随着自动驾驶技术的飞速发展，计算机工程在其中的作用日益凸显，一个核心问题是：如何确保自动驾驶系统能够准确、实时地处理来自传感器的大量数据，并基于这些数据做出安全、高效的决策？
在自动驾驶的“感知-决策”链条中，计算机工程扮演着至关重要的角色，它需要开发高效、鲁棒的算法，以从雷达、摄像头、激光雷达等传感器中提取出有用的环境信息，这要求算法不仅要具备高精度的数据处理能力，还要能在复杂多变的实际环境中保持稳定。
计算机工程还需解决“决策”这一关键环节，这包括如何将感知到的环境信息与车辆当前的行驶状态相结合，通过机器学习、深度学习等技术进行预测和规划，最终生成安全、合法的驾驶指令，这一过程要求算法具备强大的计算能力、学习能力和自适应能力，以应对各种不可预测的驾驶场景。
为了确保自动驾驶系统的可靠性和安全性，计算机工程还需关注系统的冗余设计、故障诊断与容错处理等关键技术，这有助于在系统出现故障时，能够迅速恢复或切换到备用方案，保障乘客的安全。
计算机工程在自动驾驶的“感知-决策”过程中发挥着不可替代的作用，它不仅是技术挑战的焦点，更是推动自动驾驶技术迈向更高级别、更广泛应用的关键。
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在自动驾驶的未来，计算机工程需精准融合感知与决策技术以跨越智能驾驶鸿沟。
在自动驾驶的未来，计算机工程需融合AI与大数据技术来精准跨越感知-决策鸿沟。
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