초기 단계 자율주행 차량(SDV)은 설계된 기능이 일반적으로 차선 추종, 적응형 순항 제어 및 기타 기본 기능을 수행하는 것으로 제한되었기 때문에 일반적으로 반자율적이었다.
2007년 DUCPA 어반 챌린지[184]에서는 보다 포괄적인 계획 프레임워크가 SDV가 광범위한 도시 주행 시나리오를 처리할 수 있다는 것이 입증되었다.
SDV의 성능은 여전히 인간 운전자의 품질과 거리가 멀었고 35개 대회 참가자들 중 6명만이 결승전을 완주할 수 있었지만, 그럼에도 불구하고 이 이정표는 도시환경에서의 자율주행이 실현가능성을 입증했고 자율주행에 거주하는 중요한 연구과제를 드러냈다.
DUC의 우승자인 보스, 2위 주니어, 3위 오딘은 다른 많은 참가자들과 함께 미션 플래너, 행동 플래너, 모션 플래너와 유사한 3단계 계층적 계획 체계를 사용했다.
4위 진입작 탈로스는 네비게이터와 모션플래너가 있는 투레벨 플래너를 사용한 것으로 알려졌지만, 네비게이터는 미션플래너와 행동플래너의 기능을 모두 수행했다.
미션플래너 (또는 route planner)는 픽업/드롭오프 작업의 할당 및 임무 달성을 위해 어떤 길을 택해야 하는지와 같은 높은 수준의 목표를 고려한다.
behavioral planner (또는 decision planner)는 다른 에이전트와 적절하게 상호 작용하고 규칙 제한을 따르기 위해 임시 결정을 내리며, 따라서 차선 변경, 추월 또는 교차로 진행과 같은 로컬 목표를 생성한다.
모션 플래너 (또는 local planning)는 로컬 목표를 달성하기 위해 적절한 경로 및/또는 일련의 작업을 생성하며, 가장 일반적인 목표는 장애물 충돌을 피하면서 목표 영역에 도달하는 것이다.
DUC 이후 최근의 많은 연구들은 여기서 설명한 것과 같은 3단계 계층 구조를 계속 계승하고 있지만, 계층 분할은 문헌에서 나타나는 다양한 체계로 인해 다소 모호하다.
요약 : 대회의 대다수는 3단계 계층적 계획 체계인 미션플래너, 행동 플래너, 모션플래너를 사용