ISO 26262解决 ADS 系统中的复杂性的安全分析技术，详细介绍了三种技术：MBSE、CBD以及仿真和协同仿真技术

本文归纳出感知能力逐步进化的三个阶段。并分析了以下几大难题给感知带来的挑战：深度学习模型本身存在的缺陷、多传感器需要进行扬长避短的融合、低延迟要求和有限算力间的矛盾、难以准确表征和处理不确定性。最终，对感知的未来发展提出展望。

在交通出行领域，自动驾驶、新能源汽车和智能交通这三大产业在2020年实现了一系列新的技术和场景的创新。完全自动驾驶商用上路、新能源车迎来逆势上扬、智能交通开始5G车联网的车路协同场景推进。

在直接将无人驾驶汽车在道路上运行前，需要通过仿真的方式训练和验证无人驾驶汽车在不同的场景下系统的性能。从测试方式方式上讲，可以将其分为两种

如今，5G的到来正在给汽车行业将带来一场升级变革，尤其是自动驾驶，通过5G低延迟、高带宽的特性，能够为自动驾驶汽车提供更丰富的信息，让自动驾驶汽车在紧急时刻做出精准决策，保证使用和用户的安全性。

环境感知在自动驾驶汽车、视频监控等相当一部分深度视觉应用中占据了核心地位。如果一辆车子要实现自动驾驶，那么障碍物感知绝对是最基础也是最核心的功能。

该篇论文主要是对不同的自动驾驶数据集进行总结与介绍，对于自动驾驶的任务与最近的研究成果进行简要的介绍。

汽车智能化技术在减少交通事故、缓解交通拥堵、提高道路及车辆利用率等方面具有巨大潜能，已成为众多企业的竞争热点。

随着深度学习技术的崛起、人工智能的备受关注，自动驾驶，作为AI中备受关注的重要落脚点，也被炒的火热，更让人充满了幻想。

随着5G逐渐走进人们的视线，自动驾驶汽车成为一个社会热门话题。那么自动驾驶究竟是什么样的？它真的能实现吗？什么时候我们才能真正使用上呢？汽车是当今社会的主要交通工具之一，自动驾驶汽车是目前可以看到，并能通过技术手段可以实现的汽车现阶段终极目...