摘要
自动驾驶技术正经历着快速发展，而高效的环境感知是实现安全可靠自动驾驶的关键。
卷积神经网络（CNN）作为深度学习的重要分支，在目标检测、图像分割等感知任务中展现出巨大潜力，但其计算复杂度高，对计算平台性能提出严峻挑战。
异构计算平台通过整合不同类型计算单元，为CNN算法提供了强大的计算能力支撑。
本文首先概述自动驾驶和CNN的基本概念，接着深入探讨了异构计算平台架构、关键技术以及CNN算法在自动驾驶感知任务中的应用，并对相关研究进行综述和分析。
最后，总结了当前研究存在的挑战，并展望了自动驾驶异构计算和CNN算法的未来发展趋势。
关键词：自动驾驶，异构计算，卷积神经网络，环境感知，深度学习
#1.1自动驾驶自动驾驶是指车辆在没有人为干预的情况下，能够自主完成路线规划、环境感知、决策控制等任务，实现安全可靠的行驶。
自动驾驶技术的核心在于赋予车辆“感知”、“思考”和“行动”的能力，使其像人类驾驶员一样应对复杂的交通环境。
#1.2异构计算传统计算系统通常采用同构架构，即所有计算单元具有相同的指令集和功能。
然而，随着人工智能应用的兴起，传统计算架构在处理海量数据时面临着性能瓶颈。
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