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智能网联汽车

时长：8 分钟

类别：汽车智能技术

简介：想象一下，在未来，车辆可以相互交流，也可以与关键的基础设施交流。通过在车辆、基础设施和个人通信设备之间实现安全互操作的网络无线通信，这种联网的汽车技术可以改变我们所知的交通系统。联网车辆可让驾驶者对距离约300米范围内有类似装置的车辆进行360度全方位感知，这一安全系统保护个人信息的隐私，且不跟踪您的车辆。

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人工智能是由机器展示出来的人类智能，自20世纪50年代就有了，但直到最近，我们还没有足够的数据来训练机器或计算能力来处理这些数据。英伟达提供了价格合理的算力，他们用可编程的GPU改变了游戏规则，可以同时处理大量数据。人工智能和深度学习是无人驾驶的关键技术，我们可以在今天的道路上发现它在物体和图像识别和避碰方面的特点。
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Waymo于2009年启动了谷歌自动驾驶汽车项目，现在已经准备好进入下一阶段。从现在开始，Waymo的全自动驾驶技术——目前道路上最先进的自动驾驶技术——将在无人驾驶的情况下在公共道路上试驾。很快，公众就可以在日常生活中使用这些交通工具了。经过8年多的测试和开发，我们已经准备好解锁全自动驾驶技术的潜力，让每个人出行都更容易、更安全。
英伟达AI汽车演示

与操作自动驾驶汽车的惯用方法不同，我们没有在这款汽车上编写任何明确的物体检测、映射、路径规划或控制组件的程序。相反，汽车可以通过观察人类驾驶员，自行学习创建驾驶所需的所有必要内部表征。汽车也学习概括其驾驶行为。这段视频中有一段视频显示，一辆仅在加州道路上训练过的汽车成功地在新泽西州实现自动驾驶。
人工智能对汽车行业的影响

从工厂车间的机器人到道路上的自动驾驶汽车，人工智能正在改变汽车行业。这项新技术有很大的发展空间，可以提高汽车制造过程中的效率、生产率和安全性。在未来五年内，人工智能有望彻底改变这个行业。DataProphet公司首席执行官Frans Cronje表示:“我认为人工智能在制造业中的应用仅限于预测性维护，在未来五年内，人工智能在制造业中的应用将会更加广泛，因为人们对它的价值有了更多的了解。”
自动驾驶汽车：交通的未来

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传感器融合和跟踪6：轨迹融合

深入了解轨迹级融合（或轨迹融合），需要它的跟踪情况类型以及与此相关的一些挑战。您将看到两种不同的跟踪架构——轨到轨融合和中央级跟踪，并了解选择一种架构而不是另一种架构的好处。
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在辅助自动驾驶过程中，车辆必须始终能够可靠地检测到人和物体，并对此做出正确的反应。博世雷达传感器由于其探测距离远、视场宽、角度可分性突出和新的Chirp序列调制功能，使得快速、精确和弹性的目标检测和跟踪变得容易。这使得它非常适合复杂的交通场景。

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