本文探讨了知识驱动的自动驾驶技术，并强调了当前自动驾驶系统存在的数据偏差敏感性、处理长尾场景的困难以及缺乏可解释性等限制。然而，具有认知、泛化和终身学习能力的知识驱动方法被视为克服这些挑战的有希望途径。本文通过利用大型语言模型、世界模型、神经渲染和其他先进的人工智能技术，系统梳理和回顾了该领域的先前研究工作，并为未来自动驾驶的研究和实际应用提供了洞见和指导。

Dec, 2023

本研究综述了自动驾驶系统的现状、面临的挑战和核心功能，并在实际驾驶中实现了各种算法和技术的比较，提出了自动驾驶系统发展所需的数据集和工具建议。

Jun, 2019

本研究论文综述了自动驾驶的最新计算系统、性能指标、核心技术和挑战，并旨在吸引计算机和汽车领域的关注和更多研究。

Sep, 2020

本文概述了自动驾驶技术及其存在的问题，重点探讨了自动驾驶系统中的感知、地图定位、预测、规划和控制、仿真、车联网及安全等方面，并着重介绍了数据闭环解决自动驾驶问题的框架。

Jun, 2023

通过系统考察当前两代自动驾驶数据集，本综述提供关于高质量数据集创建原则、数据引擎系统的关键作用，以及采用生成式基础模型促进可扩展数据生成等方面的见解。此外，本综述还详细分析了第三代自动驾驶数据集应具备的特征和数据规模，并深入探讨需要解决的科学和技术挑战，以推动自主创新和关键领域的技术提升。

Dec, 2023

本文系统分析了 250 多篇论文，涵盖了自主驾驶的动机、路线图、方法论、挑战和未来趋势，并深入探讨了多模态、可解释性、因果混淆、健壮性和世界模型等若干关键挑战，同时讨论了基础模型和视觉预训练的最新进展，以及如何在端到端驾驶框架中整合这些技术。

Jun, 2023

自主驾驶车辆和数据驱动交通仿真的评估指标的综述与分析，探讨了自主驾驶车辆的性能验证挑战以及未来研究的方向。

Oct, 2023

该论文综述了端到端自动驾驶技术的最新发展和相关挑战，并探讨了其在实际应用中的重要性和潜在风险。

Jul, 2023

本文旨在调查深度学习技术在自驾车领域中的最新进展及其强项与局限性，涵盖了基于人工智能的自动驾驶架构、卷积和循环神经网络、深度强化学习范式等内容，以及感知、路径规划、行为仲裁和运动控制算法。同时，重点探讨了当今在设计自动驾驶人工智能架构中所面临的挑战，如安全性、训练数据源和计算硬件等。

Oct, 2019

综述了近期基于机器学习的技术，包括但不限于目标检测、轨迹预测与强化学习，以及对其进行分类和研究趋势，同时指出了该领域的挑战和未来研究方向。

Aug, 2023