根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分成0-5级。
L1：自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务。
L2：自动系统能够完成某些驾驶任务，但驾驶员需要监控驾驶环境，完成剩余部分，同时保证出现问题，随时进行接管。
L3：自动系统既能完成某些驾驶任务，也能在某些情况下监控驾驶环境，但驾驶员必须准备好重新取得驾驶控制权。
L4：自动系统在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境，这个阶段下，在自动驾驶可以运行的范围内，驾驶相关的所有任务和驾乘人已经没关系了。
L5：自动系统在所有条件下都能完成的所有驾驶任务。
1. C++：C++是最常用的自动驾驶开发语言之一，因为它可以提供高性能和低延迟的计算能力，并允许直接访问硬件。
2. Python：Python是一种简单易学的编程语言，也在自动驾驶系统中广泛使用。Python的高级特性和大量可用的库使其适用于开发自动驾驶中的机器学习、图像处理和感知算法。
3. MATLAB：MATLAB是一种经常用于算法开发和仿真的工具，并广泛应用于自动驾驶领域。它提供了大量的图像处理和控制系统工具包，可以方便地进行算法原型设计和测试。
4. Java：Java是一种广泛使用的编程语言，具有强大的跨平台能力。在自动驾驶领域，Java常用于开发车辆通信和协议处理等方面。
除了上述语言外，还有其他语言也可以用于自动驾驶开发，如Rust、Lua等。具体选择何种语言还取决于开发人员的需求和技术背景。
自动驾驶车辆在面对断头路时，其应对能力取决于其搭载的感知系统、决策系统以及所接收的地图数据的准确性和实时性。
理论上，如果自动驾驶车辆能够提前获取到准确的地图信息，并在行驶过程中通过感知系统确认前方是断头路，它应该能够提前减速并安全停车。然而，如果地图数据有误或车辆未能及时获取到最新数据，车辆可能会面临挑战。因此，自动驾驶技术在面对断头路时，需要依赖高质量的地图数据和先进的感知、决策系统来确保安全应对。