在过去的几十年中,智能车辆(ADAS和自主驾驶)已获得越来越多的关注和研究社会和工业社会发展。一个必要的组件来开发ADAS系统和/或无人驾驶汽车是感知周围车辆的环境。在智能车辆,感知系统能够基于各种各样的意义和解释周边环境传感器,如雷达、声纳传感器,2 d / 3 d激光雷达,单眼或双眼/全向视觉系统和惯性传感器。代表的感知系统提供和处理感觉信息动态的内容周围环境(检测、跟踪和识别的静态和动态对象)。因此,他们是最重要的在智能车辆因为他们需要输出为驾驶员辅助决策和/或车辆在复杂环境中控制。这个特殊的问题旨在展示最新的研究成果,在智能车辆感知系统。

潜在的主题包括,但不限于:

• 传感器标定方法
• 传感器融合和信息集成
• 传感器在GPS车辆定位否认环境
• 传感器定位和大满贯
• 传感器目标探测和跟踪
• 传感器场景的分析和理解