【摘 要】
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近年来,移动边缘计算和深度学习在自动驾驶的应用场景中引起业界的强烈关注.移动边缘计算通过将计算任务卸载至边缘服务器以降低网络负荷,减少自动驾驶信息传输时延;深度学习可有效提高障碍物检测的准确性,从而提升自动驾驶的稳定性和安全性.首先介绍MEC的基本概念和参考架构以及深度学习中常用的模型算法,之后从目标检测、路径规划、碰撞避免三个方面对MEC和深度学习在自动驾驶中的应用进行归纳总结,最后对目前研究中存在的问题与挑战进行讨论和展望.
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,福建漳州363000;数据科学与智能应用福建省高校重点实验室,福建漳州363000
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近年来,移动边缘计算和深度学习在自动驾驶的应用场景中引起业界的强烈关注.移动边缘计算通过将计算任务卸载至边缘服务器以降低网络负荷,减少自动驾驶信息传输时延;深度学习可有效提高障碍物检测的准确性,从而提升自动驾驶的稳定性和安全性.首先介绍MEC的基本概念和参考架构以及深度学习中常用的模型算法,之后从目标检测、路径规划、碰撞避免三个方面对MEC和深度学习在自动驾驶中的应用进行归纳总结,最后对目前研究中存在的问题与挑战进行讨论和展望.
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