为了促进我国自动驾驶领域的发展，及时反映学术界和产业界在自动驾驶技术与应用领域的最新研究进展，《中国图象图形学报》邀请长期深耕该领域的知名学者、一线科研人员和青年学者，围绕自动驾驶控制、高精地图、场景感知、平行驾驶等方面的技术创新和落地应用展开研究，并形成该专刊。经过严格的评审和修订，“自动驾驶技术与应用”专刊共收录学术论文20篇，包括5篇“综述”、2篇“平行驾驶”论文、7篇“目标检测与跟踪”论文、4篇“自动驾驶场景感知与仿真”论文和2篇“高精地图构建与SLAM”论文。 “综述”栏目中，《面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术综述》系统阐述了国内外面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术的研究现状，并对该领域进行了前瞻性探索；《自动驾驶软件测试技术研究综述》讨论了面向自动驾驶系统的仿真测试、实景测试以及面向组件的测试技术，总结分析了面临的挑战并展望未来研究方向；《强化学习的自动驾驶控制技术研究进展》重点阐述了强化学习在自动驾驶控制领域的研究现状、困难和挑战；《自动驾驶地图的数据标准比较研究》介绍了国内外主流的自动驾驶地图数据标准，并总结出数据标准编制时建议遵循的原则；《视觉感知的端到端自动驾驶运动规划综述》详细介绍了该领域的代表性方法及优缺点，列举了相关数据集和仿真平台，并展望了发展趋势。 “平行驾驶”栏目中，《面向智能驾驶的平行视觉感知:基本概念、框架与应用》和《平行视觉的基本框架与关键算法》针对复杂条件下智能驾驶视觉感知问题，将平行智能原创性地引入智能车感知领域，提出了平行视觉感知方法和技术。 “目标检测与跟踪”栏目中，《自动驾驶场景的尺度感知实时行人检测》设计的尺度注意力并行检测算法在2020年中国智能汽车大赛的安全避障环节取得优秀成绩；《实时视觉目标跟踪与视频对象分割多任务框架》所提出的框架对多尺度目标的分割能力更强、鲁棒性更好；《提升预测框定位稳定性的视频目标检测》从非极大值抑制和前后帧信息关联两个角度设计相关策略；《道路结构特征下的车道线智能检测》结合了视觉信息与空间分布关系，以提高复杂环境下的车道线检测能力；《适用全速域大曲率路径的自动驾驶跟踪算法》可以实现全速域、大曲率的路径稳定跟踪；《伪3D卷积神经网络与注意力机制结合的疲劳驾驶检测》和《基于眼部自商图—梯度图共生矩阵的疲劳驾驶检测》分别基于面部和眼部图像，进行驾驶员疲劳检测。 “自动驾驶场景感知与仿真”栏目中，《结合局部平面参数预测的无监督单目图像深度估计》旨在解决无监督单目深度估计易陷入局部极小值的问题；《深度纯追随的拟人化无人驾驶转向控制模型》使得无人驾驶汽车的转向行为更贴近人类驾驶行为；《Edge-guided GAN:边界信息引导的深度图像修复》以图像边界信息为修复的约束条件进行特征提取；《引入概率分布的深度神经网络贪婪剪枝》旨在解决深度神经网络剪枝的不确定性问题。 “高精地图构建与SLAM”栏目中，《开放道路中匹配高精度地图的在线相机外参标定》提出相机地图匹配的外参自校正方法；《利用边缘计算的多车协同激光雷达SLAM》基于博弈论求解任务调度问题，提出基于边缘计算的协同激光雷达SLAM方法。