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特斯拉的自动驾驶仪

时长：5 分钟

类别：汽车智能技术

简介：我们的公路旅行探索了特斯拉Model S从雷达和摄像头到《马里奥赛车》的复活节彩蛋——游戏中标志性的彩虹路等等，结果显示特斯拉的自动驾驶仪做得很好，但它不是自动驾驶的神车。

相关视频:

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。
无人驾驶汽车现状

自动驾驶汽车应该即将到来，对不对？好吧，不完全是。每年，汽车公司都涌向CES（国际消费类电子产品博览会）和底特律车展，以炫耀其酷炫的自动驾驶汽车概念。虽然汽车无疑变得越来越智能，技术越来越棒，但是您能够购买自动驾驶汽车甚至乘车的那一天比您想象的要遥远得多。
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博世自动驾驶用户体验

欢迎收看博世对高度自动化汽车及其独特驾驶体验的愿景。这款概念车展示了自动驾驶汽车和司机之间是如何进行互动的。陪同年轻的专业人士Philip去机场，看看他的汽车的用户界面如何处理手动和自动驾驶的不同阶段，让Philip的旅程安全、轻松、高效和愉快。
博世泊车助手

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。
传感器融合和跟踪5：如何一次跟踪多个对象

该视频介绍了跟踪多个对象时出现的两个常见问题：数据关联和跟踪维护。我们介绍了解决这些问题的几种方法，并提供了解决所有多对象跟踪问题的一般方法。我们介绍了数据关联算法，例如全局最近邻（GNN）和联合概率数据关联（JPDA），并介绍了删除和创建轨道的标准。我们还将谈论门控筛选机制，以免浪费计算资源。在视频的结尾，我们展示了一个GNN和JPDA算法在两个紧邻的对象上运行的示例。
传感器融合和跟踪4：使用IMM滤波器跟踪单个对象

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。
《引擎盖下的秘密》演讲亮点

如果你错过了2021年国际消费电子展上Amnon Shashua的演讲《引擎盖下的秘密》，你可以在这里观看精彩片段。Mobileye最新进展：自动化众包高精地图技术、全新的激光雷达系统集成芯片(SoC)、软件定义雷达以及在四个新国家开展自动驾驶汽车测试。

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