論文の概要: An Overview about Emerging Technologies of Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13302v4
- Date: Thu, 9 Nov 2023 20:14:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 18:04:48.388456
- Title: An Overview about Emerging Technologies of Autonomous Driving
- Title(参考訳): 自動運転の新技術の概要
- Authors: Yu Huang, Yue Chen, Zijiang Yang
- Abstract要約: 2004年にDARPAがグランドチャレンジを始め、2007年にアーバンチャレンジを開始して以来、自動運転はAIアプリケーションの最も活発な分野となっている。
本稿では,自動運転技術とオープンな課題の技術的側面について概観する。
本稿では,認識,マッピングとローカライゼーション,予測,計画と制御,シミュレーション,V2X,安全性など,自動運転システムの主要な分野について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.686694414570457
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since DARPA started Grand Challenges in 2004 and Urban Challenges in 2007,
autonomous driving has been the most active field of AI applications. This
paper gives an overview about technical aspects of autonomous driving
technologies and open problems. We investigate the major fields of self-driving
systems, such as perception, mapping and localization, prediction, planning and
control, simulation, V2X and safety etc. Especially we elaborate on all these
issues in a framework of data closed loop, a popular platform to solve the long
tailed autonomous driving problems.
- Abstract(参考訳): 2004年にDARPAがグランドチャレンジを始め、2007年にアーバンチャレンジを開始して以来、自動運転はAIアプリケーションの最も活発な分野となっている。
本稿では,自動運転技術とオープン問題の技術的側面について概説する。
本稿では,認識,マッピングとローカライゼーション,予測,計画と制御,シミュレーション,V2X,安全性など,自動運転システムの主要な分野について検討する。
特に私たちは,ロングテールの自動運転問題を解決するための一般的なプラットフォームであるdata closed loopのフレームワークで,これらすべての問題を詳しく説明しています。
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