自动驾驶车辆中的计算机视觉应用：方法、挑战与未来发展方向

自动驾驶车辆中的计算机视觉应用：方法、挑战与未来发展方向

Abstract—Autonomous  vehicle  refers  to  a  vehicle  capable  of

perceiving  its  surrounding  environment  and  driving  with  little  or

no  human  driver  input.  The  perception  system  is  a  fundamental

component  which  enables  the  autonomous  vehicle  to  gather

data  and  extract  essential  information  from  its  surrounding  to

ensure  safe  driving.  Benefiting  from  recent  advances  in  computer

vision,  the  perception  task  can  be  achieved  using  sensors  like

cameras,  LiDAR,  radar,  and  ultrasonic  sensors.  This  paper

reviews  publications  on  computer  vision  and  autonomous  driving

that  are  published  during  the  last  ten  years.  In  particular,  we

first  investigate  the  evolution  of  autonomous  driving  systems

and  summarize  systems  developed  by  major  automotive  manufacturers  from  different  countries.  Second,  we  investigate  the

sensors  and  benchmark  data  sets  that  are  commonly  utilized

for  autonomous  driving.  Then,  a  comprehensive  overview  of

computer  vision  applications  for  autonomous  driving  such  as

depth  estimation,  object  detection,  lane  detection,  and  traffic  sign

recognition  are  discussed.  Moreover,  we  review  public  opinions

and  concerns  on  autonomous  vehicles.  Based  on  the  discussion,

we  analyze  the  current  technological  challenges  that  autonomous

vehicles  face.  Finally,  we  present  our  insights  and  point  out  some

promising  directions  for  future  research.  This  paper  will  help  the

reader  understand  autonomous  vehicles  from  both  academic  and

industry  perspectives