无人驾驶将改变城市和居民的空间成本、时间成本和环境成本。越来越多的人好奇，无人驾驶未来会给城市带来哪些颠覆性的改变？

无人驾驶出租车就要驶上街头了吗？无人驾驶领域技术和配套发展情况如何？未来出行会发生怎样的变化

无人驾驶汽车的辅助技术必须首先通过 6 个无人驾驶等级，才能在相应的限制条件下，如地理围栏，上路行驶。这些级别具体如何划分？ 以及我们现在处于哪个级别？ 美国汽车工程师学会 (SAE) 定义了6个无人驾驶等级 — 从 0 级（完全手动）到 ...

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。