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為了實現自主決策和駕駛控制，無人駕駛汽車（AV）配備了傳感器，利用5G等通信技術的進一步進步，既可以感知周圍環境，也可以感知遠處的環境。與此同時，同人類一樣，當地的知覺將 繼續是近距離控制車輛的有效手段。另一方面，擴展感知允許對遙遠事件的預期，并產生更智能的行為，在尊重一套標準(安全、能源管理、交通優化、舒適度)的同時，引導車輛到達目的地。 盡管傳感器技術在近年來的有效性和適用性方面取得了顯著的進步，但傳感器仍然可能由于噪聲、環境條件或制造缺陷等因素而失效；因此，在任何自動駕駛任務中都不建議依賴單個傳感器。 實際的解決方案是將多個具有競爭力和互補性的傳感器結合起來，協同工作，以克服各自的缺點。在文章中提供了一個全面的回顧的最先進的方法，以提高在短程或本地車輛的環境中AV系統 的性能。具體來說，它重點關注最近使用深度學習傳感器融合算法進行感知、定位和繪圖的研究。文章的結論是強調當前的一些趨勢和未來可能的研究方向。
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