体验Mobileye的最新技术和独特的自动驾驶。了解车辆如何感知周围的环境，作出决定，并应对复杂的驾驶情况。Mobileye先进的驾驶辅助系统(ADAS)技术目前已应用于超过5000万辆汽车，并被集成到世界各大汽车制造商的数百款新车中，包括奥迪、宝马、FCA、福特、通用汽车、本田、现代、起亚、日产、大众等。Mobileye以减少车辆碰撞和由此造成的伤亡为初衷。如今，Mobileye已经成为了市场上最先进的避碰系统之一，同时致力于自动驾驶和道路安全领域即将到来的自动出行即服务(MaaS)的革命。

如果你在过去五年里一直关注商业新闻，那么你很可能听说过自动驾驶汽车技术的涌现。从小型初创企业到行业巨头和科技巨头，所有人都在为这些新机器的研发投入数百万美元。当然，公众对此表示反对，但汽车制造商坚称，自动驾驶汽车在统计上比传统汽车安全得多，那么这些自动驾驶汽车到底会是什么样子呢？让我们来看看全自动驾驶汽车令人难以置信的进步。未来近在眼前！

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。

本视频介绍了如何使用磁力计，加速计和陀螺仪估算物体的方向。目的是展示这些传感器如何为解决方案做出贡献，并解释一些注意事项。我们将介绍什么是方向（或姿态）以及如何使用加速计和磁力计确定方向。我们还将讨论为硬铁源和软铁源校准磁力计，以及应对加速度损坏的方法。我们还将展示一个简单的航位推算解决方案，该解决方案可单独使用陀螺仪。最后，我们将介绍混合三个传感器的解决方案的概念。

该视频介绍了如何通过交互的多个模型滤波器估算状态来跟踪单个对象。我们建立了对IMM滤波器的一些直观了解，并展示了它是一种比单模型卡尔曼滤波器更好的跟踪算法。让跟踪更难的部分是，我们通常必须用较少的信息来完成跟踪。我们将介绍IMM滤波器如何弥补信息的不足，并展示一些仿真的结果。

与特斯拉相比，Mobileye在全自动驾驶（即无人驾驶）方面表现如何？硬件比较起来怎么样？软件怎么样？这两家公司在理念和决策上有何不同？它们都使用深度神经网络、机器学习、人工智能、大数据和数百万辆汽车来训练它们的模型吗？观看本视频并找出答案！

我们已经看到Mobileye的自动驾驶汽车平台是如何应对耶路撒冷状况频发的混乱街道的。但它在慕尼黑的表现如何呢？正如你在这段视频中所看到的，我们正在开发自动驾驶汽车，以便能够应对截然不同的驾驶文化和环境。

在世界上最混乱的街道上测试无人驾驶汽车，听起来不是个好主意。加入我们的行列，我们将从英特尔旗下的Mobileye公司出发，绕耶路撒冷一圈。