论文标题：Explainability of vision-based autonomous driving systems: Review and challenges 论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.05307 作者单位：法雷奥(Valeo.ai), 索邦大学 36页综述，共计280+篇参考文献！ 这项调研回顾了基于视觉的自动驾驶系统的可解释性方法。可解释性的概念有多个方面，在对安全性至关重要的应用驾驶中，对可解释性的需求非常强烈。该调研收集了计算机视觉，深度学习，自动驾驶，可解释的AI（X-AI）等多个研究领域的贡献，涵盖了以下几点。首先，它讨论了从自动驾驶系统中获得更多可解释性和可解释性的定义，上下文和动机。其次，快速提出了开发自动驾驶系统的最新主要技术方法。第三，全面组织和详细介绍了以post-hoc方式向黑匣子自动驾驶系统提供解释的方法。第四，详细介绍并讨论了文献中旨在通过设计构建更多可解释的自动驾驶系统的方法。最后，确定并审视了尚待解决的挑战和潜在的未来研究方向。

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