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隨著人工智能技術的深入發展，自動駕駛已經成為人工智能技術的典型應用，近十年得到了長足的發展，作為一類非確定性系統，自動駕駛車輛的質量和安全性得到越來越多的關注.對自動駕駛系統，特別是自動駕駛智能系統（如感知模塊，決策模塊，綜合功能及整車）的測試技術得到了業界和學界的深入研究.本文調研了56篇相關領域的學術論文，分別就感知模塊、決策模塊、綜合功能模塊及整車系統的測試技術、用例生成方法和測試覆蓋度量等維度對目前已有的研究成果進行了梳理，并描述了自動駕駛智能系統測試中的數據集及工具集.最后，對自動駕駛智能系統測試的未來工作進行了展望，為該領域的研究人員提供參考.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6266&flag=1

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

自動駕駛一直是人工智能應用中最活躍的領域。幾乎在同一時間，深度學習的幾位先驅取得了突破，其中三位(也被稱為深度學習之父)Hinton、Bengio和LeCun獲得了2019年ACM圖靈獎。這是一項關于采用深度學習方法的自動駕駛技術的綜述。我們研究了自動駕駛系統的主要領域，如感知、地圖和定位、預測、規劃和控制、仿真、V2X和安全等。由于篇幅有限，我們將重點分析幾個關鍵領域，即感知中的二維/三維物體檢測、攝像機深度估計、數據、特征和任務級的多傳感器融合、車輛行駛和行人軌跡的行為建模和預測。

//arxiv.org/abs/2006.06091

【簡介】隨著深度表示學習的發展，強化學習（RL）已經成為了一個強大的學習框架，其可以在高維度空間中學習復雜的規則。這篇綜述總結了深度強化學習（DRL）算法，提供了采用強化學習的自動駕駛任務的分類方法，重點介紹了算法上的關鍵挑戰和在現實世界中將強化學習部署在自動駕駛方面的作用，以及最終評估，測試和加強強化學習和模仿學習健壯性的現有解決方案。

論文鏈接： //arxiv.org/abs/2002.00444

介紹：

自動駕駛(AD)系統由多個感知級任務組成，由于采用了深度學習架構，這些任務現在已經達到了很高的精度。除了感知任務之外，自主駕駛系統還包含多個其他任務，傳統的監督學習方法已經不再適用。首先，當對agent行為的預測發生變化時，從自動駕駛agent所處的環境中接收到的未來傳感器觀察到的結果，例如獲取市區最佳駕駛速度的任務。其次，監督信號（如碰撞時間（TTC），相對于agent最佳軌跡的側向誤差）表示agent的動態變化以及環境中的不確定性。這些問題都需要定義隨機損失函數來使其最大化。最后，agent需要學習當前環境新的配置參數，預測其所處的環境中每一時刻的最優決策。這表明在觀察agent和其所處環境的情況下，一個高維度的空間能夠給出大量唯一的配置參數。在這些場景中，我們的目標是解決一個連續決策的問題。在這篇綜述中，我們將介紹強化學習的概念，強化學習是一種很有前景的解決方案和任務分類方法，特別是在驅動策略、預測感知、路徑規劃以及低層控制器設計等領域。我們還重點回顧了強化學習在自動駕駛領域當中各種現實的應用。最后，我們通過闡述應用當前諸如模仿學習和Q學習等強化學習算法時所面臨的算力挑戰和風險來激勵使用者對強化學習作出改進。

章節目錄：

section2: 介紹一個典型的自動駕駛系統及其各個組件。

section3: 對深度強化學習進行介紹，并簡要討論關鍵概念。

section4: 探討在強化學習基本框架上對其進行更深層次，更加復雜的擴展。

section5: 對強化學習用于自動駕駛領域的所面臨的問題提供一個概述。

section6: 介紹將強化學習部署到真實世界自動駕駛系統中所面臨的挑戰。

section7: 總結

【導讀】強化學習最新綜述新鮮出爐。在這篇文章中，作者對強化學習進行了全面的研究，包括現有的挑戰、不同技術的最新發展以及未來的發展方向。文章致力于提供一個清晰簡單的研究框架，能夠為新的研究人員或者想全面了解強化學習領域的人提供一個參考。

摘要： 強化學習是設計強調實時響應的人工智能系統的核心組成部分之一。強化學習能夠影響系統在任意的環境中的行動，不管它之前是否了解環境模型。在這篇論文中，我們對強化學習進行了全面的研究，包括了現有挑戰、不同技術的最新發展情況以及未來的發展方向等多個維度。本論文的基本目標是提供一個足夠簡單和清晰的框架，以介紹現有的強化學習方法，從而為新的研究人員和學者了解該領域的核心進展。首先，我們以一種易于理解和比較的方式闡述了強化學習的核心技術。然后，我們分析并描述了強化學習方法的最新發展。我們的分析指出，大多數模型關注于調優策略值，而不是在特定的推理狀態下調優其他東西。

地址：

//arxiv.org/abs/2001.06921