Stanely的环境感知传感器组合。车顶上还安装有GPS信号接收器和一个惯性测量单元(IMU)，它们一起构成Stanley的定位传感器组，其主要功能是估计车辆相对于外部坐标系的位置和速度。斯坦利的计算系统位于汽车的后备箱中，特殊的风道将汽车空调系统中的空气导入后备箱进行冷却。后备箱配备了一个安装在震动上的机架，上面有一个由6台奔腾M电脑组成的阵列、一个千兆位以太网交换机以及各种与物理传感器和Touareg执行器接口的设备。它还配备了一个带有备用电池的定制电源系统，以及一个开关盒，使斯坦利能够通过软件为各个系统组件供电。