The recent proliferation of computing technologies, e.g., sensors, computer vision, machine learning, hardware acceleration, and the broad deployment of communication mechanisms, e.g., DSRC, C-V2X, 5G, have pushed the horizon of autonomous driving, which automates the decision and control of vehicles by leveraging the perception results based on multiple sensors. The key to the success of these autonomous systems is making a reliable decision in a real-time fashion. However, accidents and fatalities caused by early deployed autonomous vehicles arise from time to time. The real traffic environment is too complicated for the current autonomous driving computing systems to understand and handle. In this paper, we present the state-of-the-art computing systems for autonomous driving, including seven performance metrics and nine key technologies, followed by eleven challenges and opportunities to realize autonomous driving. We hope this paper will gain attention from both the computing and automotive communities and inspire more research in this direction.


翻译:最近计算机技术,例如传感器、计算机视觉、机器学习、硬件加速以及通信机制(例如DSRC、C-V2X、5G)的广泛部署,使自动驾驶的视野推向了自主驾驶的视野,通过利用基于多个传感器的感知结果使车辆的决定和控制自动化。这些自主系统成功的关键是实时作出可靠的决定。然而,早期部署的自主车辆造成的事故和死亡不时发生。实际交通环境过于复杂,目前自主驾驶的计算机系统无法理解和处理。我们在本文件中介绍了自主驾驶的最新计算系统,包括7个性能指标和9个关键技术,随后提出了实现自主驾驶的11个挑战和机遇。我们希望这份文件将引起计算机和汽车界的注意,并激励更多的这方面的研究。

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