無人駕駛的基礎是【道路標識】，但即使有這些標誌標線也只能實現限定區域的自動駕駛。
在普通乘用車範圍內準確的定義只允許存在自動駕駛而不可以有無人駕駛汽車，機動車在公共道路行駛必須由駕駛人對車輛進行實時掌控， 即使有自動駕駛功能以目前的技術水平以及道路行駛規則而言也不允許完全離開駕駛席，否則仍是違法駕駛行為。
話歸正題：汽車實現自動駕駛的基礎是道路標識，執行的原理大致如下。
①_自動駕駛的系統包括軟體分析控制系統，說穿了就是一臺電腦，以電腦代替人腦來分析路況。
②_車輛四周以及執行系統中的數百個感測器，對於車輛執行的資料和道路的路況以及障礙物資訊進行資料採集，這些感測器等於人的五官。
④_透過傳統控制結構實現對車輛的轉向、制動、加速加速等動作，這一結構的自動化相當於人的肢體。
⑤_道路標識或者理解為行駛規則，電腦和感測器採集的資料主要是道路標識資訊以及其他車輛，這些標識標線符號背後是一段段成文的規則，透過符號分析出規則之後電腦才能分析出應該轉向、併線、加速或減速，可以說沒有標誌標線則沒有自動駕駛汽車。
不過即使有這些符號自動駕駛也只能實現限定區域內的使用，達不到理想中的L5級，五個級別的使用標準大致參考以下繪圖。
目前最高的自動駕駛等級為L4級，能使用的路段為只有機動車且大部分車輛都能按照交規駕駛的高速公路或封閉式快速路或高架橋；在人車混雜的城市道路自動駕駛汽車至少要人工干預觀察路況，並且要隨時準備接管汽車的駕駛全，原因是電子產品的穩定性總做不到100%可靠。
普通的智慧手機開放幾個感測器則會造成機率性的系統故障，有幾百個感測器也幾十項控制權的汽車故障率理論上會更高；其次路況簡單的高速公路等路段對晶片算力的要求並不高，但在路況複雜的城市道路晶片則要執行極大的資料量，如果造成系統崩潰車輛失控後果則不堪設想。
L5級自動駕駛汽車會多個IT以及汽車製造領域的巨頭否定，原因就是系統執行的穩定性，英文叫做rubust行業稱之為魯棒性。
除了系統本身的問題以外防入侵也是重中之重，作為智慧自動駕駛汽車的先行者特斯拉，其量產車在駭客比賽中以很短的時間對車輛系統進行了入侵。入侵後可以遠端控制車輛做出很多動作，比如加速、減速、倒車以及撞擊，如果這些車大量普及但網路安全無法控制，紅色警戒線如果玩過的話應該瞭解利比亞的自爆卡車，結果可能會很相似。
總結：自動駕駛汽車的基礎是標識標線，但自動駕駛是否真的能夠實現還有待商榷。
無人駕駛的基礎是【道路標識】，但即使有這些標誌標線也只能實現限定區域的自動駕駛。
在普通乘用車範圍內準確的定義只允許存在自動駕駛而不可以有無人駕駛汽車，機動車在公共道路行駛必須由駕駛人對車輛進行實時掌控， 即使有自動駕駛功能以目前的技術水平以及道路行駛規則而言也不允許完全離開駕駛席，否則仍是違法駕駛行為。
話歸正題：汽車實現自動駕駛的基礎是道路標識，執行的原理大致如下。
①_自動駕駛的系統包括軟體分析控制系統，說穿了就是一臺電腦，以電腦代替人腦來分析路況。
②_車輛四周以及執行系統中的數百個感測器，對於車輛執行的資料和道路的路況以及障礙物資訊進行資料採集，這些感測器等於人的五官。
④_透過傳統控制結構實現對車輛的轉向、制動、加速加速等動作，這一結構的自動化相當於人的肢體。
⑤_道路標識或者理解為行駛規則，電腦和感測器採集的資料主要是道路標識資訊以及其他車輛，這些標識標線符號背後是一段段成文的規則，透過符號分析出規則之後電腦才能分析出應該轉向、併線、加速或減速，可以說沒有標誌標線則沒有自動駕駛汽車。
不過即使有這些符號自動駕駛也只能實現限定區域內的使用，達不到理想中的L5級，五個級別的使用標準大致參考以下繪圖。
目前最高的自動駕駛等級為L4級，能使用的路段為只有機動車且大部分車輛都能按照交規駕駛的高速公路或封閉式快速路或高架橋；在人車混雜的城市道路自動駕駛汽車至少要人工干預觀察路況，並且要隨時準備接管汽車的駕駛全，原因是電子產品的穩定性總做不到100%可靠。
普通的智慧手機開放幾個感測器則會造成機率性的系統故障，有幾百個感測器也幾十項控制權的汽車故障率理論上會更高；其次路況簡單的高速公路等路段對晶片算力的要求並不高，但在路況複雜的城市道路晶片則要執行極大的資料量，如果造成系統崩潰車輛失控後果則不堪設想。
L5級自動駕駛汽車會多個IT以及汽車製造領域的巨頭否定，原因就是系統執行的穩定性，英文叫做rubust行業稱之為魯棒性。
除了系統本身的問題以外防入侵也是重中之重，作為智慧自動駕駛汽車的先行者特斯拉，其量產車在駭客比賽中以很短的時間對車輛系統進行了入侵。入侵後可以遠端控制車輛做出很多動作，比如加速、減速、倒車以及撞擊，如果這些車大量普及但網路安全無法控制，紅色警戒線如果玩過的話應該瞭解利比亞的自爆卡車，結果可能會很相似。
總結：自動駕駛汽車的基礎是標識標線，但自動駕駛是否真的能夠實現還有待商榷。