Panoptic Perception for Autonomous Driving: A Survey

Panoptic perception（全景感知）代表了自动驾驶技术的前沿进展，将多个感知任务统一到一个连贯的框架中，以便全面了解车辆周围的环境。本调查回顾了典型的全景感知模型，包括它们独特的输入和架构，并比较它们在性能、响应性和资源利用方面的表现。它还深入探讨了全景感知面临的主要挑战，并探索了未来研究的潜在轨迹。我们的目标是为自动驾驶研究人员提供全面的全景感知概述，将本调查定位为自动驾驶技术不断发展的关键参考。

本论文旨在综述全景感知技术在自动驾驶技术中的应用，并比较不同模型的性能、响应速度和资源利用情况，同时探讨全景感知面临的挑战和未来研究方向。

论文提出了全景感知技术可以将多个感知任务整合到一个框架中，以实现对车辆周围环境的全面理解，从而实现自动驾驶技术的前沿进展。相比当前研究，本论文的关键思路在于将不同的感知任务结合在一起，并比较了不同模型的性能和资源利用情况。

本文重点关注全景感知技术的应用，比较了不同模型的性能和资源利用情况，并探讨了面临的挑战和未来研究方向。实验使用了多个数据集，并提供了开源代码。值得进一步研究的工作包括如何进一步提高模型的性能和响应速度。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，包括“End-to-End Learning for Self-Driving Cars”、“DeepDrive: A Simulator for Autonomous Driving Research”等。