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。

在自动驾驶车辆的未来和提高安全性方面，将汽车和周围的基础设施互联起来可能会发挥重要作用。然而，关于技术和标准的争议正在拖延全球布局。当中国专注于在汽车上使用5G技术时，其他市场正在讨论是选择5G蜂窝技术还是选择更老旧的wifi技术。彭博社的埃德·拉德洛报道了“彭博技术”。

博世泊车助手让司机在几秒钟内进入任何合适的停车位——没有任何烦恼或压力。一个集成在前保险杠侧面的特殊传感器会在汽车经过时扫描道路一侧。当找到合适的平行或垂直空间时，泊车助手会立即让司机知道。如果司机按下按钮激活泊车助手，系统只需几分之一秒就能计算出进入停车位的最佳路径、必要的转向动作和所需的操作次数。然后由泊车助手接管：驾驶员松开方向盘，小心地加速和刹车来控制泊车操作。此外，这位助手还会帮忙把车驶出车位。

本视频为您介绍了9款最佳智能汽车配件：1- Owl(车载智能安全摄像头) ；2- Roav VIVA（支持alexa的2端口USB汽车充电器）；3- iOttie轻松一触无线（Qi快充车载支架)；4- ZUS智能车辆健康监测器；5- ZUS智能轮胎安全监测器；6- ZUS 无线智能备份摄像头；7- ZUS车钥匙仪；8- ZUS万能HD汽车音频适配器；9- CarWink（让你可以通过表情符号与其他司机交流的智能设备）。

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。

使用Lidar工具箱™功能构建一个系统，该系统可以基于模拟仓库竞技场的2D激光雷达扫描发出碰撞警告。学习如何模拟有障碍物的机器人工作空间，生成2D激光雷达数据，根据2D激光雷达扫描检测障碍物，并在即将发生碰撞前提供及时警告。

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。

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。