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。

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！

博世的前置摄像头在驾驶员辅助系统中起着关键作用，因为它能让车辆在任何时候都能可靠地探测到人和物体。最佳的图像处理算法与人工智能方法相结合，保证了目标检测的弹性。这也使它们适合未来的应用，包括基于视频的驾驶辅助系统和自动驾驶。

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。

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。

人工智能在冲击着汽车产业，而所有主要汽车厂商正在利用其资源和技术尽力对应。具有人工智能的设备的好处在于它尝试从传感器输入的真实声音和图像进行学习。同样的情况下，智能应用到汽车技术。自动驾驶的新时代开始了。“在人工智能和深度学习的帮助下，我们可以把汽车变成我们的副驾驶，”英伟达首席执行官黄仁勋表示。

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）。

本视频通过展示如何使用GPS和IMU估计物体的方向和位置，继续了我们关于将传感器融合用于点定位和相对位置定位的讨论。我们将介绍该算法的结构，并向您展示GPS和IMU如何共同在最终解决方案中发挥作用，从而使您对问题有更直观的了解。